「Amazon CodeWhispererで持続可能性を最適化しましょう」

「Amazon CodeWhispererで持続可能性を最適化する方法をご紹介します」(Let us introduce how to optimize sustainability with Amazon CodeWhisperer)

この投稿では、Amazon CodeWhispererがリソース効率の向上を通じて持続可能性のためのコード最適化にどのように役立つのかを探求します。コンピュータリソース効率の高いコーディングは、1行のコードを処理するために必要なエネルギーの量を減らすことを目指すテクニックであり、その結果、企業が全体的に少ないエネルギーを消費できるよう支援します。クラウドコンピューティングの時代において、開発者はオープンソースライブラリと高度な処理能力を活用して、操作的に効率的でパフォーマンスが高く、強靭な大規模マイクロサービスを構築しています。しかし、現代のアプリケーションはしばしば膨大な量のコードであり、膨大な計算リソースを要求します。直接的な環境への影響は明白ではありませんが、最適化されていないコードは、エネルギー消費量の増加、長時間のハードウェア使用、古いアルゴリズムなどの要素を通じて、現代のアプリケーションの炭素足跡を増大させます。この投稿では、Amazon CodeWhispererがこれらの懸念に対処し、コードの環境へのフットプリントを低減するのにどのように役立つかを紹介します。

Amazon CodeWhispererは、既存のコードと自然言語のコメントに基づいて提案を行い、ソフトウェア開発を高速化するAIコーディングアシスタントです。これにより、全体的な開発作業を削減し、ブレインストーミング、複雑な問題の解決、独自のコードの作成に時間を使うことができます。Amazon CodeWhispererは、開発者がワークフローを効率化し、コード品質を向上させ、強力なセキュリティポジションを構築し、堅牢なテストスイートを生成し、リソース効率の高いコードを記述するのに役立ちます。これにより、環境の持続可能性を最適化できます。Amazon CodeWhispererは、Visual Studio Codeのツールキット、AWS Cloud9、JupyterLab、Amazon SageMaker Studio、AWS Lambda、AWS Glue、およびJetBrains IntelliJ IDEAの一部として利用できます。Amazon CodeWhispererは現在、Python、Java、JavaScript、TypeScript、C＃、Go、Rust、PHP、Ruby、Kotlin、C、C ++、シェルスクリプト、SQL、およびScalaをサポートしています。

最適化されていないコードのクラウドコンピューティングおよびアプリケーションの炭素フットプリントへの影響

AWSのインフラストラクチャは、調査された米国企業データセンターの中央値よりも3.6倍、平均のヨーロッパ企業データセンターよりも最大5倍エネルギー効率が良いです。そのため、AWSは作業量の炭素フットプリントを最大96%まで低減できます。Amazon CodeWhispererを使用して、リソース使用量とエネルギー消費量が削減された品質の高いコードを記述し、スケーラビリティの目標を達成することができます。さらに、AWSのエネルギー効率の良いインフラストラクチャの恩恵を受けることができます。

リソース使用量の増加

最適化されていないコードは、クラウドコンピューティングリソースの非効率な使用を引き起こす可能性があります。その結果、より多くの仮想マシン（VM）やコンテナが必要となり、リソースの割り当て、エネルギー使用量、および関連する作業量の炭素フットプリントが増加します。次のような増加が生じる可能性があります：

• テストに合格する：NVIDIAがMLPerfベンチマークでジェネラティブAIのトレーニングをターボチャージします
• NVIDIAはAPECの国々と協力し、人々の生活を変え、機会を増やし、成果を改善します
• クラウドウォッチの高度なメトリクス、ダッシュボード、アラートを使用してAWSのコストを最適化する

• CPU使用率 – 最適化されていないコードには、効率の悪いアルゴリズムやコーディングの実践が含まれており、余分なCPUサイクルの実行を必要とします。
• メモリ消費量 – 最適化されていないコードのメモリ管理が効率的でない場合、不要なメモリの割り当てや解放、またはデータの重複が発生する可能性があります。
• ディスクI/O操作 – 効率の悪いコードは、過剰な入出力（I/O）操作を実行する場合があります。たとえば、データが必要以上に頻繁にディスクから読み取られたり、ディスクに書き込まれたりすると、ディスクのI/O使用率とレイテンシが増加する可能性があります。
• ネットワーク使用量 – 非効率なデータ転送技術や重複通信により、最適化されていないコードは過剰なネットワークトラフィックを引き起こす可能性があります。これにより、レイテンシが高くなり、ネットワーク帯域使用率が増加します。ネットワーク使用量の増加には、クラウドコンピューティングなどのネットワークリソースが使用に応じて課金される場合に、より多くの費用やリソースが必要になる可能性があります。

エネルギー消費の増加

非効率なコードを持つインフラストラクチャをサポートするアプリケーションは、より多くの処理能力を使用します。非効率で過剰なコードによる計算リソースの過度の使用は、エネルギー消費と発熱量の増加を引き起こし、それに続いて冷却のためにより多くのエネルギーが必要となります。サーバーだけでなく、冷却システム、電力配布のためのインフラストラクチャ、その他の補助要素もエネルギーを消費します。

スケーラビリティの課題

アプリケーション開発において、最適化されていないコードによるスケーラビリティの問題が発生することがあります。このようなコードは、タスクの増大とともに効果的な拡張が行われず、より多くのリソースとエネルギーを必要とします。これにより、これらのコードフラグメントのエネルギー消費量が増加します。前述のように、非効率なコードは大規模化すると複利効果が生じます。

特定のデータセンターで顧客が実行するコードを最適化することにより、エネルギーの複利的な節約が実現されます。また、AWSなどのクラウドプロバイダーは世界中に数十のデータセンターを持っていることも考慮に入れると、さらなる複利効果が生まれます。

Amazon CodeWhispererは機械学習（ML）と大規模な言語モデルを使用して、元のコードと自然言語のコメントに基づいてリアルタイムでコードの推奨事項を提供し、より効率的なコードを提案します。アルゴリズムの進歩、効果的なメモリ管理、無駄なI/O操作の削減などの戦略を使用して、コードの最適化によってプログラムのインフラストラクチャ使用効率を向上させることができます。

コードの生成、補完、および提案

Amazon CodeWhispererが有用となるいくつかの状況を見てみましょう。

繰り返しや複雑なコードの開発を自動化することにより、コード生成ツールは人為的なエラーの可能性を最小限に抑えながら、プラットフォーム固有の最適化に焦点を当てます。確立されたパターンやテンプレートを使用することで、これらのプログラムはより一貫した持続可能なベストプラクティスに準拠したコードを生成することができます。開発者は特定のコーディング規範に準拠したコードを生成し、プロジェクト全体でより一貫性があり信頼性の高いコードを提供するのに役立ちます。結果として、コードはより効率的になり、人間のコーディングのバリエーションを排除するため、可読性も向上し、開発速度が向上するでしょう。不要なコードの削除、変数のストレージの改善、圧縮方法の使用など、アプリケーションプログラムのサイズと長さを削減する方法を自動的に実装することができます。これらの最適化はメモリ消費の最適化に役立ち、パッケージのサイズを縮小することで全体的なシステム効率を向上させることができます。

生成AIは、リソースの割り当てを最適化することでプログラミングをより持続可能にする可能性があります。アプリケーションの総合的な炭素排出量を全体的に見ることは重要です。 Amazon CodeGuru Profilerのようなツールは、パフォーマンスデータを収集してコンポーネント間の遅延を最適化することができます。プロファイリングサービスはコードの実行を調査し、潜在的な改善点を特定します。開発者はこれらの結果に基づいて自動生成されたコードを手動で洗練し、さらにエネルギー効率を向上させることができます。生成AI、プロファイリング、人間の監視の組み合わせによって、コードの効率性を継続的に改善し、環境への影響を軽減するフィードバックループが生まれます。

次のスクリーンショットは、ネットワークおよびディスクI/Oを含む遅延モードで生成されたCodeGuru Profilerの結果を示しています。この場合、アプリケーションはまだImageProcessor.extractTasks（2番目の下から2行目）でほとんどの時間を費やしており、その内のほとんどが実行可能であり、何も待っていないことを意味します。CPUモードから遅延モードに切り替えることで、これらのスレッドの状態を表示することができます。これにより、アプリケーションのウォールクロック時間に影響を与えている要素を把握するのに役立ちます。詳細については、Amazon CodeGuru Profilerによる組織の炭素排出量の削減を参照してください。

テストケースの生成

Amazon CodeWhispererは、境界値やエッジケース、その他のテストが必要な可能性のある問題を考慮して、テストケースを提案し、コードの機能を検証するのに役立ちます。また、Amazon CodeWhispererはユニットテストのための繰り返しコードの作成を簡素化することもできます。たとえば、INSERT文を使用してサンプルデータを作成する必要がある場合、Amazon CodeWhispererはパターンに基づいて必要なINSERT文を生成することができます。リソース集約型のテストケースを特定して最適化するか、冗長なテストケースを削除することにより、ソフトウェアテストの総合的なリソース要件を減らすことも可能です。改善されたテストスイートは、エネルギー効率の向上、リソース消費の削減、廃棄物の最小化、ワークロードの炭素排出量の削減といった面から、アプリケーションをより環境に優しいものにする可能性があります。

より実践的な経験をするために、Amazon CodeWhispererを活用したソフトウェア開発の最適化については、Amazon CodeWhispererを使用してソフトウェア開発を最適化するを参照してください。この記事では、Amazon CodeWhispererによるコードの推奨事項が紹介されており、Amazon SageMaker Studioでデータセットの読み込みと解析に関するコメントに基づいたコードの提案も示されています。

結論

この投稿では、Amazon CodeWhispererが開発者が最適化された、より持続可能なコードを書くのにどのように役立つかを学びました。高度な機械学習モデルを使用し、Amazon CodeWhispererはコードを分析し、効率を向上させるための個別の推奨事項を提供します。これにより、コストを削減し、炭素フットプリントを減らすことができます。

Amazon CodeWhispererは、わずかな調整や代替アプローチを提案することで、機能性を損なうことなく、開発者がリソースの使用と排出を大幅に削減できるようにします。既存のコードベースを最適化するか、新しいプロジェクトがリソース効率的であることを確保したい場合、Amazon CodeWhispererは非常に価値のある支援となります。Amazon CodeWhispererとAWSの持続可能性リソースについて詳しく知るためには、次の手順を考慮してください：

• Amazon CodeWhispererの使い方を学ぶ
• Amazon CodeWhispererがソフトウェア開発をどのように加速・強化するか学ぶ
• Amazon CodeWhispererを使用してサーバーレスアプリを構築する
• AWSウェルアーキテクチャの持続可能性-ソフトウェアとアーキテクチャパターンについて学ぶ
• コードを更新した後、ライブアプリケーションからのランタイムパフォーマンスデータと、AWS CodeGuru Profilerを使用してアプリケーションパフォーマンスを微調整するのに役立つ推奨事項を確認することを忘れないでください。

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