Übersetzt aus dem englischen Original. Zahlen und Quellen sind unverändert. Englisches Original lesen

Vom Unternehmen berichtetIm Einsatz seit Aug. 2024Hinzugefügt am Okt. 2026

Amazon

Amazon stellt interne Java-Anwendungen mit Amazon Q Developer auf neuere Versionen um

Amazon setzte die Code-Transformationsfunktion von Amazon Q auf eigene Java-Anwendungen an, um sie auf Java 17 zu heben. Laut CEO Andy Jassy sank der durchschnittliche Aufwand je Umstellung von etwa 50 Entwicklertagen auf wenige Stunden, und Amazon schätzt, 4.500 Entwicklerjahre eingespart zu haben.

Kennzahlen

Wortgetreu aus den Quellen übernommen. Kopieren Sie jede Zahl mit ihrer Quellenangabe.

Von etwa 50 Entwicklertagen auf wenige Stunden

Durchschnittliche Dauer der Umstellung einer Anwendung auf Java 17 (vorher: üblich, nachher)1

Das Äquivalent von 4.500 Entwicklerjahren

Eingesparter Entwicklungsaufwand (Amazons eigene Schätzung)1

Mehr als 50 %

In unter sechs Monaten umgestellte Java-Produktivsysteme1

79 %

Automatisch erzeugte Code-Reviews, die ohne weitere Änderungen ausgeliefert wurden1

Was es erforderte

KostenNicht veröffentlicht
TeamNicht veröffentlicht
ZeitplanMehr als 50 % der Java-Produktivsysteme in unter sechs Monaten umgestellt1

Das Problem

Grundlegende Software aktuell zu halten ist mühsam, aber wichtig. Entwickler schieben die Arbeit gern auf, weil sie keine sichtbaren Funktionen bringt. Amazon besaß einen sehr großen Bestand an Anwendungen in Java (einer verbreiteten Programmiersprache), die auf neuere Versionen gehoben werden mussten, mit Vorteilen bei Sicherheit und Infrastrukturkosten am Ende.

Was sie gebaut haben

Amazon nutzte die Code-Transformationsfunktion von Amazon Q Developer auf seinen eigenen internen Systemen. Das Werkzeug nimmt eine Anwendung auf einer älteren Java-Version und erzeugt die Änderungen, die nötig sind, damit sie unter Java 17 läuft. Anschließend prüfen Entwickler das Ergebnis.

Wie sie vorgegangen sind

Laut dem Beitrag von CEO Andy Jassy band Amazon Amazon Q in seine internen Systeme ein, um seine grundlegende Java-Software zu aktualisieren. Entwickler prüften die erzeugten Änderungen, und Jassy berichtete, 79 % der automatisch erzeugten Code-Reviews seien ohne weitere Änderungen ausgeliefert worden. Zu Prüfprozess, Testaufbau oder Teamstruktur machen die Quellen keine näheren Angaben.

Ergebnisse

Jassy sagte, die durchschnittliche Dauer der Umstellung einer Anwendung auf Java 17 sei von etwa 50 Entwicklertagen auf wenige Stunden gesunken. Amazon schätze, damit das Äquivalent von 4.500 Entwicklerjahren eingespart zu haben, und mehr als die Hälfte der Java-Produktivsysteme sei in unter sechs Monaten umgestellt worden. Außerdem nannte er geschätzte jährliche Effizienzgewinne von 260 Millionen Dollar durch bessere Sicherheit und niedrigere Infrastrukturkosten. Es handelt sich um Schätzungen von Amazon.

Was Sie übernehmen können

Beginnen Sie mit einer klar abgegrenzten, gut verstandenen Migration, deren Erfolg sich leicht prüfen lässt (die Anwendung baut weiterhin und besteht die Tests). Verfolgen Sie, wie oft Prüfer die erzeugte Änderung unverändert annehmen.

Alle berichteten Zahlen

MessgrößeWertQuellenangabe
Durchschnittliche Dauer der Umstellung einer Anwendung auf Java 17 (vorher: üblich, nachher)Von etwa 50 Entwicklertagen auf wenige Stunden1
Eingesparter Entwicklungsaufwand (Amazons eigene Schätzung)Das Äquivalent von 4.500 Entwicklerjahren1
In unter sechs Monaten umgestellte Java-ProduktivsystemeMehr als 50 %1
Automatisch erzeugte Code-Reviews, die ohne weitere Änderungen ausgeliefert wurden79 %1
Geschätzte jährliche Effizienzgewinne260 Millionen Dollar1

Erkenntnisse für Ihr Projekt

  1. Wählen Sie Wartungsarbeiten, die Teams immer wieder aufschieben. Versionsumstellungen bringen keine sichtbaren Funktionen und sind daher ein gutes erstes Ziel für Code-Transformationswerkzeuge.

  2. Messen Sie den Anteil KI-erzeugter Änderungen, die unverändert ausgeliefert werden. Amazon meldete 79 %, ein ehrlicheres Qualitätssignal als allein die eingesparte Zeit.

  3. Behandeln Sie die genannten Einsparungen in einem Business Case als Amazons eigene Schätzung, nicht als geprüfte Zahl.

Einschränkungen

  • Alle Zahlen stammen aus einem Beitrag des Amazon-CEO, dessen Unternehmen das Produkt auch verkauft. Eine unabhängige Prüfung wurde nicht veröffentlicht.
  • Das Modell hinter Amazon Q Developer wird in den Quellen nicht genannt.

Quellen

  1. Andy Jassy LinkedIn post on Amazon Q code transformation and Java upgrades

    LinkedIn (Andy Jassy) · 2024-08-22 · Social-Media-Beitrag · linkedin.com

  2. Amazon's AI assistant saves 4,500 years of development time, CEO Andy Jassy says

    The Decoder · 2024-08-23 · Nachrichten · the-decoder.com

  3. Andy Jassy on using generative AI in software development at Amazon

    Simon Willison's Weblog · 2024-08-24 · Nachrichten · simonwillison.net

In eigenen Worten aus den oben genannten Quellen zusammengefasst. Einen Fehler entdeckt? Siehe Korrekturen.