Artículos comparativos sobre el uso de las herramientas de apoyo al desarrollo de AWS: CodeCommit, CodeBuild, Cloud9 y CodePipeline
Explica el diseño visual de arquitecturas serverless con Infrastructure Composer, la generación automática de plantillas SAM y la integración con VS Code.
Genera sugerencias de código en tiempo real dentro del IDE, proporcionando simultáneamente escaneo de seguridad OWASP Top 10 y detección de referencias de licencias de código abierto. También presentamos consejos para un uso efectivo. CodeWhisperer se integró en Amazon Q Developer en 2024.
Explicamos el diseño visual de aplicaciones serverless con AWS Infrastructure Composer. Presentamos el diseño de arquitectura mediante drag & drop y la generación automática de plantillas SAM/CloudFormation.
Explicamos la visión general de la metodología AI-DLC que sitúa la IA en el centro del proceso de desarrollo. Presentamos las 3 fases Inception, Construction y Operation, y los métodos prácticos con Kiro y Amazon Q Developer.
Presentamos el contenido completo del taller práctico de 3 días para experimentar AI-DLC con desarrollo en equipo. Explicamos cómo llevar a cabo Mob Elaboration y Mob Construction, y cómo aprovechar los flujos de trabajo de código abierto.
Explica la construcción y operación de repositorios de artefactos con AWS CodeArtifact. Presenta la centralización de la gestión de paquetes npm, Maven, PyPI y la construcción de pipelines de build seguros con integración de CodeBuild.
Explicamos cómo el rate limiting de las API de AWS se implementa con el algoritmo Token Bucket, el concepto de burst capacity, las diferencias en los límites según el servicio, y las medidas prácticas para evitar el throttling.
Explicamos las razones históricas por las que las API de S3 y EC2 devuelven respuestas XML, las diferencias entre Query API y REST API, la evolución de la autenticación de Signature V2 a V4, y la complejidad que los SDK ocultan.
Explicamos las razones de diseño por las que existen endpoints regionales como ec2.us-east-1.amazonaws.com y endpoints globales como iam.amazonaws.com, así como los endpoints dual-stack y FIPS.
Explica el entorno de shell basado en navegador con AWS CloudShell. Cubre el entorno CLI disponible instantáneamente desde la consola de administración de AWS, herramientas de desarrollo preinstaladas, integración automática de autenticación IAM, gestión segura de archivos y consejos prácticos para mejorar la eficiencia operativa.
Aprenda sobre la definición de infraestructura con TypeScript/Python usando CDK, la elección entre constructs L1/L2/L3 y técnicas de pruebas.
Aprenda cómo construir un entorno de desarrollo integrado basado en la nube con AWS Cloud9. Este artículo cubre desarrollo full-stack desde el navegador, programación en pareja en tiempo real, integración con CodeCommit, pruebas locales de Lambda y otras técnicas prácticas para acelerar el desarrollo en equipo.
Un IDE en la nube que permite completar el desarrollo AWS completamente en el navegador. Aprenda sobre el desarrollo Lambda con un entorno SAM CLI preinstalado y programación en pareja mediante edición colaborativa en tiempo real.
Explicamos la automatización de revisiones de código y técnicas de perfilado de aplicaciones con Amazon CodeGuru. Presentamos la integración de puertas de calidad en pipelines CI/CD con CodeBuild y la optimización del rendimiento en producción.
Construya repositorios privados de npm, Maven y PyPI, y asegure la estabilidad de compilación con caché upstream. Prevenga ataques de confusión de dependencias con el control de origen de paquetes.
Dev Environments de Amazon CodeCatalyst proporciona estandarización de definición de entornos mediante devfile y entornos aislados por rama, reduciendo significativamente el onboarding de desarrolladores. Explicamos la integración con IDE como VS Code y JetBrains, opciones de tamaño de cómputo y gestión de costos con detención automática.
Explicamos la gestión de proyectos, la configuración de entornos basada en blueprints y la integración de flujos de trabajo CI/CD con CodeCatalyst.
Reviewer basado en ML detecta automáticamente fugas de recursos y problemas de concurrencia, mientras que Profiler visualiza cuellos de botella de CPU con gráficos de llama. Presentamos patrones de integración con CI/CD.
Ejecute pruebas automáticas en dispositivos reales iOS y Android e intégrelas en su pipeline CI/CD. También presentamos los criterios de selección de frameworks de pruebas y las pruebas manuales mediante acceso remoto.
Incorpore lint, pruebas y formateo en el flujo de trabajo del agente de IA con hooks que se activan automáticamente al guardar archivos o ejecutar comandos. Explicamos la estructura de definición de hooks y patrones de uso prácticos.
Inicie Kiro desde la terminal y avance interactivamente con generación de código, operaciones de archivos, integración Git y ejecución de pruebas. Explicamos el análisis de código con integración LSP y el flujo de trabajo de desarrollo dirigido por specs.
Presentamos los pasos para optimizar el entorno de desarrollo, desde la instalación de Kiro IDE hasta el uso de extensiones de VS Code, configuración del workspace y configuración de depuración.
Controle la calidad de salida del agente de IA con specs de 3 etapas (requisitos, diseño, tareas) y genere código según lo previsto. Explicamos la estructura de archivos de spec y patrones de escritura efectivos.
Comparta la intención de diseño del equipo con desarrollo dirigido por specs y unifique las convenciones de codificación con archivos de steering. Explicamos las verificaciones automáticas con Agent Hooks y la eficiencia del proceso de revisión.
Acelera el desarrollo en AWS con generación de código asistida por IA, explicación de errores, optimización de consultas y transformación de código. Presentamos la integración con IDEs y la CLI.
Explicamos la automatización de la migración de frameworks y runtimes con AWS Transform Custom. Presentamos actualizaciones de versiones de Java, migración de Python 2 a 3 y patrones de transformación específicos de la empresa.
Explicamos la eliminación de la deuda técnica con AWS Transform Custom. Presentamos la definición de transformaciones en lenguaje natural, la aplicación masiva a grandes bases de código y la automatización de la verificación de calidad.
Visualiza la ruta completa de solicitudes en microservicios con mapas de servicios y filtra trazas problemáticas con expresiones de filtro. También presentamos patrones de integración con OpenTelemetry.