AWS, 소스코드 최적화로 개발비 절감 지원

기계학습 소스코드 최적화도구 코드구루 출시

아마존웹서비스(AWS)가 애플리케이션 소스코드를 간소화하고 성능을 높일 수 있도록 돕는 기계학습(ML) 도구를 출시했다.

미국 지디넷은 AWS가 기계학습 기반 소스코드 최적화 도구인 코드구루를 출시했다고 30일(현지시간) 보도했다.

코드구루는 개발자가 작성한 프로그래밍 코드를 자동으로 검토해 문제를 찾고 해결 방안을 제시하는 기계학습서비스다. 

AWS의 기계학습 코드최적화 도구 코드구루(이미지=AWS)

예상치 못한 실수 등으로 발생한 오류를 미리 찾아내 코드 수정 등으로 소모되는 시간을 최소화 할 뿐 아니라 메모리나 CPU 사용률이 과도한 코드를 개선해 개발 비용을 줄일 수 있도록 지원하는 것이 특징이다.

코드그루는 코드그루 리뷰어와 코드그루 프로파일러로 이뤄져 있다. 코드그루 리뷰어는 스레드 안정성, 자격증명 등 민감한 데이터의 부적절한 처리, 리소스 유출 등 소스코드에서 발생할 수 있는 여러 문제를 감지하고 해결을 위한 권장사항을 제시한다.

또한 코드에 사용된 AWS API 및 SDK를 검토해 기존에 사용된 모범 사례를 제시하고 업데이트된 새로운 기능을 알려 코드를 최신화 할 수 있도록 돕는다. 이 기능은 1만개 이상의 깃허브 오픈소스 프로젝트와 아마존 내부 코드를 바탕으로 학습을 거쳤다.

코드구루 프로파일러는 소스코드에서 비경제적인 코드 라인을 식별해 이를 대체할 수 있는 방안을 제공하는 서비스다. 이를 통해 CPU 사용률을 줄이고 메모리 누수를 해결해 컴퓨팅 비용을 절감하고 애플리케이션 성능을 높이는 것을 목표로 한다.

가장 많은 리소스가 사용되는 경로와 개발자의 예상대로 작동하는지 여부를 직관적으로 확인할 수 있도록 CPU 사용률 및 지연시간 특성을 분석 그래프로 제공하며 앱 사용자의 트래픽 패턴을 추적한다.

인공지능(AI), 클라우드 등 새로운 기술의 등장으로 소프트웨어 기술이 고도화되고 제조, 유통을 비롯해 다양한 산업 분야와 접목하면서 애플리케이션의 규모가 커지고 투입되는 비용과 인력도 기하급수적으로 증가하는 상황이다.

그만큼 코드 작성 중 실수가 발생할 수 있는 가능성이 높아지고 이로 인한 피해의 범위도 커지고 있어 이러한 문제를 최소화하기 방법의 중요성이 주목받고 있다.

아마존은 3만개가 넘는 프로덕션 애플리케이션에 코드구루 프로파일러를 사용해 컴퓨팅 리소스에 사용될 수천만 달러의 비용을 절약할 수 있었다고 밝혔다.

AWS의 스와미 시바수브라마니안 머신러닝 부사장은 “우리 고객은 수백만 줄의 코드를 포함하는 수 많은 애플리케이션을 개발하고 운영하고 있어 코드의 품질과 효율성을 보장하는 것은 매우 중요하다”며 “아마존의 십 수년에 걸친 개발 및 배포 경험과 기계학습 지식을 기반으로 효율적인 코드 개발을 위한 서비스를 제공한다”고 말했다.

AWS는 코드구루를 미국, 유럽, 싱가포르, 일본 등에 우선 출시하며 추후 순차적으로 지원 범위를 넓힐 예정이다.