15.07.2025

构建和扩展项目的最佳亚马逊开发者工具

亚马逊提供了一套功能强大的开发人员工具，可帮助简化从编码和部署到监控和自动化的所有工作。无论您是要构建应用程序、管理云基础设施还是使用 Alexa，这些工具都能让您更轻松地高效开发和扩展解决方案。在本文中，我们将探讨顶级亚马逊开发人员工具以及它们如何支持开发生命周期的不同阶段。

WisePPC：面向亚马逊开发者的广告优化和洞察力

在 WisePPC我们提供一个平台，旨在支持营销人员和开发人员使用亚马逊广告。我们直接与亚马逊 API 集成，以确保兼容性、准确性和效率。我们的系统将广告性能跟踪、批量编辑和分析集中在一处，因此您无需在不同工具间切换即可管理广告系列和分析数据。

我们设计的 WisePPC 可在以亚马逊为重点的开发工作流程中无缝运行。您可以过滤数据、在线调整出价和预算，并访问长期绩效趋势，这些都超出了亚马逊原生工具所能提供的范围。无论您是要构建内部工具、实现广告运营自动化，还是仅仅是要提高整个广告系列的可见性，我们都能为您提供控制力和清晰度，让您更明智地使用亚马逊广告。如果您围绕亚马逊生态系统进行开发，并希望以更清晰、更快捷的方式管理您的广告，WisePPC 已准备好为您的工作流程提供支持。

主要亮点：

通过批量编辑进行广告系列和关键字管理
跨广告系列、广告组和目标的高级过滤功能
用于深入分析性能的历史和实时指标
无需切换屏幕即可进行桌面活动编辑
投放绩效洞察和战略跟踪
超出亚马逊默认限制的长期数据存储
计划中的人工智能功能，如动态重新定价和智能竞价

适合人群

开发人员为亚马逊开发以广告为重点的工具
扩大运营规模并寻求深度分析的品牌
需要多账户仪表板和自动化的机构
希望减少人工广告工作并优化性能的团队
任何人都希望摆脱猜测，根据数据采取行动

1.亚马逊 SageMaker

Amazon SageMaker 是一项托管服务，使开发人员和数据科学家能够大规模构建、训练和部署机器学习模型。它提供一个名为 SageMaker Studio 的统一界面，将数据分析、模型开发和部署工作流的工具结合在一起。SageMaker 支持数据湖、数据仓库和联合源，可帮助用户处理分布式数据，同时保持治理和访问控制。

它们通过与 Redshift、Athena 和 AWS Glue 等工具的集成，为生成式人工智能、MLOps 和结构化分析提供内置功能。SageMaker 支持整个 ML 生命周期，包括模型训练、实验、监控和部署。其灵活的架构允许团队根据项目需要使用可视化环境和基于代码的环境。开发人员还可以访问精心策划的模型目录并重复使用组件，从而加快开发速度。

主要亮点：

人工智能和 ML 的统一开发环境
支持从数据准备到部署的整个 ML 生命周期
与 AWS 分析和数据工具集成
内置管理和访问控制功能
支持代码和可视化工作流程

适合人群

开发人员和数据科学家构建 AI/ML 解决方案
处理大型或分布式数据环境的团队
各组织将其 ML 开发工具标准化
用户在生产中大规模部署模型

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/sagemaker
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推特：x.com/awscloud
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2.亚马逊 Q

Amazon Q 是一款生成式人工智能助手，旨在为软件开发、业务运营和数据工作流程中的任务提供支持。它包括两个主要产品：Amazon Q Business 和 Amazon Q Developer。Q Business 帮助用户跨连接平台与组织数据交互，而 Q Developer 则协助开发人员和 IT 团队在 AWS 环境中完成编码、测试、部署、安全和优化任务。

它们支持与 GitHub、Slack、Jira 和 Amazon S3 等工具集成，使 Amazon Q 可以直接在这些平台上显示相关信息或自动执行步骤。Amazon Q Developer 可以帮助编写代码、扫描漏洞和部署云原生应用程序。它对自然语言提示的支持使技术用户和非技术用户都能使用它，从而提高数据和系统的工作效率。

主要亮点：

生成式人工智能助手，配备开发人员和企业专用工具
与代码库、聊天平台和业务应用程序集成
支持软件开发、AI/ML 工作流程和数据访问
根据用户权限提供具有安全意识的互动
实现跨任务和跨系统的自然语言交互

适合人群

希望实现日常编码和部署任务自动化的开发人员
需要快速获取组织知识的业务团队
跨分布式系统和数据源工作的组织
用户无需自定义设置即可将人工智能工具集成到日常工作流程中

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/q
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推特：x.com/awscloud
LinkedIn: www.linkedin.com/company/amazon-web-services
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3.AWS CloudShell

AWS CloudShell 是一个基于浏览器的 shell，用户无需进行本地设置即可从终端环境管理 AWS 资源。它可从 AWS 管理控制台访问，并提供一个预配置了 AWS CLI 和常用开发工具的即用 shell 环境。CloudShell 会根据用户的控制台凭据自动设置权限，因此无需额外配置即可轻松开始工作。

该工具专为运行脚本、测试命令或直接管理基础架构等快速任务而设计。用户可以将文件和脚本存储在自己的主目录中，并根据需要进行自定义。CloudShell 有助于减少切换工具或在本地设置终端所花费的时间，并提供了通过脚本和命令行操作与 AWS 服务交互的直接路径。

主要亮点：

预配置基于浏览器的 shell，可访问 AWS CLI
通过控制台集成实现自动凭证管理
脚本和文件的持久主目录
适用于短期任务、快速编辑和探索性工作
无需安装或配置本地工具

适合人群

通过脚本或 CLI 管理 AWS 资源的用户
需要安全、即用型 shell 环境的开发人员
管理员在 AWS 内进行快速更改或检查
希望通过浏览器访问基础架构工具的团队

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/cloudshell
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推特：x.com/awscloud
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4.AWS CLI

AWS 命令行界面（AWS CLI）是一种统一的工具，使用户能够使用终端 shell 中的命令与 AWS 服务交互。它允许用户编写脚本并自动执行工作流程，从而简化了启动 EC2 实例、管理 S3 存储桶和配置 IAM 角色等任务。CLI 适用于所有主流平台，支持标签完成、自动提示和命令历史记录功能，以提高工作效率。

一旦配置完成，AWS CLI 就能通过一致的语法访问大多数 AWS 服务，从而减少对管理控制台的使用。它既适用于日常操作，也适用于基础架构自动化。开发人员和管理员可以将 CLI 集成到 CI/CD 管道中、自动部署或跨多个服务执行批量操作。

主要亮点：

命令行访问几乎所有 AWS 服务
实现基础架构任务的脚本化和自动化
支持选项卡补全和命令历史记录等功能
可跨平台使用，只需最少的设置
轻松集成到开发和部署工作流程中

适合人群

开发人员自动部署和管理基础设施
系统管理员通过脚本处理 AWS 资源
使用 AWS 服务构建 CI/CD 管道的团队
与浏览器用户界面相比，用户更喜欢基于终端的交互方式

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/cli
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5.AWS CodeBuild

AWS CodeBuild 是一种完全托管的构建服务，可编译源代码、运行测试并生成用于部署的工件。它允许用户运行构建，而无需设置或管理自己的构建服务器。通过指定源位置和定义构建设置，用户可以为各种项目类型和框架运行构建脚本。

该服务可根据工作量进行自动扩展，并为常用语言和工具提供预配置环境。它支持与 CodePipeline 等 AWS 服务和 GitHub 等外部存储库集成。CodeBuild 通常用于自动化持续集成流程，并以可重复的方式跨环境构建、测试和打包代码。

主要亮点：

无需管理或配置构建服务器
支持预配置的构建环境
根据工作量需求自动扩展
与 AWS 和外部存储库集成
适用于 CI/CD 管道

适合人群

开发人员定期构建和测试代码
自动化 CI/CD 工作流程的团队
从本地构建服务器迁移到云的用户
需要可扩展的构建基础设施的项目

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/codebuild
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6.AWS CodeDeploy

AWS CodeDeploy 是一项部署自动化服务，可帮助开发人员在亚马逊 EC2、AWS Lambda 和内部部署服务器等各种环境中发布应用程序更新。它允许用户使用健康检查和自动回滚等功能自动进行软件部署，并降低更新期间的停机风险。

该服务支持不同的部署策略，如就地部署和蓝绿部署，以满足不同应用类型的需求。CodeDeploy 与其他 AWS 服务和工具集成，使协调和监控应用程序发布变得更加容易。它通常用于标准化部署流程、提高一致性以及在应用程序更新期间保持正常运行时间。

主要亮点：

在 AWS 和内部部署中自动部署应用程序
实时监控部署状态和健康状况
支持就地部署和蓝绿部署战略
在部署失败时启用回滚功能
可与 EC2、Lambda 和自定义内部部署基础设施配合使用

适合人群

将应用程序部署到多个环境的团队
将 EC2 或 Lambda 用于生产工作负载的机构
开发人员自动执行发布流程
需要回滚和部署监控功能的用户

联系方式和社交媒体信息：

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7.AWS 代码管道

AWS CodePipeline 是一种持续交付服务，可自动执行发布软件变更所需的步骤。它将源代码库、构建系统、测试工具和部署环境连接到一个管道中，使管理和简化软件交付流程变得更加容易。每当源代码发生变化时，CodePipeline 就会运行工作流，从而减少了各阶段之间的人工协调需求。

该工具支持与各种 AWS 服务和第三方工具集成，允许用户根据现有设置自定义管道。它提供事件驱动的更新、访问控制和选项，以便在需要时纳入手动审批。团队使用 CodePipeline 管理跨开发、暂存和生产环境的自动化测试、部署和发布。

主要亮点：

软件发布全流程自动化
与 AWS 服务和第三方工具集成
支持手动审批和自定义阶段
无需设置或维护服务器
根据源更改更新管道

适合人群

使用持续集成和交付的开发团队
管理多阶段部署工作流程的组织
希望减少发布流程中人工步骤的团队
已在 AWS 环境中工作的用户

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/codepipeline
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8.亚马逊代码催化剂

Amazon CodeCatalyst 是一项开发服务，旨在帮助团队在 AWS 上更高效地规划、构建、测试和交付应用程序。它在一个环境中集成了多种工具，包括源代码控制、构建自动化、部署选项和协作功能。通过 CodeCatalyst，用户可以根据蓝图创建新项目，在基于云的开发环境中工作，并将任务与源代码变更连接起来。

CodeCatalyst 允许开发人员自动执行重复性工作流、管理项目配置和共享环境，而无需设置单独的服务。它支持现代软件交付实践，专为支持跨学科工作的团队而设计。

主要亮点：

结合开发、CI/CD 和项目管理工具
提供基于云的开发环境和预建模板
支持协作和共享工作流程
简化项目设置和交付流程
实现任务和源码控制集成

适合人群

寻求综合云开发体验的团队
从事 AWS 全栈项目的开发人员
机构自动执行设置和工作流程任务
旨在将工具集中到单一界面的用户

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/codecatalyst
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9.AWS CodeArtifact

AWS CodeArtifact 是一项受管理的工件库服务，可帮助开发人员安全地存储、共享和检索构建和部署中使用的软件包。它支持 Maven、npm 和 Python 等常用软件包格式，允许团队跨项目整合软件包管理。CodeArtifact 可与现有的构建工具和 CI/CD 系统集成，实现对依赖关系的一致和受控访问。

该服务减少了独立托管软件包服务器的需要，并提供了控制软件包访问、审计使用情况以及在使用前审批外部软件包的选项。开发人员可以按需调用软件包，也可以发布自己的软件包，这使得 CodeArtifact 对管理开发管道中的内部和外部依赖性都非常有用。

主要亮点：

在云中托管和管理软件包
可使用多种软件包格式和工具
与 CI/CD 工作流程和构建系统集成
支持访问控制和使用跟踪
取代自托管软件包管理设置

适合人群

管理私有和公共软件依赖关系的团队
在项目中使用多个软件包管理器的开发人员
集中存储和访问人工制品的组织
需要安全、可扩展软件包仓库的用户

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/codeartifact
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10.亚马逊代码大师

Amazon CodeGuru 是一款专注于自动代码分析和性能剖析的开发人员工具。它结合了静态应用程序安全测试和运行时剖析，可帮助团队及早发现问题并提高整体代码质量。CodeGuru Security 扫描源代码以识别漏洞，并提供解决建议。CodeGuru Profiler 分析应用程序行为，以检测性能瓶颈并优化计算资源的使用。

它通过将建议集成到开发工作流程中，为团队提供了一种减少人工代码审查工作的方法。CodeGuru 支持多种语言，适用于软件生命周期的不同阶段。它可以帮助企业跟踪问题从发现到解决的整个过程，而无需设置或管理额外的基础设施。

主要亮点：

使用静态分析执行自动代码审查
识别代码中的安全漏洞和低效问题
为运行中的应用程序提供性能分析
集成到开发管道和工作流程中
随着时间的推移自动跟踪问题的解决情况

适合人群

希望自动进行安全和性能检查的团队
开发云原生或微服务应用程序的开发人员
大规模提高代码质量的组织
需要在生产中进行运行时剖析的项目

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/codeguru
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11.AWS X 射线

AWS X-Ray 是一项用于分析和调试开发或生产中的分布式应用程序的服务。它收集来自各种 AWS 组件和服务的跟踪数据，以建立一个清晰的视图，了解请求是如何通过系统的。通过将数据编译成可视化服务地图，X-Ray 可帮助识别瓶颈、检测错误并监控应用程序性能。

用户可以查看不同跟踪信息之间的比较，审核特定条件下的服务行为，并安全地分析跟踪信息。该工具尤其适用于了解基于微服务的应用程序中的依赖关系。它适用于一系列 AWS 服务，并支持与自定义应用程序集成。

主要亮点：

跟踪和映射跨服务和资源的请求流
帮助找出性能问题和应用程序错误
为复杂架构生成服务地图
通过轨迹对比支持根本原因分析
可在开发和生产环境中工作

适合人群

运行分布式或微服务系统的团队
开发人员调试性能或错误问题
需要实时跟踪分析的运行团队
长期监控应用程序行为的组织

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/xray
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12.AWS 故障注入服务

AWS 故障注入服务是一款旨在通过受控故障实验测试系统弹性的工具。它可帮助团队模拟真实世界中的中断，如网络延迟或 CPU 压力，以观察应用程序如何响应。故障注入服务是 AWS Resilience Hub 的一部分，允许用户在暂存或生产环境中运行结构化的游戏日实验。

它们提供内置控制，可根据预设条件自动停止或回退实验。这有助于在测试系统缺陷的同时确保安全。用户可以将故障注入集成到部署管道中，或手动运行实验来验证恢复程序和服务的稳健性。

主要亮点：

在受控实验中模拟基础设施故障
支持各种压力测试，包括 CPU、内存和延迟测试
与交付管道和部署流程集成
包括测试期间的回滚和保障控制
AWS 弹性枢纽的一部分，以实现更广泛的可观测性

适合人群

DevOps 团队测试系统可靠性和故障切换响应
开发人员验证压力下的应用程序行为
为灾难恢复和中断情况做准备的组织
运行生产级混沌工程实验的团队

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网站： aws.amazon.com/fis
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13.AWS 基础设施组件

AWS Infrastructure Composer 是一款可视化工具，用于通过组合多个 AWS 服务来设计应用程序架构。它允许用户使用 AWS 资源库中的拖放组件构建基础架构图。该界面支持在可视化编辑和基于代码的开发之间切换，使团队可以根据任务的不同灵活切换。开发人员可以从头开始、使用现有模板或导入代码，以更快地定义他们的架构。

该工具通过基础设施即代码（IaC）帮助管理应用程序，生成符合 AWS 最佳实践的可部署模板。它支持与 Visual Studio Code 等集成开发环境集成，允许开发人员在定义资源时使用生成式人工智能建议。Infrastructure Composer 还能与 AWS Step Functions 等服务协同工作流协调，使团队能够在一个地方规划结构和行为。

主要亮点：

针对 AWS 架构的可视化编辑器，提供 1,000 多种资源
以代码形式生成可随时部署的基础架构
支持在代码和可视化设计之间切换
与集成开发环境和步骤功能集成以进行协调
有助于长期跟踪和管理应用程序结构

适合人群

构建或规划多服务 AWS 应用程序的团队
需要创建或更新 IaC 模板的开发人员
喜欢可视化工具而非编写原始代码的用户
团队在一个界面上管理工作流程和基础设施

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网站：AWS.amazon.com/infrastructure-composer
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14.AWS 云开发工具包（CDK）

AWS 云开发工具包（CDK）允许开发人员使用 Python、JavaScript、Java 等熟悉的编程语言定义云基础设施。用户无需编写原始配置文件，而是将可重复使用的组件和基础架构逻辑定义为代码。CDK 将这些代码编译到 AWS CloudFormation 模板中，从而使以编程方式管理云资源变得更加容易。

该工具支持为常用模式创建和共享可重复使用的结构，从而提高了各项目之间的一致性。CDK 可帮助开发人员将云基础设施作为应用程序逻辑的一部分进行配置，从而减少工具之间的上下文切换。它还与 Construct Hub 集成，后者是查找和共享使用 CDK 构建的软件包和模块的中心。

主要亮点：

使用通用编程语言定义基础设施
将代码转换为 AWS CloudFormation 模板
实现可重复使用的结构和模块化模式
与 Construct Hub 协同工作，共享组件
支持快速配置和应用扩展

适合人群

熟悉编程语言、喜欢代码而非 YAML 的开发人员
在管理基础设施的同时管理应用程序逻辑的团队
使用可重复基础设施组件的组织
希望通过代码实现自动调配的用户

联系方式和社交媒体信息：

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15.AWS CloudFormation

AWS CloudFormation 是一种基础设施即代码（IaC）服务，用于通过结构化模板定义、管理和部署 AWS 资源。它使开发人员和运营团队能够使用 JSON 或 YAML 文件自动调配，确保跨环境的一致性。CloudFormation 可帮助管理资源之间的依赖关系，并保持对基础架构生命周期的全面控制。

它们提供了扩展堆栈、管理生产部署和增量应用变更的功能。CloudFormation 与 DevOps 工作流集成，可用于在团队内共享基础设施最佳实践。它还支持扩展，使用户能够定义自定义资源类型，以满足特定项目的要求。

主要亮点：

使用模板自动调配 AWS 资源
支持 JSON 和 YAML 格式来定义堆栈
管理依赖关系并处理资源生命周期
在可重复部署的 DevOps 管道中运行良好
允许使用扩展定义自定义资源

适合人群

使用声明式基础设施管理的团队
需要可重复、版本化基础设施的开发人员
应用基础设施治理标准的组织
需要为大型或复杂环境提供支持的项目

联系方式和社交媒体信息：

网站： aws.amazon.com/cloudformation
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16.亚马逊 Corretto

Amazon Corretto 是开放式 Java 开发工具包 (OpenJDK) 的生产就绪发行版，支持多种平台。它们提供长期支持，包括性能改进和安全补丁，并确保与 Java SE 标准兼容。Corretto 允许开发人员在 Linux、Windows 和 macOS 等主流操作系统上构建和运行 Java 应用程序。

他们在内部将 Corretto 用于数以千计的服务，并为不同的运行环境提供安装指南和多个版本选项。Corretto 还通过 Docker 支持基于容器的使用，并为 Java 开发提供一致的环境。