AWS 方面宣布，其基于机器学习的开发人员工具 CodeGuru 已全面可用。CodeGuru 可提供智能建议，以帮助提高代码质量并降低运营成本。 AWS 亚马逊机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 称，“ 我们的客户开发并运行了许多应用程序，其中包括数百万行代码。确保这些代码的质量和效率是非常重要的，因为即使是几行代码中的错误和低效也会造成非常大的损失。现如今，识别代码质量问题的方法是耗时的、手动的且容易出错的，尤其是在大规模的情况下。” 由于每天要编写的代码量很大，所以即使对于像亚马逊这样的大型组织来说，想要有足够的经验丰富的开发人员以及足够的空闲时间来进行代码审查，也是一项相当大的挑战。且即使是最有经验的审阅者，也可能在面对客户应用程序代码时有所遗漏，从而导致出现错误和性能问题。 因此，AWS 构建了 CodeGuru 来解决该问题。该解决方案主要包括两个部分：CodeGuru Reviewer 和 Application Profiler。 Code Reviewer 使用机器学习在应用程序开发过程中自动标记问题和难以发现的错误，同时提供有关如何解决它们的具体建议。AWS 称，CodeGuru 的机器学习模型基于 Amazon 的代码库进行训练，这些代码库包括了数十万个内部项目，以及 GitHub 上的 1 万多个开源项目。
此外，CodeGuru Reviewer 还提供了拉取请求仪表板，列出了所有代码审阅的信息，例如代码审阅的状态、分析的代码行数和建议数。开发人员也可以对建议给予正面或负面的反馈，以推动算法的进步。而 CodeGuru Profiler 则在不断地探求应用程序性能优化，从而确定最“昂贵”的代码行，并提供修复方法建议，以降低 CPU 使用率、减少计算成本和提高应用程序性能。
AWS 透露，Atlassian、EagleDream 和 DevFactory 等多家企业从预览期间就已经开始使用 CodeGuru 工具。其中，Atlassian 方面表示，Amazon CodeGuru 的连续分析功能，能够将他们的代码审核时间从几天缩短到几小时，甚至是几分钟。 具体查看：https://aws.amazon.com/cn/codeguru/ |
