A AWS publicou um guia que mostra como montar um pipeline totalmente serverless para coletar métricas de atividade de repositórios no GitHub e no GitLab e exibi-las em dashboards interativos do Amazon QuickSight. O fluxo consulta as APIs das plataformas em um agendamento, processa os dados em uma sequência automatizada e grava os resultados no Amazon S3 para visualização.
O texto usa esse exemplo para o framework AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC), que recomenda medir a evolução da entrega quando equipes passam a usar ferramentas de codificação com IA. A ideia é definir uma linha de base, acompanhar as mudanças durante a adoção e observar se há ganho real de velocidade, sem depender só de impressão.
O guia traz ainda um modelo de CloudFormation que cria os recursos em três a cinco minutos, incluindo funções Lambda com Python 3.13, uma máquina de estados do Step Functions, uma regra do EventBridge e permissões com acesso mínimo. Também orienta como conectar o QuickSight ao bucket no S3 e como criar alarmes no CloudWatch para sinalizar falhas no fluxo.
No fim, o material lembra que a solução é de teste e que os recursos devem ser removidos depois do uso para evitar cobranças contínuas.