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AWS Transformez la modernisation continue
Qu'est-ce que AWS Transformer la modernisation continue ?
AWS Transform La modernisation continue permet d'analyser et de corriger vos référentiels de code source. Vous pouvez connecter GitHub des organisations, des GitLab groupes, des espaces de travail Bitbucket et des référentiels locaux, puis exécuter des analyses automatisées pour identifier les dettes techniques, les failles de sécurité, les opportunités de modernisation et le niveau de préparation des agents dans l'ensemble de votre base de code.
Toutes les analyses et corrections sont effectuées dans votre ordinateur à Compte AWS l'aide de vos informations d'identification. Votre code source reste sous votre contrôle.
Note
Nous vous recommandons de commencer par le plugin Kiro Power ou agent. La compétence de l'agent orchestre la configuration, l'intégration et l'utilisation continue de la modernisation continue, notamment le provisionnement de l'infrastructure, la configuration des sources, l'exécution des analyses, le triage des résultats et la correction. Pour obtenir des instructions d’installation, consultez Outils pour développeurs.
Capacités clés
AWS La modernisation continue de Transform fournit les fonctionnalités suivantes :
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Analyse de la dette technologique : analysez les référentiels pour détecter les dépendances obsolètes, les vulnérabilités de sécurité, les problèmes de qualité du code et les opportunités de modernisation. Exécutez des analyses rapides des métadonnées sur les manifestes des packages ou effectuez une analyse complète au niveau du code. Définissez des critères d'analyse personnalisés à l'aide de définitions de transformation adaptées à votre environnement.
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Remédiation autonome : générez des pull requests validées à grande échelle. Chaque résultat peut être corrigé automatiquement à l'aide de la définition de transformation associée. La correction crée des branches et s'ouvre PRs/MRs automatiquement entre GitHub GitLab, et Bitbucket.
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Rapports : générez des rapports HTML présentant les résultats par gravité, par référentiel et par type d'analyse. Suivez les progrès des mesures correctives et trouvez des solutions au fil du temps.
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Surveillance continue : planifiez des analyses récurrentes à l'aide d'Amazon EventBridge Scheduler. Configurez des programmes Cron quotidiens, hebdomadaires ou personnalisés pour surveiller en permanence votre portefeuille afin de détecter les nouveaux problèmes.
Types d'analyses
AWS Transform Continuous Modernization prend en charge les types d'analyse suivants pour répondre à vos besoins de modernisation.
| Type | Description |
|---|---|
rapid-techdebt-analysis |
Analyse rapide des manifestes de packages (pom.xml,,requirements.txt) uniquement basée sur les métadonnées afin d'identifier les package.json versions périmées et les dépendances obsolètes. N'analyse pas le code source. |
tech-debt-comprehensive |
Analyse approfondie de la dette technique au niveau du code à l'aide de l'agent AWS Transform. Examine le code source pour identifier les modèles d'endettement, les problèmes de qualité du code, les problèmes d'architecture et les opportunités d'amélioration. |
security |
Vulnérabilité de sécurité et détection CVE à l'aide de l'agent AWS de sécurité. Analyse le code source et les dépendances à la recherche de vulnérabilités connues, de modèles de codage non sécurisés et de faiblesses exploitables. Nécessite une configuration d'infrastructure unique. |
agentic-readiness |
Évaluation de l'état de préparation à l'intégration de l'IA et des agents Note 56 critères répartis dans cinq catégories : infrastructure et plateforme, architecture des applications Identity/Security/Governance, fondements des données et opérations et observabilité. |
modernization-readiness |
Évaluation des opportunités de modernisation du cloud. Évalue le niveau de préparation en termes d'infrastructure, d'application, de données, de sécurité et d'opérations. Identifie les candidats à la conteneurisation, à la migration sans serveur et aux mises à niveau de plate-forme. |
custom |
Exécutez n'importe quelle définition de transformation (TD) sous forme d'analyse. Utilisez ce type pour définir vos propres critères d'analyse ou pour exécuter des transformations AWS gérées non couvertes par les types intégrés. |
Comprendre les concepts clés
Sources
Une source indique où se trouvent vos référentiels lors de la modernisation continue. Types de sources pris en charge :
GitHub— Organisations dotées de jetons d'accès personnels (classique)
GitLab— Groupes ou utilisateurs, y compris les instances auto-hébergées
Bitbucket — Espaces de travail (cloud) ou projets (centre de données)
Local — Répertoires parents contenant des référentiels git
Référentiels
Les référentiels sont découverts en analysant les sources. Après la découverte, vous pouvez filtrer par source, étiquettes ou autres critères, appliquer des libellés par organisation (équipe, priorité, vague de migration) et cibler des référentiels spécifiques à des fins d'analyse ou de correction.
Analyses
Une analyse est une analyse d'un ou de plusieurs référentiels à l'aide d'un type d'analyse spécifique. Chaque analyse produit des résultats qui identifient les problèmes dans votre code. Vous pouvez exécuter des analyses à la demande ou planifier leur exécution automatique. Les types d'analyse incluent l'analyse rapide de la dette technologique, l'analyse complète de la dette technologique, la sécurité, la préparation aux agences, la préparation à la modernisation et la personnalisation. Chaque analyse suit son statut (en attente, en cours, terminée, annulée ou ayant échoué) et les référentiels analysés.
Résultats
Les résultats sont les résultats de l'analyse. Chaque constatation inclut la gravité (élevée, moyenne ou faible), le statut (ouvert, rejeté ou obsolète) et la transformation corrective qui peut y remédier (si elle est réparable automatiquement). Les nouvelles découvertes commencent comme ouvertes. Les utilisateurs peuvent rejeter les résultats pour une raison. Re-analysis marque automatiquement les résultats résolus comme obsolètes.
Assainissements
Les mesures correctives appliquent des définitions de transformation pour corriger les résultats. Trois modes : basé sur les résultats (chaque résultat utilise sa propre transformation de correction), TD override (remplacement de la définition de transformation pour les résultats spécifiés) et TD direct (exécution d'une transformation sur un référentiel sans résultats). La sortie dépend du fournisseur source (GitHub PR, GitLab MR, Bitbucket PR ou branche locale).
Définitions des transformations
Une définition de transformation contient les instructions et les connaissances nécessaires pour effectuer une transformation de code spécifique. La modernisation continue utilise des définitions de transformation pour une analyse personnalisée (--type custom --transformation-name ) et une correction (name--transformation-name ). Répertoriez les définitions de transformation disponibles avecnameatx custom def list.
Comment ? AWS Transformez les travaux de modernisation continue
AWS Transform La modernisation continue est généralement utilisée dans les projets de grande envergure où plusieurs bases de code nécessitent une analyse et une correction continues. Les équipes suivent généralement ce flux de travail :
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Connect Sources : ajoutez GitHub des organisations, des GitLab groupes, des espaces de travail Bitbucket ou des annuaires locaux en tant que sources. Fournissez des jetons d'authentification avec des étendues appropriées.
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Découverte des référentiels : exécutez des analyses de découverte pour énumérer tous les référentiels de vos sources. Utilisez des étiquettes pour organiser les référentiels par équipe, par priorité ou par vague de migration.
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Exécuter une analyse : exécutez des analyses sur l'ensemble de votre portefeuille. Choisissez des scans rapides pour des résultats rapides ou une analyse complète pour des résultats détaillés. L'analyse de sécurité nécessite une configuration unique de l'infrastructure.
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Résultats du triage : passez en revue les résultats par gravité, par référentiel ou par type d'analyse. Rejetez les faux positifs avec des raisons documentées. Re-runanalyse pour marquer les problèmes résolus comme obsolètes.
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Corriger : créez des corrections pour corriger les résultats. La modernisation continue crée automatiquement des succursales et ouvre pull/merge les demandes avec les correctifs. Suivez l'état des mesures correctives et recommencez les échecs.
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Configurer une analyse continue : planifiez des analyses récurrentes à l'aide d'Amazon EventBridge Scheduler. Configurez la cadence d'analyse (quotidienne, hebdomadaire ou cron personnalisée) pour surveiller en permanence votre portefeuille afin de détecter de nouveaux problèmes. Associez-le à la correction automatique pour maintenir l'intégrité du code au fil du temps.
Options de calcul
La modernisation continue prend en charge trois options de calcul pour exécuter des analyses et des mesures correctives. Les compétences d'agent de Kiro Power et le plug-in d'agent vous aident à configurer l'infrastructure pour chaque option.
Note
Quelle que soit l'option de calcul, toutes les analyses et corrections sont effectuées à l' Compte AWS aide de vos informations d'identification. Votre code source reste sous votre contrôle.
Local (par défaut)
Par défaut, les analyses sont exécutées sur votre machine locale. Cette option ne nécessite aucune infrastructure supplémentaire. Le serveur s'exécute localement et exécute des analyses à l'aide de ressources informatiques locales. Idéal pour essayer l'outil, pour de petits référentiels ou pour une utilisation individuelle.
Amazon Amazon EC2
Exécutez des analyses sur une instance Amazon EC2 persistante dans votre. Compte AWS Cette option décharge le calcul de votre machine locale, prend en charge des analyses de plus grande envergure et permet des analyses planifiées récurrentes. L'instance continue de fonctionner entre les soumissions.
La compétence de l'agent fournit une AWS CloudFormation pile qui inclut :
Une instance Amazon EC2 (Amazon Linux 2023) avec Docker et le conteneur de modernisation continue
Un rôle IAM avec des autorisations pour AWS Transform, Amazon S3, AWS KMS, Secrets Manager et l'agent de sécurité
AmazonSSMManagedInstanceCorepour l'accès au shell via SSM (aucune paire de clés SSH ni aucun port entrant requis)Un groupe de sécurité sans règles de trafic entrant
Votre utilisateur ou rôle IAM a besoin d'autorisations pour la gestion du cycle de vie Amazon EC2, les opérations de stack AWS CloudFormation , la création de rôles IAM, les opérations de compartiment Amazon S3, la gestion secrète de Secrets Manager et les commandes SSM.
Pour configurer l'exécution d'EC2, installez le plug-in Kiro Power ou l'agent (voirOutils pour développeurs), puis demandez à l'agent : « Configurer une instance EC2 pour une analyse de modernisation continue ». L'agent approvisionne l'infrastructure, vérifie que le conteneur est sain et soumet vos analyses via SSM, aucun SSH n'est requis.
AWS Batch (Fargate)
Exécutez des analyses sous forme de tâches isolées sur AWS Batch avec Fargate pour le calcul sans serveur. Chaque analyse s'exécute dans son propre conteneur sans gérer d'infrastructure persistante. Idéal pour l'analyse parallèle de plusieurs sources ou types d'analyse.
Cette option réutilise la pile d'infrastructure AWS Transform CDK. La compétence de l'agent déploie l'infrastructure requise, notamment :
AWS File d'attente des tâches par lots et environnement de calcul
Définition du job à l'aide de l'image du conteneur de modernisation continue
Rôles IAM pour l'exécution de tâches par lots
Une fonction Lambda pour la soumission de tâches
Pour configurer l'exécution par lots, installez le plug-in Kiro Power ou l'agent (voirOutils pour développeurs), puis demandez à l'agent : « Exécuter mon analyse sur Fargate » ou « Configurer l'exécution par lots pour une modernisation continue ». L'agent déploie la pile CDK, stocke vos informations d'identification source dans Secrets Manager et soumet les tâches d'analyse à Batch AWS .
Configuration de l'agent de sécurité
Le type security d'analyse utilise le service AWS Security Agent pour la détection des vulnérabilités et des CVE. Contrairement aux autres types d'analyse, il nécessite une configuration d'infrastructure unique dans votre Compte AWS.
La commande de configuration fournit une AWS CloudFormation pile qui inclut :
Un compartiment Amazon S3 pour le téléchargement du code source
Un rôle IAM assumé par
securityagent.amazonaws.com.rproxy.goskope.comUne politique gérée pour le rôle d'agent de sécurité
Votre utilisateur ou rôle IAM doit disposer des autorisations supplémentaires suivantes pour exécuter l'installation :
cloudformation:CreateStack,cloudformation:UpdateStack,cloudformation:DescribeStacksiam:CreateRole,iam:PutRolePolicy,iam:AttachRolePolicy,iam:CreatePolicys3:CreateBucket,s3:PutBucketEncryption,s3:PutBucketPublicAccessBlock
Utilisez les commandes suivantes pour gérer l'infrastructure des agents de sécurité :
# Provision the security agent infrastructure atx ct setup security-agent # Check the status atx ct setup security-agent --status # Delete the infrastructure atx ct setup security-agent --delete
Une fois l'installation terminée, vous pouvez exécuter des analyses de sécurité de la même manière que les autres types d'analyse.
