機械学習でコードを分析：AWS、ソースコードの問題点修正や、稼働中のアプリケーションの性能改善に役立つサービス「Amazon CodeGuru」を発表

Amazon Web Services（AWS）は、コード品質やアプリケーションパフォーマンスで問題が起こる前に改善できるように支援するフルマネージドサービス「Amazon CodeGuru」を発表した。

　Amazon Web Services（AWS）は米ラスベガス市で開催中の「AWS re:Invent 2019」で、ソースコードの品質やアプリケーションパフォーマンスのプロアクティブな改善を支援する有償のフルマネージドサービス「Amazon CodeGuru」を発表した。同サービスは現在、プレビュー段階にある。

　Amazon CodeGuruは、機械学習モデルと学習済みのベストプラクティスを利用する。ユーザーはコードの品質を向上でき、アプリケーションのパフォーマンスを最適化する手掛かりを得ることができる。

　Amazon CodeGuruは2種類のサービスからなる。自動コードレビューサービス「CodeGuru Reviewer」とアプリケーションプロファイリングサービス「CodeGuru Profiler」だ。いずれも現時点ではJavaをサポートしている。

• CodeGuru Reviewer

　CodeGuru Reviewerは、コードリポジトリへのコードのプルリクエストを分析することで、本番環境へのデプロイ前のコードをレビューし、コードの問題点を自動的に検出する。このため、開発者は問題が発生する前に対処し、アプリケーションの全体的なパフォーマンスと品質を高めることができる。

CodeGuru Reviewerのレポート画面（出典：AWS）　ソースコード上で見つかった問題の原因と修正案を表示できる

• CodeGuru Profiler

　CodeGuru Profilerは、アプリケーションの実行パフォーマンスを分析する機能を持つ。例えば、コアビジネスロジックの実行時ではなく、ロギングルーティンでアプリケーションがCPUを過剰に使用しているといった問題を特定できる。

　また、実稼働中のアプリケーションを最小限のフットプリントで継続的にプロファイリングするように設計されている。

CodeGuru Profilerのレポート画面（出典：AWS）　動作中のアプリケーションをなぜ変更しなければならないか、問題の原因と解決方法は何か、どの部分のコードを改善すべきかを表示している

さまざまなコードの問題点を改善できるCodeGuru Reviewer

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