将智能添加到开发人员操作中

通过利用采用 ML 的见解快速诊断并修复问题，缩短平均恢复时间（MTTR）并提高应用程序的操作性能和可用性。

以高准确度识别难以发现的错误、关键问题和安全漏洞，并为后续代码审查创建基准。利用采用 ML 的建议来修复问题，并大幅缩短在错误到达面向客户的应用程序之前修复错误所需的时间。

代码和应用程序越高效，其运行成本越低。开发人员和 IT 操作员可以使用可视化和采用 ML 的建议来修复性能问题（日志记录、CPU 或内存问题），并将生产中运行的任何应用程序的运营成本降低高达 50%。

让您的开发人员相信他们正在编写的代码是安全的，并且符合安全最佳实践。作为 CI/CD 管道的一部分，构建自动代码审查，以大规模地发现并修复代码问题和安全漏洞。

使用 Amazon DevOps Guru 缩短识别和修复问题的时间。该服务利用预先训练的机器学习模型对相关异常进行关联和分组，以自动执行根本原因分析，从而快速解决问题。

与初始设计阶段相比，修复错误的成本可能更高，这取决于在软件生命周期开发中识别错误的程度。使用 Amazon CodeGuru Reviewer，您可以将代码分析左移，并让您的开发人员能够在软件生命周期的早期构建具有更高质量和安全性的代码。

确定您在应用程序中花费最多周期或时间的地方。Amazon CodeGuru Profiler 持续分析应用程序 CPU 利用率和延迟特性，并以交互式火焰图的形式展示分析，帮助您直观地了解哪些代码路径消耗了最多的资源，并发现可以进一步优化的区域。

确定内存、CPU 和磁盘空间等可消耗资源何时将超过预置的容量。Amazon DevOps Guru 持续地提取和分析在 AWS 上运行的资源和应用程序，并通过在控制面板中创建一个低噪音通知来帮助您避免即将发生的停机。