Amazon CodeWhisperer এর সাথে স্থায়িত্বের জন্য অপ্টিমাইজ করুন | আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস

এই পোস্ট কিভাবে অন্বেষণ আমাজন কোড হুইস্পার বর্ধিত সম্পদ দক্ষতার মাধ্যমে স্থায়িত্বের জন্য কোড অপ্টিমাইজেশানে সাহায্য করতে পারে। কম্পিউটেশনাল রিসোর্স-দক্ষ কোডিং হল এমন একটি কৌশল যার লক্ষ্য হল কোডের একটি লাইন প্রক্রিয়া করার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তির পরিমাণ কমানো এবং ফলস্বরূপ, কোম্পানিগুলিকে সামগ্রিকভাবে কম শক্তি খরচ করতে সাহায্য করে। ক্লাউড কম্পিউটিং-এর এই যুগে, বিকাশকারীরা এখন ওপেন সোর্স লাইব্রেরি এবং তাদের কাছে উপলব্ধ উন্নত প্রসেসিং পাওয়ার ব্যবহার করছে যাতে বড় আকারের মাইক্রোসার্ভিস তৈরি করা যায় যা কার্যকরীভাবে দক্ষ, কর্মক্ষম এবং স্থিতিস্থাপক হতে হবে। যাইহোক, আধুনিক অ্যাপ্লিকেশন প্রায়ই গঠিত বিস্তৃত কোড, উল্লেখযোগ্য কম্পিউটিং সংস্থান দাবি করে. যদিও সরাসরি পরিবেশগত প্রভাব স্পষ্ট নাও হতে পারে, সাব-অপ্টিমাইজড কোড উচ্চতর শক্তি খরচ, দীর্ঘায়িত হার্ডওয়্যার ব্যবহার এবং পুরানো অ্যালগরিদমের মতো কারণগুলির মাধ্যমে আধুনিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির কার্বন পদচিহ্নকে প্রশস্ত করে। এই পোস্টে, আমরা আবিষ্কার করেছি কিভাবে Amazon CodeWhisperer এই উদ্বেগগুলি সমাধান করতে এবং আপনার কোডের পরিবেশগত পদচিহ্ন কমাতে সাহায্য করে।

Amazon CodeWhisperer হল একটি জেনারেটিভ AI কোডিং সঙ্গী যা বিদ্যমান কোড এবং প্রাকৃতিক ভাষার মন্তব্যের উপর ভিত্তি করে পরামর্শ দিয়ে, সামগ্রিক বিকাশের প্রচেষ্টাকে হ্রাস করে এবং বুদ্ধিমত্তার জন্য, জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য এবং আলাদা কোডের অনুমোদনের জন্য সফ্টওয়্যার বিকাশের গতি বাড়ায়। Amazon CodeWhisperer ডেভেলপারদের তাদের কর্মপ্রবাহকে স্ট্রীমলাইন করতে, কোডের গুণমান উন্নত করতে, শক্তিশালী নিরাপত্তা ভঙ্গি তৈরি করতে, শক্তিশালী টেস্ট স্যুট তৈরি করতে এবং কম্পিউটেশনাল রিসোর্স ফ্রেন্ডলি কোড লিখতে সাহায্য করতে পারে, যা আপনাকে পরিবেশগত স্থায়িত্বের জন্য অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করতে পারে। এটি অংশ হিসাবে উপলব্ধ ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোডের জন্য টুলকিট, এডাব্লুএস ক্লাউড 9, জুপিটারল্যাব, অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও, এডাব্লুএস ল্যাম্বদা, এডাব্লুএস আঠালো, এবং JetBrains IntelliJ IDEA। Amazon CodeWhisperer বর্তমানে Python, Java, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Kotlin, C, C++, Shell scripting, SQL এবং Scala সমর্থন করে।

ক্লাউড কম্পিউটিং এবং অ্যাপ্লিকেশন কার্বন ফুটপ্রিন্টে অঅপ্টিমাইজড কোডের প্রভাব

AWS-এর অবকাঠামো সমীক্ষা করা মার্কিন এন্টারপ্রাইজ ডেটা সেন্টারের মধ্যকার তুলনায় 3.6 গুণ বেশি শক্তি দক্ষ এবং গড় ইউরোপীয় এন্টারপ্রাইজ ডেটা সেন্টারের তুলনায় 5 গুণ বেশি শক্তি দক্ষ. অতএব, AWS কাজের চাপ কার্বন পদচিহ্ন 96% পর্যন্ত কমাতে সাহায্য করতে পারে। আপনি এখন কম রিসোর্স ব্যবহার এবং শক্তি খরচ সহ মানের কোড লেখার জন্য Amazon CodeWhisperer ব্যবহার করতে পারেন এবং AWS শক্তি দক্ষ পরিকাঠামো থেকে উপকৃত হওয়ার সময় স্কেলেবিলিটি উদ্দেশ্য পূরণ করতে পারেন।

সম্পদের ব্যবহার বৃদ্ধি

অঅপ্টিমাইজ করা কোডের ফলে ক্লাউড কম্পিউটিং সংস্থানগুলির অকার্যকর ব্যবহার হতে পারে। ফলস্বরূপ, আরও ভার্চুয়াল মেশিন (ভিএম) বা পাত্রের প্রয়োজন হতে পারে, সম্পদ বরাদ্দ, শক্তির ব্যবহার এবং কাজের চাপের সাথে সম্পর্কিত কার্বন পদচিহ্ন বৃদ্ধি করে। আপনি নিম্নলিখিত বৃদ্ধি সম্মুখীন হতে পারে:

• CPU ব্যবহার - অঅপ্টিমাইজ করা কোডে প্রায়ই অদক্ষ অ্যালগরিদম বা কোডিং অনুশীলন থাকে যেগুলি চালানোর জন্য অত্যধিক CPU চক্রের প্রয়োজন হয়।
• স্মৃতিশক্তি - অঅপ্টিমাইজ করা কোডে অদক্ষ মেমরি ম্যানেজমেন্টের ফলে অপ্রয়োজনীয় মেমরি বরাদ্দ, ডিলোকেশন বা ডেটা ডুপ্লিকেশন হতে পারে।
• ডিস্ক I/O অপারেশন - অদক্ষ কোড অত্যধিক ইনপুট/আউটপুট (I/O) অপারেশন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি প্রয়োজনীয়তার চেয়ে বেশি ঘন ঘন ডিস্ক থেকে ডেটা পড়া বা লেখা হয়, তাহলে এটি ডিস্ক I/O ব্যবহার এবং লেটেন্সি বাড়াতে পারে।
• নেটওয়ার্ক ব্যবহার - অকার্যকর ডেটা ট্রান্সমিশন কৌশল বা ডুপ্লিকেট যোগাযোগের কারণে, খারাপভাবে অপ্টিমাইজ করা কোড অত্যধিক পরিমাণে নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিকের কারণ হতে পারে। এটি উচ্চতর লেটেন্সি এবং নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথের ব্যবহার বাড়াতে পারে। বর্ধিত নেটওয়ার্ক ব্যবহারের ফলে এমন পরিস্থিতিতে উচ্চ ব্যয় এবং সংস্থান প্রয়োজন হতে পারে যেখানে নেটওয়ার্ক সংস্থানগুলি ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে ট্যাক্স করা হয়, যেমন ক্লাউড কম্পিউটিংয়ে।

উচ্চ শক্তি খরচ

অদক্ষ কোড সহ অবকাঠামো-সমর্থক অ্যাপ্লিকেশনগুলি আরও প্রক্রিয়াকরণ শক্তি ব্যবহার করে। অদক্ষ, স্ফীত কোডের কারণে কম্পিউটিং সংস্থানগুলি অতিরিক্ত ব্যবহার করার ফলে উচ্চ শক্তি খরচ এবং তাপ উত্পাদন হতে পারে, যা পরবর্তীকালে শীতল করার জন্য আরও শক্তির প্রয়োজন হয়। সার্ভারের পাশাপাশি, কুলিং সিস্টেম, বিদ্যুৎ বিতরণের অবকাঠামো এবং অন্যান্য সহায়ক উপাদানগুলিও শক্তি খরচ করে।

স্কেলেবিলিটি চ্যালেঞ্জ

অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্টে, অপ্টিমাইজ করা কোডের কারণে স্কেলেবিলিটি সমস্যা হতে পারে। এই ধরনের কোড কার্যকরভাবে স্কেল নাও হতে পারে যখন টাস্ক বৃদ্ধি পায়, আরও সংস্থান প্রয়োজন এবং আরও শক্তি ব্যবহার করে। এটি এই কোড টুকরা দ্বারা ক্ষয়প্রাপ্ত শক্তি বৃদ্ধি করে। পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, অদক্ষ বা অপব্যয় কোড স্কেলে একটি যৌগিক প্রভাব আছে।

গ্রাহকরা নির্দিষ্ট ডেটা সেন্টারে চালান এমন অপ্টিমাইজিং কোড থেকে চক্রবৃদ্ধি শক্তি সঞ্চয় আরও জটিল হয় যখন আমরা বিবেচনা করি যে AWS-এর মতো ক্লাউড প্রদানকারীদের বিশ্বজুড়ে কয়েক ডজন ডেটা সেন্টার রয়েছে।

Amazon CodeWhisperer মেশিন লার্নিং (ML) এবং বড় ভাষা মডেল ব্যবহার করে আসল কোড এবং প্রাকৃতিক ভাষার মন্তব্যের উপর ভিত্তি করে রিয়েল টাইমে কোড সুপারিশ প্রদান করে এবং কোড সুপারিশ প্রদান করে যা আরও দক্ষ হতে পারে। অ্যালগরিদমিক অগ্রগতি, কার্যকর মেমরি ব্যবস্থাপনা এবং অর্থহীন I/O ক্রিয়াকলাপ হ্রাস সহ কৌশলগুলি ব্যবহার করে কোডটি অপ্টিমাইজ করে প্রোগ্রামের অবকাঠামো ব্যবহারের দক্ষতা বাড়ানো যেতে পারে।

কোড তৈরি, সমাপ্তি এবং পরামর্শ

আসুন বেশ কয়েকটি পরিস্থিতিতে পরীক্ষা করি যেখানে Amazon CodeWhisperer কার্যকর হতে পারে।

পুনরাবৃত্তিমূলক বা জটিল কোডের বিকাশকে স্বয়ংক্রিয় করে, প্ল্যাটফর্ম-নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশানগুলিতে ফোকাস করার সময় কোড তৈরির সরঞ্জামগুলি মানব ত্রুটির সম্ভাবনাকে হ্রাস করে। প্রতিষ্ঠিত নিদর্শন বা টেমপ্লেটগুলি ব্যবহার করে, এই প্রোগ্রামগুলি এমন কোড তৈরি করতে পারে যা আরও ধারাবাহিকভাবে স্থায়িত্বের সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি মেনে চলে। বিকাশকারীরা এমন কোড তৈরি করতে পারে যা নির্দিষ্ট কোডিং মান মেনে চলে, পুরো প্রকল্প জুড়ে আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং নির্ভরযোগ্য কোড সরবরাহ করতে সহায়তা করে। ফলস্বরূপ কোডটি আরও দক্ষ হতে পারে এবং কারণ এটি মানুষের কোডিং বৈচিত্রগুলিকে সরিয়ে দেয় এবং আরও সুস্পষ্ট হতে পারে, বিকাশের গতি উন্নত করে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামের আকার এবং দৈর্ঘ্য হ্রাস করার উপায়গুলি প্রয়োগ করতে পারে, যেমন অতিরিক্ত কোড মুছে ফেলা, পরিবর্তনশীল স্টোরেজ উন্নত করা বা কম্প্রেশন পদ্ধতি ব্যবহার করা। এই অপ্টিমাইজেশানগুলি মেমরি খরচ অপ্টিমাইজেশানে সাহায্য করতে পারে এবং প্যাকেজের আকার সঙ্কুচিত করে সামগ্রিক সিস্টেমের দক্ষতা বাড়ায়।

জেনারেটিভ এআই সম্পদ বরাদ্দ অপ্টিমাইজ করে প্রোগ্রামিং আরো টেকসই করার সম্ভাবনা আছে. একটি অ্যাপ্লিকেশনের কার্বন পদচিহ্নের দিকে সামগ্রিকভাবে দেখা গুরুত্বপূর্ণ। টুলের মত আমাজন কোডগুরু প্রোফাইলার উপাদানগুলির মধ্যে লেটেন্সি অপ্টিমাইজ করতে পারফরম্যান্স ডেটা সংগ্রহ করতে পারে। প্রোফাইলিং পরিষেবা কোড রান পরীক্ষা করে এবং সম্ভাব্য উন্নতি চিহ্নিত করে। বিকাশকারীরা তারপরে শক্তি দক্ষতা আরও উন্নত করতে এই ফলাফলগুলির উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে জেনারেট করা কোডটিকে ম্যানুয়ালি পরিমার্জন করতে পারে। জেনারেটিভ এআই, প্রোফাইলিং, এবং মানুষের তত্ত্বাবধানের সমন্বয় একটি প্রতিক্রিয়া লুপ তৈরি করে যা ক্রমাগত কোড দক্ষতা উন্নত করতে পারে এবং পরিবেশগত প্রভাব কমাতে পারে।

নিম্নলিখিত স্ক্রিনশট আপনাকে কোডগুরু প্রোফাইলার থেকে লেটেন্সি মোডে জেনারেট করা ফলাফল দেখায়, যার মধ্যে নেটওয়ার্ক এবং ডিস্ক I/O অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই ক্ষেত্রে, অ্যাপ্লিকেশন এখনও তার বেশিরভাগ সময় ব্যয় করে ImageProcessor.extractTasks (দ্বিতীয় নীচের সারি), এবং এটির ভিতরে প্রায় সমস্ত সময় চালানো যায়, যার মানে এটি কোনও কিছুর জন্য অপেক্ষা করছিল না। আপনি CPU মোড থেকে লেটেন্সি মোডে পরিবর্তন করে এই থ্রেড অবস্থা দেখতে পারেন। এটি আপনাকে অ্যাপ্লিকেশনটির দেয়াল ঘড়ির সময়কে কী প্রভাবিত করছে সে সম্পর্কে একটি ভাল ধারণা পেতে সহায়তা করতে পারে। আরো তথ্যের জন্য, পড়ুন Amazon CodeGuru Profiler দিয়ে আপনার প্রতিষ্ঠানের কার্বন ফুটপ্রিন্ট কমানো.

টেস্ট কেস তৈরি করা হচ্ছে

আমাজন কোড হুইস্পার পরীক্ষার ক্ষেত্রে পরামর্শ দিতে এবং সীমানা মান, প্রান্তের ক্ষেত্রে এবং অন্যান্য সম্ভাব্য সমস্যা যা পরীক্ষা করার প্রয়োজন হতে পারে তা বিবেচনা করে কোডের কার্যকারিতা যাচাই করতে সহায়তা করতে পারে। এছাড়াও, Amazon CodeWhisperer ইউনিট পরীক্ষার জন্য পুনরাবৃত্তিমূলক কোড তৈরি করা সহজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনাকে INSERT স্টেটমেন্ট ব্যবহার করে নমুনা ডেটা তৈরি করতে হয়, তবে Amazon CodeWhisperer একটি প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে প্রয়োজনীয় সন্নিবেশ তৈরি করতে পারে। সফ্টওয়্যার পরীক্ষার জন্য সামগ্রিক সংস্থান প্রয়োজনীয়তাগুলিও সম্পদ-নিবিড় পরীক্ষার ক্ষেত্রে সনাক্তকরণ এবং অপ্টিমাইজ করে বা অপ্রয়োজনীয়গুলি সরিয়ে দিয়ে হ্রাস করা যেতে পারে। উন্নত টেস্ট স্যুটগুলিতে শক্তির দক্ষতা বৃদ্ধি, সম্পদের ব্যবহার হ্রাস, বর্জ্য হ্রাস এবং কাজের চাপ কার্বন পদচিহ্ন হ্রাস করে অ্যাপ্লিকেশনটিকে আরও পরিবেশবান্ধব করে তোলার সম্ভাবনা রয়েছে।

Amazon CodeWhisperer-এর সাথে আরও অভিজ্ঞতার জন্য, পড়ুন Amazon CodeWhisperer এর সাথে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট অপ্টিমাইজ করুন. পোস্টটিতে Amazon CodeWhisperer-এর কোড সুপারিশগুলি দেখানো হয়েছে৷ অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও. এটি একটি ডেটাসেট লোড এবং বিশ্লেষণ করার জন্য মন্তব্যের উপর ভিত্তি করে প্রস্তাবিত কোডটিও প্রদর্শন করে।

উপসংহার

এই পোস্টে, আমরা শিখেছি কিভাবে Amazon CodeWhisperer ডেভেলপারদের অপ্টিমাইজ করা, আরও টেকসই কোড লিখতে সাহায্য করতে পারে। উন্নত ML মডেল ব্যবহার করে, Amazon CodeWhisperer আপনার কোড বিশ্লেষণ করে এবং দক্ষতার উন্নতির জন্য ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ প্রদান করে, যা খরচ কমাতে পারে এবং কার্বন পদচিহ্ন কমাতে সাহায্য করতে পারে।

ছোটখাটো সমন্বয় এবং বিকল্প পদ্ধতির পরামর্শ দিয়ে, Amazon CodeWhisperer ডেভেলপারদের কার্যকারিতা ত্যাগ না করে উল্লেখযোগ্যভাবে সম্পদের ব্যবহার এবং নির্গমন কমাতে সক্ষম করে। আপনি একটি বিদ্যমান কোড বেস অপ্টিমাইজ করতে চাইছেন বা নতুন প্রকল্পগুলি সম্পদ দক্ষ কিনা তা নিশ্চিত করতে চাইছেন, Amazon CodeWhisperer হতে পারে একটি অমূল্য সাহায্য। কোড অপ্টিমাইজেশানের জন্য Amazon CodeWhisperer এবং AWS সাসটেইনেবিলিটি সংস্থান সম্পর্কে আরও জানতে, নিম্নলিখিত পরবর্তী পদক্ষেপগুলি বিবেচনা করুন:

---

লেখক সম্পর্কে

ইশার দুআ সান ফ্রান্সিসকো বে এরিয়াতে অবস্থিত একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি AWS এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের তাদের লক্ষ্য এবং চ্যালেঞ্জগুলি বোঝার মাধ্যমে বৃদ্ধি পেতে সহায়তা করেন এবং স্থিতিস্থাপকতা এবং মাপযোগ্যতা নিশ্চিত করার সাথে সাথে তারা কীভাবে তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ক্লাউড-নেটিভ পদ্ধতিতে আর্কিটেক্ট করতে পারেন সে সম্পর্কে তাদের গাইড করেন। তিনি মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি এবং পরিবেশগত স্থায়িত্ব সম্পর্কে উত্সাহী।

অজয় গোবিন্দরাম AWS-এর একজন সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি কৌশলগত গ্রাহকদের সাথে কাজ করেন যারা জটিল ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের জন্য AI/ML ব্যবহার করছেন। তার অভিজ্ঞতা প্রযুক্তিগত দিকনির্দেশ প্রদানের পাশাপাশি পরিমিত থেকে বৃহৎ-স্কেল এআই/এমএল অ্যাপ্লিকেশন স্থাপনার জন্য ডিজাইন সহায়তা প্রদানের মধ্যে রয়েছে। তার জ্ঞান অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেকচার থেকে বিগ ডেটা, অ্যানালিটিক্স এবং মেশিন লার্নিং পর্যন্ত। তিনি বিশ্রামের সময় গান শুনতে উপভোগ করেন, বাইরের অভিজ্ঞতা লাভ করেন এবং তার প্রিয়জনদের সাথে সময় কাটান।

এরিক ইরিগোয়েন সেমিকন্ডাক্টর এবং ইলেকট্রনিক্স শিল্পের ক্লায়েন্টদের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে আমাজন ওয়েব সার্ভিসের একজন সমাধান স্থপতি। তিনি গ্রাহকদের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করে তাদের ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জগুলি বুঝতে এবং তাদের কৌশলগত লক্ষ্যগুলি অর্জনের জন্য AWS কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে তা চিহ্নিত করতে। তার কাজ প্রাথমিকভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং (AI/ML) সম্পর্কিত প্রকল্পগুলিতে মনোনিবেশ করেছে। AWS-এ যোগদানের আগে, তিনি Deloitte's Advanced Analytics অনুশীলনের একজন সিনিয়র কনসালটেন্ট ছিলেন যেখানে তিনি অ্যানালিটিক্স এবং AI/ML-এর উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে বিভিন্ন কর্মকাণ্ডে নেতৃত্ব দেন। এরিক সান ফ্রান্সিসকো ইউনিভার্সিটি থেকে ব্যবসায় বিএস এবং উত্তর ক্যারোলিনা স্টেট ইউনিভার্সিটি থেকে অ্যানালিটিক্সে এমএস করেছেন।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-for-sustainability-with-amazon-codewhisperer/