世界中の組織は、競争力を維持するためにデジタルで革新するという大きなプレッシャーに直面しています。多くの組織がイノベーションのペースを改善する機会の源であると考えている重要な領域の 1 つは、ソフトウェアの開発とオペレーション、つまり DevOps です。DevOps テクノロジーは過去数年間で劇的に進化しましたが、それでも困難なことであり続けています。同時実行性、セキュリティ、または機密情報の取扱いに関連する問題は、エキスパートによる評価が必要であり、ピアコードレビューや単体テストなどの既存のメカニズムをすり抜けることがよくあります。AI for DevOps は、より自動化されたよりプロアクティブなメカニズムへの移行で、チームが自信を持ってより迅速にイノベーションを行うことが可能になります。デベロッパーの専門知識を機械学習機能で強化するように設計された AI for DevOps は、デプロイの頻度が低く、イノベーションサイクルに時間がかかる手動プロセスから、CI/CD を利用した迅速な反復サイクル、および本番稼働用環境をモニタリングするための自動アラームに移行するジャーニーです。
利点
運用上の問題を自動的に検出して解決する
機械学習を利用したインサイトを活用して問題を迅速に診断および修正することにより、平均修復時間 (MTTR) を短縮し、アプリケーションの運用パフォーマンスと可用性を向上させます。
継続的なモニタリングにより、コードの品質を改善する
見つけにくいバグ、重大な問題、セキュリティの脆弱性を高精度で特定し、コードレビューを継続するのためのベースラインを作成します。機械学習を利用したレコメンデーションを活用して問題を修正し、バグが顧客向けのアプリケーションに到達する前に修正するのにかかる時間を大幅に短縮します。
アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、コストを削減する
コードとアプリケーションが効率的であるほど、実行にかかるコストを抑えることができます。デベロッパーと IT オペレーターは、視覚化と機械学習を活用したレコメンデーションを利用して、パフォーマンスの問題 (ログ記録、CPU、またはメモリの問題) を修正し、本番稼働用環境で実行されているアプリケーションの運用コストを最大 50% 削減できます。
大規模なセキュリティ
作成しているコードが安全であり、セキュリティのベストプラクティスを満たしていることをデベロッパーが確信できるようにします。CI/CD パイプラインの一部として自動コードレビューを構築し、コードの問題とセキュリティの脆弱性を大規模に検出および修正します。
お客様事例
ConnectCareHero
「Amazon CodeGuru は、コードレビュープロセスを合理化することで、当社のソフトウェア開発のライフサイクル促進に役立ちました。チームの主要なコードレビュー担当者である私は、セキュリティの脆弱性や守られていない可能性のあるベストプラクティスを探すのではなく、コードの機能や特徴の実装により集中できるようになりました」
ConnectCareHero、共同創立者兼 CTO テクノロジー責任者、Bob Lee III 氏
Atlassian
「Atlassian では、多くのサービスでデプロイごとに数百のチェックインがあります。開発チームによるコードレビューは、バグが本番稼働用環境に到達するのを防ぐのに非常に有益です。しかし、特に 1 日に複数のデプロイがある場合、システムがストレス下でどのように動作するかを予測したり、複雑なデータ形状を管理したりできるとは限りません。本番稼働用環境で異常を検出した際に、Amazon CodeGuru の継続的なプロファイリング機能のおかげで、調査時間を数日から数時間、場合によっては数分に短縮できました。現在、当社のデベロッパーは差別化された機能を提供することにより多くのエネルギーを注いでおり、本番稼働用環境での問題を調査する時間は短くなっています」
Atlassian、技術チーム、エンジニアリング部門責任者、Zak Islam 氏
605.tv
「当社の場合、モニタリングする必要がある多数の AWS アカウントと数万のリソースがあります。Infrastructure as Code を使用し、こうしたサービスの動的アラートを作成したとしても、問題を迅速に解決するためにメトリクスを管理および相互に関連付けることは困難です。Amazon DevOps Guru を使用すると、受信するアラートや通知は、複数のサービス間で相関する機械学習を利用した正確なメトリクスであると確信できます。Amazon DevOps Guru の統合は、実装に数分しかかからず、数千の AWS CloudFormation スタックと統合するのも簡単でした。Amazon DevOps Guru は、インフラストラクチャロードマップに焦点を合わせるのに役立つインサイトを提供してくれました」
605.tv、DevOps ディレクター、Jared Williams 氏
「現在、当社には、CodeGuru Reviewer によってレビューおよび管理されているマイクロサービスが約 300 以上あります。Amazon CodeGuru Profiler は、アプリケーションのランタイムパフォーマンスを分析し、機械学習を使用して、アプリケーションを高速化する方法に関する推奨事項を提供してくれます。そのため、パフォーマンスの観点から最良の設定方法をデベロッパーに考えてもらう必要はありません」
Wheel Pros、CIO、Rich Benner 氏
ユースケース
AIOps ソリューションを利用してインシデントをより迅速に解決する
Amazon DevOps Guru を利用して、問題を特定および修正する時間を短縮します。このサービスは、事前にトレーニングされた機械学習モデルを活用して、関連する異常を相互に関連付けてグループ化し、根本原因分析を自動化して、問題を迅速に解決できるようにします。
コード品質をシフトレフトする
ソフトウェアライフサイクル開発のどの段階までバグが特定されているかによっては、初期の設計段階よりもバグの修正に多くの費用がかかる可能性があります。Amazon CodeGuru Reviewer を利用すると、コード分析をシフトレフトして、デベロッパーがソフトウェアライフサイクルの早い段階でより高いコード品質と強力なセキュリティを構築することを可能にできます。
非効率的なアプリケーションパフォーマンスの原因を特定する
アプリケーションで最も多くのサイクルまたは時間を費やしている部分を特定します。Amazon CodeGuru Profiler は、アプリケーションの CPU 使用率とレイテンシーの特性を継続的に分析し、インタラクティブなフレームグラフで分析を提示します。これにより、どのコードパスが最も多くのリソースを消費しているかを視覚的に理解し、さらに最適化できる領域を見つけることができます。
プロアクティブなリソース管理
メモリ、CPU、ディスク容量などの枯渇性リソースがプロビジョニングされた容量を超える時期を特定します。Amazon DevOps Guru は、AWS で実行されるリソースやアプリケーションを継続的に取り込んで分析し、ダッシュボードに低ノイズの通知を作成することで、差し迫った停止を回避するのに役立ちます。
AWS の主なソリューション
ビジネスおよび技術的なユースケースに迅速に対応するための専用サービス、AWS ソリューション、パートナーソリューション、ガイダンスを見つけてください。
お客様ご自身で実行
20 年間に及ぶ Amazon.com と AWS の運用上の優秀性から得られた情報を活用する機械学習モデルにより、AWS AI サービスは、問題が発生する前に有用なインサイトを提供するとともに、チームがプロアクティブになり、デフォルトでベストプラクティスを実施し、最終的にはより迅速に革新するのに役立ちます。
Amazon CodeGuru はインテリジェントなレコメンデーションを提供するデベロッパーツールで、コードの品質を向上し、アプリケーションの最もコストがかかっているコード行を特定するのに役立ちます。CodeGuru を既存のソフトウェア開発ワークフローに統合すれば、アプリケーション開発中のコードレビューを自動化したり、本番稼働用環境でのアプリケーションパフォーマンスを継続的にモニタリングしたり、コード品質とアプリケーションパフォーマンスを改善するための推奨事項と視覚的な手がかりを提供したりして、全体的なコストを削減できます。
Amazon DevOps Guru は、アプリケーションのオペレーションパフォーマンスと可用性の改善を容易にする、機械学習を利用したサービスです。DevOps Guru は、通常の運用パターンから逸脱した動作を検出するため、顧客に影響を与える前に迅速に運用上の問題を特定できます。