使用人工智慧增強IaC 以提高下一代基礎設施的效率

本文探討了人工智慧正在重塑IaC營運的一些重要領域，並討論了未來可能會發生的情況。

在當今的科技領域中，人工智慧（AI）幾乎在每個領域都產生了深遠的影響。基礎設施即程式碼（IaC）的愛好者一直在探索人工智慧如何推動IaC生態系統的下一個變革。

正如人們所看到的，人工智慧在提升DevOps和平台能力方面發揮著重要作用。而且很明顯的是，人工智慧將成為未來IaC實踐的核心。以下將探討人工智慧正在重塑IaC營運的一些重要領域，並討論未來可能會發生的情況。

撰寫和維護IaC

IaC的興起大大提高了基礎設施的效率和開發人員的自助服務能力。然而，編寫基礎設施程式碼(無論是YAML、JSON或HCL) 的複雜性日益增加，這帶來了一些挑戰。

儘管Pulumi和AWS CDK等工具取得了進步，開發人員可以使用通用程式語言編寫IaC，但編寫大量的IaC程式碼可能會讓人不堪重負。這種障礙促使許多工程組織成立專門的DevOps和平台團隊來掌握這項流程。

然而，隨著時間的推移，這些團隊的開發速度在部署過程中成為了瓶頸，推遲了基礎設施配置和軟體交付的速度。像GitHub Copilot這樣的人工智慧工具正在徹底改變開發人員編寫和維護應用程式程式碼的方式。這些工具使用在大量資料集上訓練的機器學習模型來提供智慧代碼建議和自動完成功能。

例如，在編寫函數或方法時，Copilot可以預測下一行程式碼，對整個程式碼區塊提出建議，並即時修正語法錯誤。這不僅加快了開發速度，而且透過實施最佳實踐來幫助維持程式碼品質。

同樣的原則也適用於IaC, 人工智慧可以為Terraform、OpenTofu、CloudFormation和Pulumi等框架編寫配置。例如，當使用OpenTofu定義AWS S3桶時，人工智慧工具可以根據行業最佳實踐建議儲存桶策略、版本控制和生命週期規則的最佳配置。

同樣，當Pulumi與TypeScript一起使用時，人工智慧可以推薦適當的資源配置，管理資源之間的依賴關係，並確保遵守組織標準。

經過大量IaC程式碼訓練的人工智慧模型可以識別出需要改進的領域，例如，將重複的程式碼重構為可重複使用的模組以提高效率和一致性。例如，如果跨專案經常設置配置相似的EC2實例，人工智慧模型可以建議建立一個模組來封裝設置，從而減少重複和潛在的錯誤。

人工智慧也有助於在大規模環境中保持一致性和治理。透過基於行業最佳實踐定義和執行策略，人工智慧幫助組織確保合規性和安全性，特別是對於大型和複雜的基礎設施。這減少了「重新發明輪子」的需要，並簡化了基礎設施管理。

IaC的自動化測試

與開發IaC程式碼相似，開發人員往往對為其編寫的程式碼進行測試持抵觸態度。然而，為了維護良好的IaC實踐，將基礎設施程式碼視為與軟體程式碼同等重要，而測試是確保程式碼品質的關鍵因素。

最近的技術發展為人工智慧在IaC測試中的角色鋪平了道路，例如OpenTofu和Terraform（1.6版）中測試功能的引入。像CodiumAI、Tabnine和Parasoft這樣的基於人工智慧的測試工具已經在軟體開發中展示了巨大的價值，這一趨勢現在正在擴展到IaC領域。

人工智慧助理可以透過自動產生新的和現有的IaC程式碼測試來幫助開發人員。這減少了他們創建測試所需的時間和精力，從而能夠在IaC工具中更快地實現測試框架。人工智慧驅動的測試最終將簡化流程，從而隨著時間的推移提高IaC的品質。

此外，人工智慧與整合開發環境（IDE）的整合使自動測試產生更容易實現。像Copilot和Tabnine這樣的工具可以在開發人員喜歡的環境中無縫地工作，直接在工作流程中提供建議和改進。

進階IaC管理工具可以支援開發人員優化的功能，將資源直接匯入IDE，簡化開發和基礎設施管理，而不需要額外的工具。

使用人工智慧的IaC的可觀察性

隨著現代系統規模和複雜性的成長，基礎設施的可觀察性（尤其是在雲端運算環境中）變得越來越重要。一個值得注意的例子是GitLab由於過時的生產配置而導致的兩小時停機，這凸顯了需要強大的IaC實踐和即時監控來防止配置漂移的必要性。

在多雲營運中，大規模管理雲端運算資產和資源是一項獨特的挑戰。人工智慧可以提供雲端運算管理的可見性，並分析透過IaC、API或人工ClickOps（在可能的情況下應該遷移到IaC）來管理基礎設施的程度。人工智慧還可以對營運進行分類，優化資源管理，並執行人工智慧定義的與標記、合規性、安全性、存取控制和成本優化相關的策略。

人工智慧在可觀察性方面的作用超越了基礎設施管理。透過分析Datadog、Logz等平台上大量日誌資料的訊號。人工智慧可以識別模式和異常，幫助優化系統效能，排除問題並防止中斷。這種能力對IaC特別有用，因為人工智慧可以檢測異常行為並做出回應，以確保基礎設施保持安全和高效。

例如在平台上，人工智慧已經用於對CloudTrail有效負載進行細緻的分析，這有助於在大數據集中發現難以檢測的模式。反過來，這能夠迅速識別出異常和IaC覆蓋漏洞，並報告潛在的風險和節省成本的機會，例如淘汰閒置資源。

        圖1 使用CloudTrail進行IaC覆蓋與風險分析

IaC的人工智慧應用：超越炒作

人工智慧不僅是一個流行語，也是一個強大的工具，增強了包括IaC在內的許多工程領域。而目前看到的技術進步只是個開始。

展望未來，人工智慧將在程式碼生成、自動化測試、異常檢測、策略執行和雲端運算可觀察性等領域發揮越來越重要的作用。透過將人工智慧整合到IaC工作流程中，組織可以實現更高的效率、安全性和成本效益，為更先進且可擴展的雲端運算基礎設施奠定基礎。

IaC的未來不僅是編寫更好的程式碼，還將利用人工智慧來推動創新，促進下一波基礎設施和雲端管理的發展。

原文標題：Supercharging IaC With AI for Next-Gen Infrastructure Efficiency，作者：Omry Hay