去年 12 月，亚马逊在 AWS re:Invent 上启动了 CodeGuru 的预览。 作为一款借助机器学习技术来自动检查代码错误、并提出潜在优化建议的工具，其现已正式向公众开放。 据悉，CodeGuru 主要由代码检查其 Reviewer 和性能分析器 Profiler 两个部分组成。
据悉，为了打造 Reviewer 代码分析器，AWS 团队借鉴了 GitHub 上超过一万个开源项目的代码、以及亚马逊内部代码库来训练其算法。
该公司在今日的公告中称，即便是拥有经验足够丰富的开发团队的亚马逊之类的大企业，要利用空暇时间来进行代码审查，也是一项相当大的挑战。
由于每日要过目的代码量很大，即便是经验老道的审查员，也可能在面对客户应用程序代码时有所遗漏，从而导致错误和性能问题。
使用 CodeGuru 的时候，开发者可将其代码放到 GitHub、Bitbucket Cloud、或者 AWS 的 CodeCommit 等托管平台上。然后 Reviewer 代码分析器会尝试查找潜在的错误，同时给出相应的修改建议。
所有操作都是在代码存储库的上下文环境中完成，因此 CodeGuru 还将创建一个 GitHub 查询请求（pull request），并在其中添加注释。为了训练机器学习模型，用户也可向 CodeGuru 提交一系列基础反馈。
CodeGuru Application Profiler 的任务有所不同，其旨在帮助开发者找出代码中有哪些地方存在性能低下的问题，并且包括了对无服务器平台的支持（比如 AWS Lambda 和 Fargate）。
AWS 表示，已有多家企业在预览期间便开始使用 CodeGuru，比如 Atlassian、EagleDream 和 DevFactory 。
AWS 技术工程团队主管 Zak Islam 补充道：“当我们检测到生产中的异常时，CodeGuru 的连续分析功能，可将调查所需耗费的时间从几天缩短到几小时、甚至几分钟”。
如此一来，开发者可将更多精力投入到提供差异化的功能上，并减少研究生产环境中的问题所浪费的宝贵时间。
【来源：cnBeta.COM】
