SUS03-BP03 가장 많은 시간 또는 리소스를 소모하는 코드 영역 최적화
아키텍처의 여러 구성 요소 내에서 실행되는 코드를 최적화하여 리소스 사용을 최소화하고 성능을 극대화할 수 있습니다.
일반적인 안티 패턴:
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리소스 사용에 대한 코드 최적화를 무시합니다.
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일반적으로 리소스를 늘리는 방법으로 성능 문제에 대응합니다.
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코드 검토 및 개발 프로세스에서 성능 변경을 추적하지 않습니다.
이 모범 사례 확립의 이점: 효율적인 코드를 사용하면 리소스 사용을 최소화하고 성능을 개선할 수 있습니다.
이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준: 중간
구현 가이드
리소스 사용 및 성능을 최적화하려면 클라우드 아키텍처 기반 애플리케이션의 코드를 포함한 모든 기능 영역을 검사해야 합니다. 빌드 환경 및 프로덕션에서 워크로드의 성능을 지속적으로 모니터링하고 리소스 사용량이 특히 높은 코드 스니펫을 개선할 기회를 식별합니다. 코드 내에서 리소스를 비효율적으로 사용하는 버그 또는 안티 패턴을 식별하기 위해 정기적인 검토 프로세스를 채택합니다. 사용 사례에 대해 동일한 결과를 생성하는 간단하고 효율적인 알고리즘을 활용합니다.
구현 단계
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효율적인 프로그래밍 언어 사용: 워크로드에 효율적인 운영 체제와 프로그래밍 언어를 사용합니다. 에너지 효율적인 프로그래밍 언어(Rust 포함)에 대한 자세한 내용은 Sustainability with Rust
를 참조하세요. -
AI 코딩 도우미 사용: 코드를 효율적으로 작성하기 위해 Amazon Q Developer
와 같은 AI 코딩 도우미를 사용하는 방법을 고려하세요. -
코드 검토 자동화: 워크로드를 개발하는 동안 자동화된 코드 검토 프로세스를 채택하여 품질을 개선하고 버그와 안티 패턴을 식별합니다.
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코드 프로파일러 사용: 코드 프로파일러를 사용하여 가장 많은 시간 또는 리소스를 사용하는 코드 영역을 최적화 대상으로 식별합니다.
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모니터링 및 최적화: 지속적인 모니터링 리소스를 사용하여 리소스 요구 사항이 높거나 구성이 최적화되지 않은 구성 요소를 식별합니다.
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컴퓨팅 집약적인 알고리즘을 동일한 결과를 내는 보다 단순하고 효율적인 버전으로 대체합니다.
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정렬 및 서식 지정과 같은 불필요한 코드를 제거합니다.
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코드 리팩터링 또는 변환 사용: 애플리케이션 유지 관리 및 업그레이드에 Amazon Q 코드 변환
을 사용할 수 있을지 살펴봅니다.
리소스
관련 문서:
관련 비디오:
관련 예제:
