CodeGuru

2020: Запуск сервиса

В конце июня 2020 года компания Amazon запустила инструмент для разработки приложений CodeGuru. Он использует алгоритмы искусственного интеллекта, которые дают программисту рекомендации по улучшению качества кода. Сервис работает на базе облачной инфраструктуры Amazon Web Services (AWS).

Команды разработчиков проверяют код, чтобы оценить его логику, синтаксис и стиль, прежде чем добавить его в существующую кодовую базу приложения - это стандартная практика. Но зачастую бывает сложно найти разработчиков, которые могли бы выполнять обзор и отслеживать приложения после развертывания. Кроме того, нет никаких гарантий, что разработчики не пропустят ошибки, которые могут привести к серьезным проблемам с производительностью.

Amazon запустила сервис по улучшению качества программного кода

CodeGuru решает эту задачу, интегрируясь с существующими средами разработки. Этот инструмент использует алгоритмы ИИ, обученные на более чем 10 000 проектов с открытым исходным кодом, чтобы оценивать код прямо в процессе его написания. При обнаружении ошибки CodeGuru предлагает удобочитаемый комментарий, который объясняет суть проблемы, и предлагает возможные способы исправления. Инструмент также находит неэффективные и непродуктивные строки кода, которые могут привести к избыточной загрузке процессора.

Система состоит из двух частей. CodeGuru Reviewer выявляет отклонение от передовых методов использования API-интерфейсов AWS и SDK и отмечает общие проблемы, которые могут привести к производственным ошибкам. CodeGuru Profiler предоставляет конкретные рекомендации по таким вопросам, как использование неэффективных библиотек. Он профилирует приложение и выявляет проблемы с качеством кода (предоставляя их вместе с подробной информацией о задержке и загрузке ЦП).Михаил Садиров, SMART technologies: На тестирование мультивендорных решений есть спрос

Amazon утверждает, что CodeGuru использовался для оптимизации 80 000 приложений и позволил компании сэкономить десятки миллионов долларов. По словам разработчиков, некоторые команды смогли сократить использование процессора на 325% и снизить затраты на 39% всего за год.^[1]

Примечания