构建并运行：通过亚马逊云科技上的机器学习简化 DevOps

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/DOP207-Build_and_run_it__Streamline_DevOps_with_machine_learning_on_AWS-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 虽然企业已经改进了交付和运行软件的方式，但开发团队在执行手动代码审查、查找难以发现的缺陷以及发现与安全相关的问题时，仍然会遇到问题。开发人员必须掌握多种编程语言和框架，当他们必须在线搜索代码片段时，他们的工作效率就可能会受到影响。此外，他们还需要具备可观测性方面的专业知识，才能成功地操作所构建的应用程序。在本讲座中，您将了解 Fidelity Investments 等公司如何使用 [Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail) 和 [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/cn/devops-guru/?trk=cndc-detail) 等[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)工具来提高应用程序的可用性，并更快、更可靠地编写软件。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1200字，阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 在引人入胜的演讲开始之际，演讲者Alyssa Lee热情洋溢地欢迎了在场的与会者，并对他们的参与表示感激。作为一名专注于AI和ML服务的AI Ops和DevOps专家，她在亚马逊云科技（Amazon Web Services）拥有3.5年的工作经验。李对其所在领域的转型感到兴奋。 李介绍了她的共同演讲者拉斐尔·拉莫斯，他是一名亚马逊云科技的高级解决方案架构师，专门负责开发者加速。此外，她还欢迎他们的嘉宾班达娜·乔德里，她是富达投资公司的站点可靠性工程总监。在演讲稍后部分，乔德里将详细介绍她的团队如何利用亚马逊云科技的AI服务来增强富达数千名开发者和应用程序的开发人员运营。 转向核心主题，李概述了目标是讨论如何使用[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)优化开发者运营。她描述了典型的软件交付生命周期——编写代码、构建和测试它、部署以及监控已部署的解决方案。李提出，在每个阶段都有机会整合AI和ML以消除人工努力并更有效地工作。 李指出，许多公司现在整合AI以增强业务流程，如富达投资。通过将现有服务与AI功能相结合，工作流程变得更加自动化、安全和高效。 李概述了他们将关注软件生命周期的各个阶段，专注于每个阶段以确定插入AI/ML可以提供价值的位置。将讨论相关的亚马逊云科技服务，如用于代码编写加速的[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)、用于代码质量和安全的[Amazon CodeGuru](https://aws.amazon.com/cn/codeguru/?trk=cndc-detail)以及用于应用程序监控的[Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/cn/devops-guru/?trk=cndc-detail)。拉莫斯还将通过实时演示展示CodeWhisperer。 关于代码编写的初期阶段，拉莫斯描述了一个常见挑战，即开发人员在构建应用程序时需要在多种编程语言之间进行操作。通常，开发人员对某些语言并不擅长，不得不经常在网上搜索代码片段，这降低了效率。 拉姆随后向观众介绍了亚马逊的CodeWhisperer，这是一款在开发者的IDE中提供定制代码建议的工具。其目标是通过对重复任务的减少和对手动搜索的替代来提高生产力。CodeWhisperer由一个在数十亿行代码上训练的大型语言模型驱动，能生成符合开发者个人风格的成熟代码。 在实时演示中，拉姆展示了CodeWhisperer是如何无缝集成到VS Code中的。当他在键盘上敲击以表达他的想法时，CodeWhisperer会立即给出相关的代码建议，甚至包括完整的函数和逻辑块。拉姆注意到CodeWhisperer已经采纳了他自己的变量命名规则，并考虑到了周围的代码背景。 拉姆更详细地介绍了CodeWhisperer的其他特性。除了代码建议之外，还有Reference Tracker，它在建议与开源代码相似时会发出提示，帮助开发者做出明智的选择；Security Scan可以在本地检查代码中的潜在漏洞，以便尽早修复。此外，还有针对专用代码的定制训练模型，以满足开发者的特殊需求。拉姆总结说，CodeWhisperer的主要优势在于减少了重复任务，让开发者能够专注于提供商业价值。 接下来，李接过了话题，讲述了他们的团队在编写和测试代码时的常规过程。她会提倡将安全问题提前到早期阶段来解决，这就是所谓的“向左移动”安全的理念。亚马逊的目标是让开发者能够通过自动化测试来实现这一转变。 在介绍亚马逊的CodeGuru Security时，李解释了它是如何通过[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)来发现代码中的潜在安全漏洞的。这样，开发者能够在不影响部署的情况下快速解决问题。它可以检测到代码中是否存在已知的漏洞，例如OWASP Top 10和CWE Top 25，以及其他由亚马逊云科技开发的检测器。支持的语言包括Java、Python、JavaScript等。 李先生强调了CodeGuru安全如何通过CodeWhisperer和CI/CD管道直接嵌入到IDE中，以实现持续扫描和对开发者的快速反馈。他的目标是统一构建、测试和代码审查，以便开发者可以在人工智能的帮助下自主管理这些过程。这实现了将安全性交给开发人员早期进行的方法。 在部署后监控应用程序的阶段，李先生指出，组织希望确保其应用程序能继续正常运行。他概述了面临的常见挑战，包括数据过载、缺乏相关性以及确保监控工具保持更新。增强的可观察性解决了这些问题。 李先生将可观察性定义为深入了解系统状态并知道如何解决问题的概念。亚马逊云科技将可观察性的能力分为四个层次，从基本的监控到复杂的预测能力。最高层次是一个“自愈”系统，能够自动解决问题并不断改进。 引入亚马逊DevOps Guru时，李先生描述了它是如何利用[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)来检测异常并提供可操作的见解，以减少停机时间并提高应用程序可用性的。它需要最少的设置，并根据最佳实践自动生成警报，并将事件相关联以确定高严重性事件。[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)会识别根本原因，以便能够快速补救。 李先生解释称，DevOps Guru集成了现有的工具，如CloudWatch，通过智能警报和建议来增强监控，以迅速改善系统健康。该仪表板突出了关键问题及其相应的解决指导，从而实现积极主动的可观察性。 在此阶段，李先生邀请了一位来自富达投资的Bandana Choudary作为嘉宾，详细介绍了他们在实际环境中使用DevOps Guru的情况。Choudary首先介绍了富达的背景信息，他们拥有数千名开发人员和在亚马逊云科技上的应用程序。他们的首要目标是通过采用“最小可靠产品”的心态，对客户不产生任何干扰。 肖达里解释了对AIOps和可观察性的重要性，这对于理解富达环境中复杂的依赖关系和影响范围至关重要。DevOps Guru提供了一个数据驱动的视角，以帮助开发和运营人员快速解决问题。她强调了自动化洞察如何消除了富达团队手动监控配置工作的需求。通过标签集成，提供了针对特定应用程序的定制见解——迄今已部署超过6000个。 此外，肖达里分享了富达已将DevOps Guru的见解纳入其ServiceNow工作流程中，以跟踪和解决问题。多账户视图汇总了所有账户（数千个）的见解，以识别模式并系统地应用修复。她提供了一些例子，如识别未充分利用的资源以节省成本、预测资源耗尽以及提示采用最佳实践。 在结束语中，肖达里指出富达与亚马逊云科技紧密合作，根据大型企业客户的需求持续改进DevOps Guru。主要成果包括避免客户影响的前瞻见解、整合的多账户视图、一致的解决指导以及自定义服务的能力。 回顾总结，李回顾了亚马逊云科技的服务如何通过注入AI和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)来优化软件生命周期。CodeWhisperer加速了开发人员在编写代码方面的工作，CodeGuru Security扫描可以找到早期漏洞，而DevOps Guru则在部署后监控应用程序。这些努力共同实现了自动化繁琐任务，使团队能够快速交付安全可靠的功能。 李重申了每个阶段都有机会整合AI并提高开发者生产力，正如在富有启发性的会议中所展示的那样。她最后感谢与会者加入并参与了这场引人入胜的讨论。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 艾莉莎·李是一位专注于AI和ML服务的上市专家，致力于客户成功。  她所在的公司面临着许多挑战，如维持应用程序正常运行的信息过载以及来自大量数据和来源的警报疲劳。  为了应对这些挑战，公司采用了资源标签技术，以实现特定应用程序的DevOps洞察的最佳效果。  领导者们强调了解决跨数千个账户的问题以识别错误和故障服务趋势的重要性。  这种服务能够提供有价值的洞察，例如资源未充分利用时的时间，以便优化成本。  此外，领导者的团队还与ABS团队合作，共同创建了一个自定义仪表板，使得轻松查看应用程序详细信息变得更加容易。  ## 总结 这段视频探讨了如何运用亚马逊云科技的人工智能和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)服务优化软件开发流程并提高交付效率。整个软件交付周期包括编码、构建、测试、部署和监控应用程序。在各个阶段都可以利用AI来自动化繁琐的任务，提供智能建议，从而提升开发者的工作效率。 例如，亚马逊CodeWhisperer是一款基于人工智能的服务，能够在开发者编写代码时提供实时的个性化代码建议和自动补全。它能降低开发者在不同上下文之间切换的次数，保持他们始终处于工作状态。 此外，亚马逊CodeGuru在代码开发的初期阶段就能发现潜在的安全漏洞和质量问题。其自动化检查功能使得开发者在代码进入生产环境之前就能够快速发现和修复错误。 当应用程序被部署后，亚马逊DevOps Guru会利用[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)技术监测性能异常情况并提供可执行的建议以便进行故障排除。这样既能缩短停机时间，又能提高系统的可用性。 富达投资已经在多个应用程序和账户上成功地应用了DevOps Guru。这些主动的洞察有助于避免因问题影响到客户，同时多账户视角还能让整个组织的故障模式更加清晰。富达投资与亚马逊云科技紧密合作以提高服务的质量和用户体验。 总之，亚马逊云科技的AI服务让开发者能更专注于解决业务问题而非处理繁琐的手动任务。在这些方面，它们提升了软件开发过程中的开发者工作效率、程序质量、监控能力以及系统稳定性。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站](https://webinar.amazoncloud.cn/reInvent2023/?s=8739&smid=19458 "2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 官方网站") [点击此处](https://aws.amazon.com/cn/new/?trk=6dd7cc20-6afa-4abf-9359-2d6976ff9600&trk=cndc-detail "点击此处")，一键获取亚马逊云科技全球最新产品/服务资讯！ [点击此处](https://www.amazonaws.cn/new/?trk=2ab098aa-0793-48b1-85e6-a9d261bd8cd4&trk=cndc-detail "点击此处")，一键获取亚马逊云科技中国区最新产品/服务资讯！ ## 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