Amazon CodeGuru Security

Kami saat ini memiliki 300+ layanan mikro yang sedang ditinjau dan dikelola oleh CodeGuru Reviewer. Amazon CodeGuru Profiler menganalisis performa runtime aplikasi dan, dengan menggunakan machine learning, memberikan rekomendasi tentang cara untuk dapat mempercepat aplikasi. Jadi, kami tidak perlu meminta developer untuk mencari cara terbaik dalam mengonfigurasi dari perspektif performa.

Amazon CodeGuru membantu tim pengembangan Cognizant dalam mengirimkan perangkat lunak yang sangat penting untuk program transformasi digital pelanggan kami. Penggabungan CodeGuru dalam alur kerja pengembangan kami meningkatkan dan mengotomatisasi tinjauan kode, membantu tim DevOps kami secara proaktif mengidentifikasi serta memperbaiki masalah fungsional dan nonfungsional, juga memastikan bahwa deployment melampaui persyaratan performa, keamanan, serta kepatuhan pelanggan kami di berbagai industri dan wilayah.

Dengan CodeGuru, kami telah membangun tinjauan kode otomatis secara langsung ke dalam pipeline, yang berarti tim saya dapat men-deploy kode dengan lebih cepat dan lebih percaya diri. Kami menggunakan rekomendasi dari CodeGuru Reviewer yang berbasis ML dan penalaran otomatis untuk fokus memperbaiki serta meningkatkan kode, alih-alih mencari kekurangan secara manual. Penambahan Python membuat kami lebih mudah mengakses CodeGuru.

Amazon CodeGuru telah membantu mempercepat siklus pengembangan perangkat lunak kami dengan menyederhanakan proses tinjauan kode. Sebagai peninjau kode utama dalam tim, saya sekarang dapat lebih fokus pada fungsionalitas dan implementasi fitur kode daripada mencari kerentanan keamanan serta praktik terbaik yang mungkin tidak diikuti.

Di Atlassian, banyak layanan kami yang memiliki ratusan check-in per deployment. Meskipun tinjauan kode dari tim pengembangan kami melakukan tugasnya dengan baik saat mencegah bug untuk tidak sampai di produksi, prediksi tentang cara sistem akan berperilaku di bawah tekanan atau mengelola bentuk data yang kompleks, terutama saat kami harus melakukan beberapa deployment per hari tidak selalu memungkinkan untuk dilakukan. Saat kami mendeteksi anomali di produksi, kami sudah mampu mengurangi waktu investigasi dari hari ke jam dan terkadang menit berkat fitur pembuatan berkelanjutan Amazon CodeGuru. Developer kami sekarang lebih fokus untuk memberikan kemampuan yang berbeda dan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menyelidiki masalah di lingkungan produksi.

Di DevFactory, kami mengelola lebih dari 600 juta baris kode di lebih dari seratus produk perangkat lunak korporasi. Komponen kunci dari panduan (roadmap) di masa mendatang adalah mengubah semua produk kami menjadi produk cloud native yang memanfaatkan rangkaian layanan terkelola yang luar biasa yang tersedia di AWS. Membangun kembali arsitektur lama, arsitektur lokal, dan mengubahnya untuk cloud membawa serangkaian tantangan teknis yang berkisar dari mengikuti semua layanan terbaru hingga menyesuaikan dengan perubahan paradigma yang terkait dengan arsitektur ini. Amazon CodeGuru merupakan alat yang berharga yang membantu mengoptimalkan performa produk kami sambil memastikan bahwa kami sedang memanfaatkan layanan ini dengan menerapkan semua praktik terbaik yang ada. Tanpa alat seperti Amazon CodeGuru Reviewer, kami tidak akan bisa menulis ulang kode seluruh produk seperti FogBugz menjadi cloud native AWS. Kami saat ini menggunakan Amazon CodeGuru Profiler untuk mengoptimalkan sejumlah produk termasuk platform "No Ops" berbasis kontainer dari EngineYard serta platform kolaborasi Jive generasi berikutnya.