सॉफ़्टवेयर विकास की दुनिया में, विकसित किए जा रहे सॉफ़्टवेयर की गुणवत्ता, सुरक्षा और कार्यक्षमता सुनिश्चित करने के लिए कोड समीक्षा और अनुमोदन महत्वपूर्ण प्रक्रियाएँ हैं। हालाँकि, इन महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं की देखरेख करने वाले प्रबंधकों को अक्सर कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जैसे कि निम्नलिखित:
- तकनीकी विशेषज्ञता का अभाव - प्रबंधकों को उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा की गहन तकनीकी समझ नहीं हो सकती है या वे विस्तारित अवधि के लिए सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में शामिल नहीं हो सकते हैं। इसके परिणामस्वरूप ज्ञान का अंतर पैदा हो जाता है जिससे उनके लिए प्रस्तावित कोड परिवर्तनों के प्रभाव और सुदृढ़ता का सटीक आकलन करना मुश्किल हो सकता है।
- समय की पाबंधी - कोड समीक्षा और अनुमोदन एक समय लेने वाली प्रक्रिया हो सकती है, खासकर बड़ी या अधिक जटिल परियोजनाओं में। प्रबंधकों को समीक्षा की संपूर्णता बनाम परियोजना की समयसीमा को पूरा करने के दबाव के बीच संतुलन बनाने की आवश्यकता है।
- परिवर्तन अनुरोधों की मात्रा - बड़ी मात्रा में परिवर्तन अनुरोधों से निपटना प्रबंधकों के लिए एक आम चुनौती है, खासकर यदि वे कई टीमों और परियोजनाओं की देखरेख कर रहे हों। समय की कमी की चुनौती के समान, प्रबंधकों को उन अनुरोधों को कुशलतापूर्वक संभालने में सक्षम होना चाहिए ताकि परियोजना की प्रगति में बाधा न आए।
- मैन्युअल प्रयास - कोड समीक्षा के लिए प्रबंधकों द्वारा मैन्युअल प्रयास की आवश्यकता होती है, और स्वचालन की कमी से प्रक्रिया को स्केल करना मुश्किल हो सकता है।
- दस्तावेज़ीकरण - पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए कोड समीक्षा और अनुमोदन प्रक्रिया का उचित दस्तावेज़ीकरण महत्वपूर्ण है।
के उदय के साथ जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), प्रबंधक अब इस परिवर्तनकारी तकनीक का उपयोग कर सकते हैं और इसे समीक्षा और अनुमोदन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए तैनाती उपकरण और सेवाओं के एडब्ल्यूएस सूट के साथ एकीकृत कर सकते हैं जो पहले संभव नहीं था। इस पोस्ट में, हम एक ऐसे समाधान का पता लगाते हैं जो एक एकीकृत एंड-टू-एंड परिनियोजन वर्कफ़्लो प्रदान करता है जिसमें अनुमोदन वर्कफ़्लो कार्यक्षमता के साथ स्वचालित परिवर्तन विश्लेषण और सारांश शामिल होता है। हम उपयोग करते हैं अमेज़ॅन बेडरॉक, एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा जो अग्रणी एआई स्टार्टअप और अमेज़ॅन से फाउंडेशन मॉडल (एफएम) को एपीआई के माध्यम से उपलब्ध कराती है, इसलिए आप अपने उपयोग के मामले के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल ढूंढने के लिए एफएम की एक विस्तृत श्रृंखला से चुन सकते हैं। अमेज़ॅन बेडरॉक सर्वर रहित अनुभव के साथ, आप जल्दी से शुरुआत कर सकते हैं, निजी तौर पर अपने डेटा के साथ एफएम को अनुकूलित कर सकते हैं, और किसी भी बुनियादी ढांचे को प्रबंधित किए बिना एडब्ल्यूएस टूल का उपयोग करके उन्हें अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत और तैनात कर सकते हैं।
समाधान अवलोकन
निम्नलिखित चित्र समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।
वर्कफ़्लो में निम्नलिखित चरण होते हैं:
- एक डेवलपर अपने कोड रिपॉजिटरी में नए कोड परिवर्तन करता है (जैसे AWS कोडकॉमिट), जो स्वचालित रूप से एक की शुरुआत को ट्रिगर करता है AWS कोडपिपलीन तैनाती।
- एप्लिकेशन कोड एक कोड निर्माण प्रक्रिया से गुजरता है, भेद्यता स्कैन करता है, और आपके पसंदीदा टूल का उपयोग करके यूनिट परीक्षण करता है।
- एडब्ल्यूएस कोडबिल्ड रिपॉजिटरी को पुनः प्राप्त करता है और वर्तमान कमिट संस्करण और पिछले कमिट संस्करण के बीच कोड अंतर निकालने के लिए एक गिट शो कमांड निष्पादित करता है। यह एक लाइन-दर-लाइन आउटपुट उत्पन्न करता है जो इस रिलीज़ में किए गए कोड परिवर्तनों को इंगित करता है।
- कोडबिल्ड आउटपुट को एक में सहेजता है अमेज़ॅन डायनेमोडीबी अतिरिक्त संदर्भ जानकारी वाली तालिका:
- कोडपाइपलाइन रन आईडी
- AWS क्षेत्र
- कोडपाइपलाइन नाम
- कोडबिल्ड बिल्ड नंबर
- तिथि और समय
- स्थिति
- Amazon DynamoDB धाराएँ डेटा संशोधनों को कैप्चर करता है मेज पर लाया गया.
- An AWS लाम्बा कैप्चर किए गए रिकॉर्ड को संसाधित करने के लिए डायनेमोडीबी स्ट्रीम द्वारा फ़ंक्शन को ट्रिगर किया जाता है।
- यह फ़ंक्शन अमेज़ॅन बेडरॉक के माध्यम से अमेज़ॅन बेडरॉक पर एंथ्रोपिक क्लाउड v2 मॉडल को आमंत्रित करता है इनवोकेमॉडल एपीआई पुकारना। कोड अंतर, एक प्रॉम्प्ट के साथ, विश्लेषण के लिए मॉडल में इनपुट के रूप में प्रदान किया जाता है, और कोड परिवर्तनों का सारांश आउटपुट के रूप में लौटाया जाता है।
- मॉडल से आउटपुट को वापस उसी DynamoDB तालिका में सहेजा जाता है।
- के माध्यम से प्रबंधक को सूचित किया जाता है अमेज़न सरल ईमेल सेवा (अमेज़ॅन एसईएस) कोड परिवर्तनों का सारांश और तैनाती के लिए उनकी मंजूरी आवश्यक है।
- प्रबंधक ईमेल की समीक्षा करता है और कोडपाइपलाइन कंसोल के माध्यम से किसी भी समीक्षा टिप्पणी के साथ अपना निर्णय (या तो स्वीकृत या अस्वीकार) प्रदान करता है।
- अनुमोदन निर्णय और समीक्षा टिप्पणियाँ इसके द्वारा कैप्चर की जाती हैं अमेज़न EventBridge, जो उन्हें DynamoDB पर वापस सहेजने के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन को ट्रिगर करता है।
- यदि स्वीकृत हो, तो पाइपलाइन आपके पसंदीदा टूल का उपयोग करके एप्लिकेशन कोड को तैनात करती है। यदि अस्वीकार कर दिया जाता है, तो वर्कफ़्लो समाप्त हो जाता है और परिनियोजन आगे नहीं बढ़ता है।
निम्नलिखित अनुभागों में, आप समाधान तैनात करते हैं और एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो को सत्यापित करते हैं।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस समाधान में दिए गए निर्देशों का पालन करने के लिए, आपको निम्नलिखित शर्तों की आवश्यकता होगी:
समाधान तैनात करें
समाधान परिनियोजित करने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- चुनें स्टैक लॉन्च करें क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक लॉन्च करने के लिए
us-east-1
: - के लिए ईमेल पता, वह ईमेल पता दर्ज करें जिस तक आपकी पहुंच है। कोड परिवर्तनों का सारांश इस ईमेल पते पर भेजा जाएगा।
- के लिए मॉडलआईडी, डिफ़ॉल्ट anthropic.claude-v2 के रूप में छोड़ें, जो Anthropic Claude v2 मॉडल है।
टेम्पलेट को तैनात करने में लगभग 4 मिनट का समय लगेगा।
- जब आपको अपने ईमेल पते को सत्यापित करने के लिए अमेज़ॅन एसईएस से एक ईमेल प्राप्त होता है, तो अपने ईमेल पते को अधिकृत करने के लिए दिए गए लिंक को चुनें।
- आपको CodeCommit में नमूना भंडार की प्रारंभिक प्रतिबद्धता के लिए "परिवर्तनों का सारांश" शीर्षक से एक ईमेल प्राप्त होगा।
- AWS CloudFormation कंसोल पर, नेविगेट करें आउटपुट तैनात स्टैक का टैब।
- RepoCloneURL का मान कॉपी करें। नमूना कोड भंडार तक पहुंचने के लिए आपको इसकी आवश्यकता है।
समाधान का परीक्षण करें
आप एक डेवलपर की भूमिका निभाकर और कुछ कोड परिवर्तन करके वर्कफ़्लो का शुरू से अंत तक परीक्षण कर सकते हैं। CodeCommit में आपके लिए नमूना कोड का एक सेट तैयार किया गया है। को CodeCommit रिपॉजिटरी तक पहुंचें, अपनी IDE पर निम्नलिखित कमांड दर्ज करें:
आपको एक के लिए निम्नलिखित निर्देशिका संरचना मिलेगी AWS क्लाउड डेवलपमेंट किट (एडब्ल्यूएस सीडीके) एप्लिकेशन जो पूर्णांकों की एक स्ट्रिंग पर बबल सॉर्ट करने के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन बनाता है। लैम्ब्डा फ़ंक्शन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध यूआरएल के माध्यम से पहुंच योग्य है।
आप एप्लिकेशन कोड में तीन परिवर्तन करें.
- त्वरित सॉर्ट और बबल सॉर्ट एल्गोरिदम दोनों का समर्थन करने के लिए फ़ंक्शन को बढ़ाने के लिए, एल्गोरिदम के चयन को उपयोग करने की अनुमति देने के लिए एक पैरामीटर लें, और आउटपुट में उपयोग किए गए एल्गोरिदम और सॉर्ट किए गए सरणी दोनों को वापस करें, संपूर्ण सामग्री को बदलें
lambda/index.py
निम्नलिखित कोड के साथ:
- फ़ंक्शन की टाइमआउट सेटिंग को 10 मिनट से घटाकर 5 सेकंड करने के लिए (क्योंकि हम फ़ंक्शन के कुछ सेकंड से अधिक चलने की उम्मीद नहीं करते हैं), लाइन 47 को अपडेट करें
my_sample_project/my_sample_project_stack.py
के रूप में इस प्रकार है:
- अतिरिक्त सुरक्षा के लिए IAM का उपयोग करके फ़ंक्शन के आह्वान को प्रतिबंधित करने के लिए, पंक्ति 56 को अद्यतन करें
my_sample_project/my_sample_project_stack.py
के रूप में इस प्रकार है:
- निम्नलिखित कमांड दर्ज करके कोड परिवर्तन पुश करें:
जैसा कि समाधान अवलोकन में बताया गया है, यह चरण 1-9 से कोडपाइपलाइन परिनियोजन वर्कफ़्लो शुरू करता है। अमेज़ॅन बेडरॉक मॉडल को लागू करते समय, हमने निम्नलिखित संकेत प्रदान किया:
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enhance-code-review-and-approval-efficiency-with-generative-ai-using-amazon-bedrock/
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