Amazon CodeGuru Security

Amazon CodeGuru のお客様

機械学習を使ってコードレビューを自動化

ConnectCareHero のデジタルプラットフォームは、高齢者施設が社会的孤立や孤独に大規模に取り組むのを支援するために、文化的に関連したライブのアクティビティプログラムへのアクセスを提供します。Amazon CodeGuru を使用することで、ConnectCareHero は何千行ものコードのコードレビューを高速化し、セキュリティの脆弱性を修正し、コーディングのベストプラクティスを満たすことができました。

機械学習を使用してコード品質とアプリケーションパフォーマンスを改善

Wheel Pros は、世界 30 か国以上に 25,000 社以上のディーラーのネットワークを持ち、アフターサービスを本業とするホイールメーカー、ディストリビューター企業です。 AWS パートナーの Presidio は、Wheel Pros が 300 以上のマイクロサービスを管理し、コード品質とアプリケーションパフォーマンスを向上させるために、Amazon CodeGuru を使用して機械学習を搭載したソリューションを作成するのを支援しました。

Cognizant

Amazon CodeGuru は、Cognizant の開発チームがお客様のデジタルトランスフォーメーションプログラムにミッションクリティカルなソフトウェアを提供するのに役立ちます。開発ワークフローに CodeGuru を組み込むことで、コードレビューが改善および自動化され、DevOps チームが機能に関する問題と機能に関しない問題をプロアクティブに特定して修正し、デプロイが業界や地域全体のお客様のパフォーマンス、セキュリティ、およびコンプライアンスの要件を確実に上回るようにします。

Todd Carey 氏、グローバルヘッド、Cognizant AWS Business Group

DevFactory

今後、当社製品をすべてクラウドネイティブ製品にし、AWS で利用できる素晴らしい一連のマネージドサービスを活用することを計画しています。古いオンプレミスアーキテクチャを再構築し、それらをクラウドに移行することで、あらゆる最新のサービスに遅れないようにしたり、これらのアーキテクチャに関連するパラダイムシフトに適応したりするなどのエンジニアリング上の一連の課題が発生します。Amazon CodeGuru は製品のパフォーマンスを最適化しながら、あらゆるベストプラクティスを実施してこれらのサービスを確実に活用できるという点において、とても価値のあるツールです。Amazon CodeGuru Reviewer といったツールがなければ、FogBugz のような製品全体を AWS のクラウドネイティブに書き換えることはできなかったでしょう。現在、Amazon CodeGuru Profiler を使って、EngineYard のコンテナベースの「No Ops」プラットフォームや Jive とコラボレーションした次世代プラットフォームなど、多くの製品を最適化しています。

Rahul Subramaniam 氏、最高経営責任者、DevFactory

DevFactoryがCodeGuruを使用してより優れたアプリケーションを構築する方法をご覧ください

デジタルフュージョン

Amazon CodeGuru Reviewer は、デベロッパーのためのフィードバックループの作成を支え、コードの全体的な品質を向上させてくれました。新しい料金モデルにより、ソフトウェア開発プロセスへの追加の予算編成と運用がはるかに簡単になります。当社では、プロジェクトの規模とデプロイスケジュールに基づいて、コードレビューをスケールできるようになりました。

Michael Rush 氏、ソフトウェア開発マネージャー、Digital Fusion

EagleDream Technologies

アプリケーション開発とは、パフォーマンスの高いシステムを作成すること、そして既存のシステムのフィードバックおよび継続的な改善です。こうした作業は、アーキテクチャの強力な土台作りで始まり、多くの場合、アプリケーションコードの詳細で終わります。当社 EagleDream のチームがこれらの詳細について分析する際、自由に使えるツールはいろいろとあります。静的および動的の両面から分析することは役に立ちます。Amazon CodeGuru Profiler が提供するランタイム分析は実行が最も簡単かつ最速でできる分析の 1 つで、修正が簡単なアプリケーションコードに関するインサイトを得ることができるとわかりました。このツールを使用することで、他の方法では見つけるのが難しかった、アプリケーションの障害を示す部分をすばやく特定できるようになり、極めて高速なフィードバックループで実装およびテストできる変更を開発しました。この結果、当社独自のワークロードとお客様のワークロードを継続的に提供および改善して、パフォーマンスの向上が見込めるだけでなく、コストも削減できます。

Dustin Potter 氏、プリンシパルクラウドソリューションアーキテクト、EagleDream

EagleDreamがCodeGuruプロファイラーを使用してアプリケーションを最適化した方法をご覧ください

IT Consortium

CodeGuru を使用すると、自動コードレビューがパイプラインに直接組み込まれます。これは、当社のチームはコードをより速く、より自信を持ってデプロイできることを意味しています。当社では、手動で欠陥を見つけるのではなく、コードの修正と改善に重点を置くために、ML と自動推論に基づくCodeGuru Reviewer の推奨事項を使用しています。Python の追加により、CodeGuru はさらに使いやすくなりました。

Edwn Nikoi 氏、テクノロジーマネージャー、IT Consortium

レンガ株式会社

品質の低いコードはシステムの複雑化を招き、ある時点で技術的負債になる可能性があります。その一方で、コードそのものが単純であるため、一貫したコード品質が維持される限り、システムのスケーリングによって開発者による機能拡張が妨げられることはありません。RENGA においてコードレビュープロセスは重要です。しかし、それによってレビュー担当者のワークロードが増大したり、それが開発上のボトルネックになったりするべきではありません。Amazon CodeGuru Reviewer は、機械学習によってコードレビューを自動化し、レビュー担当者に必要なワークロードを削減してくれました。私たちは Amazon CodeGuru Reviewer を既存の開発パイプラインにシームレスに統合できました。さらに、コーディングのベストプラクティスの学習が知らないうちに行われており、それによって私たちは一層の自信を持って開発できるようになっています。

Kazuma Ohara 氏、最高技術責任者、RENGA