北京2020年7月3日 /美通社/ -- 亞馬遜(Amazon.com) (NASDAQ: AMZN)旗下公司Amazon Web Services Inc.（簡稱“AWS”）近日宣布面向大眾推出機器學習支持的開發人員工具Amazon CodeGuru，為提高代碼質量和確定應用程序中最昂貴的代碼行提供智能建議。Amazon CodeGuru Reviewer通過掃描關鍵問題、找出錯誤以及為如何修復這些問題提供建議來幫助提升代碼質量。Amazon CodeGuru Profiler幫助開發人員發現應用程序中最昂貴的代碼行，并提供關于如何改進代碼節約成本的特定可視化和建議。客戶只需在AWS控制臺點擊數下即可使用Amazon CodeGuru，并僅需按Amazon CodeGuru的實際使用量付費。Amazon CodeGuru非常簡單且經濟實惠，適用于機構運行的每個代碼審查和應用程序。請訪問：http://aws.amazon.com/codeguru使用Amazon CodeGuru。

和亞馬遜一樣，AWS的客戶也編寫很多代碼。軟件開發是一個很好理解的過程，開發人員編寫代碼，然后審查、匯編代碼并部署應用程序，測量應用程序的性能，并使用這些數據來改進代碼。然后，他們排除錯誤代碼，并不斷重復這些操作。然而，如果一開始代碼就是不正確的，那么所有這些過程都變得毫無意義，這就是為什么團隊在將新代碼添加到現有應用程序代碼庫之前要執行代碼審查來檢查邏輯、語法和樣式。哪怕是亞馬遜這樣的大型機構也會面臨這樣一項挑戰：考慮到每天都會編寫大量的代碼，需要擁有足夠豐富經驗的開發人員可以有足夠空閑的時間來進行代碼審查。而即使最有經驗的審查人員也可能會忽略影響到客戶應用程序的問題，從而導致錯誤和性能問題。應用程序啟動和運行后，開發人員仍然需要監測性能，確保其高效運行。通常情況下，開發人員通過日志記錄來監測應用程序性能，這樣他們可以觀察應用程序完成任務需要多少時間。然而，日志記錄執行起來很麻煩（要求開發人員對應用程序的每一項函數進行測試），會對應用程序性能產生負面影響，并且不能衡量影響計算成本的CPU利用率等指標，從而使開發人員缺少工具來有效確定生產環境中應用程序的成本節省機會。運行需要進一步優化的應用程序，通常會給組織帶來不必要的額外成本（有時高達數千萬美元），這是因為這些應用程序的CPU和基礎設施消耗量比本應消耗的要多。

Amazon CodeGuru是一項新的開發人員服務，使用機器學習來自動化應用程序開發期間的代碼審查和生產環境中應用程序的分析。Amazon CodeGuru的兩個組件是：

• 代碼審查工具：開發人員可以使用機器學習支持的Amazon CodeGuru Reviewer自動標記偏離最佳實踐的常見問題（可能導致生產問題），同時還提供關于如何修復這些問題的具體建議，包括示例代碼和相關文檔鏈接。對于代碼審查，開發人員像平常一樣將代碼提交給他們選擇的代碼托管服務（如GitHub、GitHub Enterprise、Bitbucket Cloud、AWS CodeCommit），并添加Amazon CodeGuru Reviewer作為代碼審查工具之一，無需對正常開發程序做出其他更改。Amazon CodeGuru Reviewer對存儲庫中的現有代碼進行分析，以高精確度發現難以找到的錯誤和關鍵問題，提供關于如何修復這些問題的智能建議，并為連續的代碼審查奠定基礎。為此，Amazon CodeGuru Reviewer打開一個拉取請求，自動開始使用機器學習模型來評估代碼，這些模型基于亞馬遜數十年的代碼審查經驗和GitHub上的一萬多個開源項目進行訓練。如果Amazon CodeGuru Reviewer發現了一個問題（如線程安全問題、使用未經殺毒的輸入、不適當地處理敏感數據，如憑證、資源泄漏、冗余復制和粘貼代碼、偏離使用Java和AWS API的最佳實踐等），它將在拉取請求中添加一個人類可讀的注釋，標識代碼行、具體問題和修復建議。Amazon CodeGuru Reviewer還提供拉取請求儀表盤，列出所有代碼審查的信息（如代碼審查狀態、分析的代碼行數和建議的數量）。用戶也可以通過點擊向上或向下圖標來提供有關CodeGuru Reviewer建議的反饋，這將有助于隨著時間的推移使用機器學習來改進建議。

• 應用程序分析工具：開發人員可以使用機器學習支持的Amazon CodeGuru Profiler來識別最昂貴的代碼行（預估可能節省的成本），幫助他們了解應用程序的運行時間行為（包括通過AWS Lambda或AWS Fargate運行的無服務器應用程序），識別和消除代碼低效性，提高性能，并顯著降低計算成本。例如，亞馬遜的內部團隊在3萬多個生產應用程序上使用了Amazon CodeGuru Profiler，從而節省了數千萬美元的計算和基礎設施成本。此外，2017年至2018年，亞馬遜消費者業務支付團隊使用Amazon Code Guru Profiler在一年一度的購物狂歡日——Prime Day -- 提高了效率，并將應用程序的CPU利用率提高了325%，成本降低了39%。想要開始使用Amazon CodeGuru Profiler，客戶只需在應用程序中安裝一個小型低配置代理，便可以觀察應用程序的運行時間，并配置應用程序以檢測代碼質量問題（如重新創建昂貴對象、使用低效庫、評估空值或未定義值等）以及延遲和CPU利用率的詳細情況。然后，Amazon CodeGuru Profiler使用機器學習來自動識別代碼方法（可重復使用的代碼塊，也稱為函數）以及對延遲和CPU利用率影響最大的異常行為。這些信息匯集在一個配置文件中，清楚地顯示了最低效的代碼領域，并提供識別正在產生瓶頸的編碼方法的可視化，以及檢測到的異常的時間序列圖。配置文件包括關于開發人員如何解決問題提高性能的建議，并估計繼續運行低效代碼的成本（以美元計），以便開發人員可以優先考慮修復。開發人員現在可以利用與亞馬遜部署的相同技術來提高應用程序性能和客戶體驗，同時消除最昂貴的代碼行。

Amazon Web Services, Inc.亞馬遜機器學習副總裁Swami Sivasubramanian表示：“我們的客戶開發和運行許多應用程序，這些應用程序由數百萬行代碼組成。確保代碼的質量和效率非常重要，因為哪怕只有幾行代碼出現錯誤和低效，機構也需付出非常大的代價。目前，發現代碼質量問題的方法是人工進行的，非常耗時且容易出錯，特別是在有大量代碼需要審查時。CodeGuru結合亞馬遜數十年大規模開發和部署應用程序的經驗以及大量的機器學習專長，為客戶提供服務，提高他們的軟件質量，提高他們的應用程序性能，并幫助他們消除最昂貴的代碼行。”

Amazon CodeGuru今天在美國東部的北弗吉尼亞州和俄亥俄州、美國西部的俄勒岡州、歐盟的愛爾蘭、倫敦、巴黎和斯德哥爾摩以及亞太區的新加坡、悉尼和東京面市，接下來的幾個月還將在其他更多地方面市。