Αυτή η ανάρτηση διερευνά πώς Amazon Code Whisperer μπορεί να βοηθήσει στη βελτιστοποίηση κώδικα για βιωσιμότητα μέσω της αυξημένης αποδοτικότητας των πόρων. Η κωδικοποίηση υπολογιστικά αποδοτικών πόρων είναι μια τεχνική που στοχεύει στη μείωση της ποσότητας ενέργειας που απαιτείται για την επεξεργασία μιας γραμμής κώδικα και, ως εκ τούτου, να βοηθήσει τις εταιρείες να καταναλώνουν λιγότερη ενέργεια συνολικά. Σε αυτήν την εποχή του cloud computing, οι προγραμματιστές αξιοποιούν τώρα βιβλιοθήκες ανοιχτού κώδικα και προηγμένη επεξεργαστική ισχύ που διαθέτουν για να δημιουργήσουν μικροϋπηρεσίες μεγάλης κλίμακας που πρέπει να είναι λειτουργικά αποδοτικές, επιδόσεις και ανθεκτικές. Ωστόσο, οι σύγχρονες εφαρμογές συχνά αποτελούνται από εκτεταμένος κώδικας, που απαιτεί σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους. Αν και ο άμεσος περιβαλλοντικός αντίκτυπος μπορεί να μην είναι προφανής, ο υπο-βελτιστοποιημένος κώδικας ενισχύει το αποτύπωμα άνθρακα των σύγχρονων εφαρμογών μέσω παραγόντων όπως η αυξημένη κατανάλωση ενέργειας, η παρατεταμένη χρήση υλικού και οι απαρχαιωμένοι αλγόριθμοι. Σε αυτήν την ανάρτηση, ανακαλύπτουμε πώς το Amazon CodeWhisperer βοηθά στην αντιμετώπιση αυτών των ανησυχιών και στη μείωση του περιβαλλοντικού αποτυπώματος του κώδικά σας.

Το Amazon CodeWhisperer είναι ένας παραγωγικός σύντροφος κωδικοποίησης AI που επιταχύνει την ανάπτυξη λογισμικού κάνοντας προτάσεις με βάση τον υπάρχοντα κώδικα και σχόλια φυσικής γλώσσας, μειώνοντας τη συνολική προσπάθεια ανάπτυξης και ελευθερώνοντας χρόνο για καταιγισμό ιδεών, επίλυση σύνθετων προβλημάτων και δημιουργία διαφοροποιημένου κώδικα. Το Amazon CodeWhisperer μπορεί να βοηθήσει τους προγραμματιστές να βελτιστοποιήσουν τις ροές εργασίας τους, να βελτιώσουν την ποιότητα του κώδικα, να δημιουργήσουν ισχυρότερες στάσεις ασφαλείας, να δημιουργήσουν ισχυρές σουίτες δοκιμών και να γράψουν κώδικα φιλικό προς τους υπολογιστές, που μπορεί να σας βοηθήσει να βελτιστοποιήσετε την περιβαλλοντική βιωσιμότητα. Διατίθεται ως μέρος του Εργαλειοθήκη για τον κώδικα του Visual Studio, AWS Cloud9, JupyterLab, Στούντιο Amazon SageMaker, AWS Lambda, Κόλλα AWS, και JetBrains IntelliJ IDEA. Το Amazon CodeWhisperer υποστηρίζει επί του παρόντος Python, Java, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Kotlin, C, C++, Shell scripting, SQL και Scala.

Επίδραση του μη βελτιστοποιημένου κώδικα στο cloud computing και στο αποτύπωμα άνθρακα της εφαρμογής

Η υποδομή του AWS είναι 3.6 φορές πιο ενεργειακά αποδοτική από τη μέση τιμή των ερευνητικών κέντρων δεδομένων επιχειρήσεων των ΗΠΑ και έως και 5 φορές πιο ενεργειακά αποδοτική από το μέσο ευρωπαϊκό κέντρο δεδομένων επιχειρήσεων. Επομένως, το AWS μπορεί να βοηθήσει στη μείωση του αποτυπώματος άνθρακα του φόρτου εργασίας έως και 96%. Τώρα μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Amazon CodeWhisperer για να γράψετε κώδικα ποιότητας με μειωμένη χρήση πόρων και κατανάλωση ενέργειας και να επιτύχετε τους στόχους επεκτασιμότητας, ενώ επωφεληθείτε από την ενεργειακά αποδοτική υποδομή AWS.

Αυξημένη χρήση πόρων

Ο μη βελτιστοποιημένος κώδικας μπορεί να έχει ως αποτέλεσμα την αναποτελεσματική χρήση των πόρων υπολογιστικού νέφους. Ως αποτέλεσμα, ενδέχεται να απαιτούνται περισσότερες εικονικές μηχανές (VM) ή κοντέινερ, αυξάνοντας την κατανομή πόρων, τη χρήση ενέργειας και το σχετικό αποτύπωμα άνθρακα του φόρτου εργασίας. Ενδέχεται να συναντήσετε αυξήσεις στα ακόλουθα:

• Χρήση CPU – Ο μη βελτιστοποιημένος κώδικας περιέχει συχνά αναποτελεσματικούς αλγόριθμους ή πρακτικές κωδικοποίησης που απαιτούν υπερβολικούς κύκλους CPU για την εκτέλεση.
• Κατανάλωση μνήμης – Η αναποτελεσματική διαχείριση μνήμης σε μη βελτιστοποιημένο κώδικα μπορεί να οδηγήσει σε περιττή κατανομή μνήμης, εκχώρηση ή αντιγραφή δεδομένων.
• Λειτουργίες εισόδου/εξόδου δίσκου – Ο αναποτελεσματικός κώδικας μπορεί να εκτελέσει υπερβολικές λειτουργίες εισόδου/εξόδου (I/O). Για παράδειγμα, εάν τα δεδομένα διαβάζονται ή εγγράφονται στο δίσκο πιο συχνά από όσο χρειάζεται, μπορεί να αυξηθεί η χρήση εισόδου/εξόδου του δίσκου και η καθυστέρηση.
• Χρήση δικτύου – Λόγω αναποτελεσματικών τεχνικών μετάδοσης δεδομένων ή διπλής επικοινωνίας, ο κακώς βελτιστοποιημένος κώδικας μπορεί να προκαλέσει υπερβολικό όγκο κίνησης δικτύου. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε υψηλότερο λανθάνοντα χρόνο και αυξημένη χρήση εύρους ζώνης δικτύου. Η αυξημένη χρήση του δικτύου μπορεί να έχει ως αποτέλεσμα υψηλότερα έξοδα και ανάγκες σε πόρους σε καταστάσεις όπου οι πόροι του δικτύου φορολογούνται με βάση τη χρήση, όπως στο cloud computing.

Υψηλότερη κατανάλωση ενέργειας

Οι εφαρμογές που υποστηρίζουν υποδομή με αναποτελεσματικό κώδικα χρησιμοποιούν περισσότερη επεξεργαστική ισχύ. Η υπερβολική χρήση υπολογιστικών πόρων λόγω του αναποτελεσματικού, διογκωμένου κώδικα μπορεί να οδηγήσει σε υψηλότερη κατανάλωση ενέργειας και παραγωγή θερμότητας, η οποία στη συνέχεια απαιτεί περισσότερη ενέργεια για ψύξη. Μαζί με τους διακομιστές, τα συστήματα ψύξης, η υποδομή για τη διανομή ρεύματος και άλλα βοηθητικά στοιχεία καταναλώνουν επίσης ενέργεια.

Προκλήσεις επεκτασιμότητας

Στην ανάπτυξη εφαρμογών, προβλήματα επεκτασιμότητας μπορεί να προκληθούν από μη βελτιστοποιημένο κώδικα. Ένας τέτοιος κώδικας μπορεί να μην κλιμακώνεται αποτελεσματικά καθώς η εργασία μεγαλώνει, απαιτώντας περισσότερους πόρους και χρησιμοποιώντας περισσότερη ενέργεια. Αυτό αυξάνει την ενέργεια που καταναλώνεται από αυτά τα τμήματα κώδικα. Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, ο αναποτελεσματικός ή σπάταλος κώδικας έχει σύνθετο αποτέλεσμα σε κλίμακα.

Η σύνθετη εξοικονόμηση ενέργειας από τη βελτιστοποίηση του κώδικα που εκτελούν οι πελάτες σε ορισμένα κέντρα δεδομένων ενισχύεται ακόμη περισσότερο όταν λάβουμε υπόψη ότι οι πάροχοι cloud όπως το AWS διαθέτουν δεκάδες κέντρα δεδομένων σε όλο τον κόσμο.

Το Amazon CodeWhisperer χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση (ML) και μεγάλα μοντέλα γλωσσών για να παρέχει προτάσεις κώδικα σε πραγματικό χρόνο με βάση τον αρχικό κώδικα και τα σχόλια φυσικής γλώσσας και παρέχει προτάσεις κώδικα που θα μπορούσαν να είναι πιο αποτελεσματικές. Η αποτελεσματικότητα χρήσης της υποδομής του προγράμματος μπορεί να αυξηθεί με τη βελτιστοποίηση του κώδικα χρησιμοποιώντας στρατηγικές που περιλαμβάνουν αλγοριθμικές προόδους, αποτελεσματική διαχείριση μνήμης και μείωση των άσκοπων λειτουργιών I/O.

Δημιουργία κώδικα, συμπλήρωση και προτάσεις

Ας εξετάσουμε διάφορες καταστάσεις όπου το Amazon CodeWhisperer μπορεί να είναι χρήσιμο.

Με την αυτοματοποίηση της ανάπτυξης επαναλαμβανόμενου ή πολύπλοκου κώδικα, τα εργαλεία δημιουργίας κώδικα ελαχιστοποιούν την πιθανότητα ανθρώπινου λάθους, ενώ εστιάζουν σε βελτιστοποιήσεις για συγκεκριμένη πλατφόρμα. Χρησιμοποιώντας καθιερωμένα μοτίβα ή πρότυπα, αυτά τα προγράμματα ενδέχεται να παράγουν κώδικα που συμμορφώνεται με μεγαλύτερη συνέπεια στις βέλτιστες πρακτικές βιωσιμότητας. Οι προγραμματιστές μπορούν να παράγουν κώδικα που συμμορφώνεται με συγκεκριμένα πρότυπα κωδικοποίησης, βοηθώντας στην παράδοση πιο συνεπούς και αξιόπιστου κώδικα σε όλο το έργο. Ο κώδικας που προκύπτει μπορεί να είναι πιο αποτελεσματικός και επειδή αφαιρεί τις ανθρώπινες παραλλαγές κωδικοποίησης και μπορεί να είναι πιο ευανάγνωστος, βελτιώνοντας την ταχύτητα ανάπτυξης. Μπορεί να εφαρμόσει αυτόματα τρόπους μείωσης του μεγέθους και της διάρκειας του προγράμματος εφαρμογής, όπως η διαγραφή περιττού κώδικα, η βελτίωση της μεταβλητής αποθήκευσης ή η χρήση μεθόδων συμπίεσης. Αυτές οι βελτιστοποιήσεις μπορούν να βοηθήσουν στη βελτιστοποίηση της κατανάλωσης μνήμης και να ενισχύσουν τη συνολική απόδοση του συστήματος μειώνοντας το μέγεθος της συσκευασίας.

Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να κάνει τον προγραμματισμό πιο βιώσιμο βελτιστοποιώντας την κατανομή των πόρων. Η ολιστική εξέταση του αποτυπώματος άνθρακα μιας εφαρμογής είναι σημαντική. Εργαλεία όπως Προφίλ Amazon CodeGuru μπορεί να συλλέξει δεδομένα απόδοσης για να βελτιστοποιήσει την καθυστέρηση μεταξύ των στοιχείων. Η υπηρεσία δημιουργίας προφίλ εξετάζει τις εκτελέσεις κώδικα και εντοπίζει πιθανές βελτιώσεις. Οι προγραμματιστές μπορούν στη συνέχεια να βελτιώσουν χειροκίνητα τον κώδικα που δημιουργείται αυτόματα με βάση αυτά τα ευρήματα για να βελτιώσουν περαιτέρω την ενεργειακή απόδοση. Ο συνδυασμός γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, δημιουργίας προφίλ και ανθρώπινης επίβλεψης δημιουργεί έναν βρόχο ανατροφοδότησης που μπορεί να βελτιώσει συνεχώς την αποτελεσματικότητα του κώδικα και να μειώσει τις περιβαλλοντικές επιπτώσεις.

Το παρακάτω στιγμιότυπο οθόνης εμφανίζει αποτελέσματα που δημιουργούνται από το CodeGuru Profiler σε κατάσταση καθυστέρησης, η οποία περιλαμβάνει είσοδο/έξοδο δικτύου και δίσκου. Σε αυτήν την περίπτωση, η εφαρμογή εξακολουθεί να περνά τον περισσότερο χρόνο της μέσα ImageProcessor.extractTasks (δεύτερη κάτω σειρά), και σχεδόν όλη την ώρα μέσα που μπορεί να τρέξει, πράγμα που σημαίνει ότι δεν περίμενε τίποτα. Μπορείτε να δείτε αυτές τις καταστάσεις νήματος μεταβαίνοντας σε λειτουργία λανθάνοντος χρόνου από τη λειτουργία CPU. Αυτό μπορεί να σας βοηθήσει να αποκτήσετε μια καλή ιδέα για το τι επηρεάζει την ώρα του ρολογιού τοίχου της εφαρμογής. Για περισσότερες πληροφορίες, ανατρέξτε στο Μείωση του αποτυπώματος άνθρακα του οργανισμού σας με το Amazon CodeGuru Profiler.

Δημιουργία δοκιμών

Amazon Code Whisperer μπορεί να σας βοηθήσει να προτείνετε περιπτώσεις δοκιμής και να επαληθεύσετε τη λειτουργικότητα του κώδικα λαμβάνοντας υπόψη τις οριακές τιμές, τις περιπτώσεις ακμών και άλλα πιθανά ζητήματα που μπορεί να χρειαστεί να δοκιμαστούν. Επίσης, το Amazon CodeWhisperer μπορεί να απλοποιήσει τη δημιουργία επαναλαμβανόμενου κώδικα για δοκιμές μονάδων. Για παράδειγμα, εάν πρέπει να δημιουργήσετε δείγματα δεδομένων χρησιμοποιώντας δηλώσεις INSERT, το Amazon CodeWhisperer μπορεί να δημιουργήσει τα απαραίτητα ένθετα με βάση ένα μοτίβο. Οι συνολικές απαιτήσεις πόρων για τη δοκιμή λογισμικού μπορούν επίσης να μειωθούν με τον εντοπισμό και τη βελτιστοποίηση περιπτώσεων δοκιμών που απαιτούν ένταση πόρων ή με την κατάργηση περιττών περιπτώσεων. Οι βελτιωμένες σουίτες δοκιμών έχουν τη δυνατότητα να κάνουν την εφαρμογή πιο φιλική προς το περιβάλλον αυξάνοντας την ενεργειακή απόδοση, μειώνοντας την κατανάλωση πόρων, ελαχιστοποιώντας τα απόβλητα και μειώνοντας το φόρτο εργασίας του αποτυπώματος άνθρακα.

Για μια πιο πρακτική εμπειρία με το Amazon CodeWhisperer, ανατρέξτε στο Βελτιστοποιήστε την ανάπτυξη λογισμικού με το Amazon CodeWhisperer. Η ανάρτηση παρουσιάζει τις προτάσεις κώδικα από το Amazon CodeWhisperer in Στούντιο Amazon SageMaker. Επιδεικνύει επίσης τον προτεινόμενο κώδικα βάσει σχολίων για τη φόρτωση και την ανάλυση ενός συνόλου δεδομένων.

Συμπέρασμα

Σε αυτήν την ανάρτηση, μάθαμε πώς το Amazon CodeWhisperer μπορεί να βοηθήσει τους προγραμματιστές να γράψουν βελτιστοποιημένο, πιο βιώσιμο κώδικα. Χρησιμοποιώντας προηγμένα μοντέλα ML, το Amazon CodeWhisperer αναλύει τον κώδικά σας και παρέχει εξατομικευμένες προτάσεις για τη βελτίωση της απόδοσης, η οποία μπορεί να μειώσει το κόστος και να συμβάλει στη μείωση του αποτυπώματος άνθρακα.

Προτείνοντας μικρές προσαρμογές και εναλλακτικές προσεγγίσεις, το Amazon CodeWhisperer επιτρέπει στους προγραμματιστές να μειώσουν σημαντικά τη χρήση πόρων και τις εκπομπές χωρίς να θυσιάζουν τη λειτουργικότητα. Είτε θέλετε να βελτιστοποιήσετε μια υπάρχουσα βάση κώδικα είτε να διασφαλίσετε ότι τα νέα έργα είναι αποδοτικά ως προς τους πόρους, το Amazon CodeWhisperer μπορεί να είναι μια ανεκτίμητη βοήθεια. Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τους πόρους Amazon CodeWhisperer και AWS Sustainability για βελτιστοποίηση κώδικα, εξετάστε τα ακόλουθα βήματα:

---

Σχετικά με τους συγγραφείς

Isha Dua είναι Senior Solutions Architect με έδρα την περιοχή του κόλπου του Σαν Φρανσίσκο. Βοηθά τους εταιρικούς πελάτες της AWS να αναπτυχθούν κατανοώντας τους στόχους και τις προκλήσεις τους και τους καθοδηγεί για το πώς μπορούν να αρχιτεκτονήσουν τις εφαρμογές τους με έναν εγγενή τρόπο στο cloud, διασφαλίζοντας παράλληλα ανθεκτικότητα και επεκτασιμότητα. Είναι παθιασμένη με τις τεχνολογίες μηχανικής μάθησης και την περιβαλλοντική βιωσιμότητα.

Ajjay Govindaram είναι Senior Solutions Architect στην AWS. Συνεργάζεται με στρατηγικούς πελάτες που χρησιμοποιούν AI/ML για την επίλυση σύνθετων επιχειρηματικών προβλημάτων. Η εμπειρία του έγκειται στην παροχή τεχνικής καθοδήγησης καθώς και στη σχεδιαστική βοήθεια για μικρές έως μεγάλης κλίμακας αναπτύξεις εφαρμογών AI/ML. Οι γνώσεις του κυμαίνονται από την αρχιτεκτονική εφαρμογών έως τα μεγάλα δεδομένα, την ανάλυση και τη μηχανική μάθηση. Του αρέσει να ακούει μουσική ενώ ξεκουράζεται, να βιώνει την ύπαιθρο και να περνά χρόνο με τα αγαπημένα του πρόσωπα.

Erick Irigoyen είναι αρχιτέκτονας λύσεων στην Amazon Web Services που εστιάζει σε πελάτες στον κλάδο των Ημιαγωγών και των Ηλεκτρονικών. Συνεργάζεται στενά με τους πελάτες για να κατανοήσει τις επιχειρηματικές προκλήσεις τους και να προσδιορίσει πώς μπορεί να αξιοποιηθεί το AWS για την επίτευξη των στρατηγικών τους στόχων. Η δουλειά του έχει επικεντρωθεί κυρίως σε έργα που σχετίζονται με την Τεχνητή Νοημοσύνη και τη Μηχανική Μάθηση (AI/ML). Πριν από την ένταξή του στην AWS, ήταν Ανώτερος Σύμβουλος στην υπηρεσία Advanced Analytics της Deloitte, όπου οδήγησε τις ροές εργασίας σε διάφορες δεσμεύσεις σε όλες τις Ηνωμένες Πολιτείες, εστιάζοντας στο Analytics και την AI/ML. Ο Erick είναι κάτοχος πτυχίου Επιχειρήσεων από το Πανεπιστήμιο του Σαν Φρανσίσκο και μεταπτυχιακού τίτλου στο Analytics από το North Carolina State University.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-for-sustainability-with-amazon-codewhisperer/