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re:Invent2024 Keynoteの Amazon Q考察: 開発者の生産性を向上させ...

re:Invent2024 Keynoteの Amazon Q考察: 開発者の生産性を向上させる新機能群

Yusuke Shimizu

December 22, 2024
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  1. Amazon Qの狙い re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 Amazon Q generates and applies

    unit tests Amazon Q generates accurate documentation Amazon Q performs code reviews GitLab Duo with Amazon Q Amazon Q Developer: Investigate issues across your AWS environment in a fraction of the time Amazon Q Developer: Transform .NET applications from Windows to Linux Amazon Q Developer: Transform VMware workloads to cloud native architectures Amazon Q Developer: Transform mainframe applications to accelerate migrations Keynoteで発表されたAmazon Q機能群 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy
  2. Amazon Qの狙い re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 Amazon Q generates and applies

    unit tests Amazon Q generates accurate documentation Amazon Q performs code reviews GitLab Duo with Amazon Q Amazon Q Developer: Investigate issues across your AWS environment in a fraction of the time Amazon Q Developer: Transform .NET applications from Windows to Linux Amazon Q Developer: Transform VMware workloads to cloud native architectures Amazon Q Developer: Transform mainframe applications to accelerate migrations Keynoteで発表されたAmazon Q機能群 転載、複製、改変等は禁止します 開発生産性を向上させる基本機能 運用効率を改善する機能 システムモダナイゼーションを 加速する機能 #nncstudy
  3. Gartnerの調査による開発者の実態 コーディングのためにIDEで過ごす時間は   限定的 1日あたり1時間未満 週に4-5時間程度 AWSの対応 2023年4月:Code Whisperer発表 単なるコード生成から開発生産性全体の  向上へ

    開発現場の時間の 使われ方を理解する 開発者の実態 それ以外 87.5% コーディング 12.5% re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy
  4. ソフトウェア開発ライフ サイクル(SDLC)とは 開発チームが質の高いソフトウェアを設計・構 築するためのプロセス 費用対効果と時間効率を重視 SDLCとは 計画フェーズ 1. 設計フェーズ 2.

    実装フェーズ 3. テストフェーズ 4. デプロイフェーズ 5. メンテナンスフェーズ 6. プロセスについて re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ソフトウェア開発 ライフサイクル SDLC 計画 テスト 設計 実装 メンテナンス デプロイ
  5. ソフトウェア開発ライフ サイクル(SDLC)とは re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ソフトウェア開発 ライフサイクル SDLC

    計画 テスト 設計 実装 メンテナンス デプロイ アーキテクチャ設計 テクノロジー選定 開発ツールの特定 要件定義と分析 リソースの見積もりと割り当て プロジェクトスケジューリング コーディング デバッグとトラブルシューティング コードレビュー 統合テスト システムテスト 受入テスト 環境構築 アプリケーションのデプロイ 設定管理 運用監視とインシデント対応 システムの性能・セキュリティ管理 技術的負債の解消
  6. 開発者の時間を奪う課題 re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy 仕様書やAPI仕様の更新・管理 ナレッジの属人化と共有の難しさ テストコードの作成と保守 ドキュメントとテストコードの管理負荷

    インシデント対応の遅延 システム性能の把握と改善 セキュリティリスクの検知と対応 複雑化する運用監視 レガシーシステムの理解と分析 移行リスクの評価と対策 段階的な移行計画の立案 システム移行の困難さ
  7. Amazon Qによる開発者 の課題解決 re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy READMEやデータフロー図の自動生成 コードベースの包括的なドキュメント化

    ユニットテストの自動生成と品質向上 ドキュメントとテストコードの管理支援 CloudWatchアラームからの自動調査開始 AWS Systems Managerと連携した問題解決 リソース間の関係性を考慮した根本原因分析 複雑化する運用監視 .NETアプリケーションのLinux移行支援 メインフレームアプリケーションの      モダナイゼーション VMwareワークロードのクラウド移行 システム移行の困難さ
  8. SDLCとAmazon Qの  マッピング re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ソフトウェア開発 ライフサイクル

    SDLC 計画 テスト 設計 実装 メンテナンス デプロイ ドキュメントの自動生成 なし コードレビューの自動化 GitLab Duoによる機能開発支援 ユニットテストの自動生成 運用上の問題調査の自動化 .NET、VMware、メインフレーム の移行支援 なし
  9. Amazon Qの強み re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy 設計フェーズでのドキュメント自動生成 実装・テストフェーズでのコードレビューと  テスト自動化

    メンテナンスフェーズでの運用支援と問題解決 包括的なSDLC支援 CloudWatchアラームとSystems Manager連携 インフラストラクチャの包括的な監視と分析 リソース間の関係性に基づく問題特定 AWSサービスとの深い統合 マネジメントコンソールからワンストップ操作 インシデント発生時の迅速な対応と解決 チャットボットへの能動的なアクセスから、コ ンソール上での受動的な調査への転換 効率的な運用管理の実現
  10. 将来の展望 re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 ソフトウェア開発 ライフサイクル SDLC 計画 テスト 設計

    実装 メンテナンス デプロイ 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ドキュメントの自動生成 なし コードレビューの自動化 GitLab Duoによる機能開発支援 ユニットテストの自動生成 運用上の問題調査の自動化 .NET、VMware、メインフレーム の移行支援 なし
  11. 将来の展望 re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 ソフトウェア開発 ライフサイクル SDLC 計画 テスト 設計

    実装 メンテナンス デプロイ 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy ドキュメントの自動生成 要件定義の支援と要件間の整合性 ストーリーポイントの見積もり支援 プロジェクトリスクの分析と対策提案 コードレビューの自動化 GitLab Duoによる機能開発支援 ユニットテストの自動生成 運用上の問題調査の自動化 .NET、VMware、メインフレーム の移行支援 CI/CDパイプライン設計と構築支援 デプロイ戦略の最適化 IaC化支援
  12. 実務導入のポイント re:Invent2024 KeynoteのAmazon Q考察 ソフトウェア開発 ライフサイクル SDLC 計画 テスト 設計

    実装 メンテナンス デプロイ ドキュメントの自動生成 コードレビューの自動化 GitLab Duoによる機能開発支援 転載、複製、改変等は禁止します #nncstudy なし ユニットテストの自動生成 運用上の問題調査の自動化 .NET、VMware、メインフレーム の移行支援 なし