AWS CodeGuruの実践活用｜Reviewerによるコードレビューとプロファイラーによる継続監視

DOPでは開発プロセス自体の品質と運用効率を上げる自動化サービスの理解が問われます。「開発時のレビュー」「本番環境の継続監視」「改善への反映」という3つの観点でCodeGuruの2つの機能の役割分担を押さえましょう。

CodeGuru Reviewer

プルリクエスト作成時に機械学習でコードを解析し、リソースリークやセキュリティ上の懸念、非効率なコードパターンを検出してコメントします。大規模開発チームでレビュー観点の属人化を防ぎたい、マージ前に自動でセキュリティ観点のチェックを入れたい場合に有効です。

CodeGuru Profiler

本番環境で稼働中のアプリケーションのCPU時間やレイテンシーの内訳をプロファイリングし、どのメソッドがボトルネックになっているかを継続的に可視化します。オーバーヘッドが小さく本番環境で常時有効化しやすい設計で、特定の時間帯だけ遅くなる原因不明のレイテンシー悪化をコード行レベルまで掘り下げて特定したい場合に使います。

開発サイクルへの組み込み

ReviewerはCI・CDパイプラインのプルリクエストレビュー段階に、Profilerは本番運用の継続的モニタリングに組み込み、両者の知見を次のスプリントの改善計画に反映します。

チェックリスト

• CodeGuru ReviewerとProfilerの対象工程の違いを説明できる
• Reviewerをパイプラインへ組み込む場所を理解している
• Profilerの低オーバーヘッドな特性を理解している
• 検出結果を継続的改善につなげる流れを説明できる

開発時と運用時、それぞれに適した自動化サービスを選ぶ視点が問われます。クイズで確認し、詳細はAWS認定 公式ページも参照してください。