使用 AI 增强 IaC 性能 ，提高下一代基础设施效率
在当今的手艺领域 ，很难忽视人工智能对险些每个领域的影响。作为基础设施即代码 (iac) 喜欢者 ，我们一直在探索 ai 怎样推动 iac 生态系统的下一次演进。
在当今的手艺名堂中 ，很难忽视 AI 的影响险些普遍每个领域。作为基础设施即代码 (IaC) 喜欢者 ，我们一直在探索人工智能怎样推动 IaC 生态系统的下一次生长。
正如我们已经看到的 ，人工智能在增强 DevOps 清静台功效方面施展着主要作用 ，并且很显着 ，人工智能将成为未来 IaC 实践的焦点。下面 ，我们将探讨人工智能正在重塑 IaC 运营的一些主要领域 ，并讨论未来可能会爆发什么。
编写和维护 IaC
IaC 的兴起极大地提高了基础设施效率和自我- 为开发者提供效劳能力。然而 ，编写基础设施代码的重大性一直增添（无论是 YAML、JSON 照旧 HCL）都带来了挑战。
只管 Pulumi 和 AWS CDK 等工具取得了前进 ，允许开发职员使用通用编程语言编写 IaC ，但编写数千行 IaC 代码可能会让人不知所措。这种摩擦促使许多工程组织组建了专门的 DevOps 清静台团队来掌握该流程。
可是 ，随着时间的推移 ，这些团队已成为安排方面的瓶颈 ，减慢了基础设施设置和软件交付速率。 GitHub Copilot 等 AI 工具正在彻底改变开发职员编写和维护应用程序代码的方法。这些工具使用在大宗数据集上训练的机械学习模子来提供智能代码建媾和自动完成。
例如 ，在编写函数或要领时 ，Copilot 可以展望下一行 ，建议整个代码块 ，并即时纠正语法过失。这不但可以加速开发速率 ，还可以通过实验最佳实践来资助坚持代码质量。
同样的原则也适用于 IaC ，其中 AI 可以协助为 Terraform、OpenTofu、CloudFormation 和 Pulumi 等框架编写设置。例如 ，当使用 OpenTofu 界说 AWS S3 存储桶时 ，AI 工具可以凭证行业最佳实践建议存储桶战略、版本控制和生命周期规则的最佳设置。
同样 ，当将 Pulumi 与 TypeScript 团结使用时 ，AI 可以推荐适当的资源设置 ，治理资源之间的依赖关系 ，并确保遵守组织标准。
经由大宗 IaC 代码训练的 AI 模子 ，可以确定需要刷新的领域 ，例如将重复代码重构为可重用�？橐蕴岣咝屎鸵恢滦�。例如 ，若是跨项目按期设置具有相似设置的 EC2 实例 ，人工智能可以建议建设一个�？槔捶庾吧柚� ，从而镌汰重复和潜在的过失。
人工智能尚有助于坚持大规模的一致性和治理。通过凭证行业最佳实践界说和执行战略 ，人工智能可以资助组织确保合规性和清静性 ，特殊是关于大型重大的基础设施。这镌汰了“重新发明轮子”的需要并简化了基础设施治理。
IaC 的自动化测试
就像编写 IaC 一样 ，开发职员通常不喜欢为其代码编写测试。优异的 IaC 卫生要求以类似于软件代码的方法看待基础设施代码 ，而测试是确保质量的要害要素。
最近的生长 ，例如在 OpenTofu 和 Terraform（版本 1.6）中引入测试功效 ，为AI 在 IaC 测试中的作用方法。 CodiumAI、Tabnine 和 Parasoft 等人工智能驱动的测试工具已经在软件开发中展示了重大的价值 ，这种趋势现在正在扩展到 IaC。
人工智能助手可以通过自动天生新的测试来资助开发职员。和现有的 IaC 代码。这镌汰了手动建设测试所需的时间和精神 ，从而能够在 IaC 工具中更快地实验测试框架。 AI 驱动的测试最终将简化流程 ，从而随着时间的推移提高 IaC 质量。
别的 ，AI 与集成开发情形 (IDE) 的集成使自动测试天生变得更容易。 Copilot 和 Tabnine 等工具可在开发职员的首选情形中无缝事情 ，直接在事情流程中提供建媾和刷新。
先进的 IaC 治理工具可以支持开发职员优化的功效 ，能够将资源直接导入 IDE ，从而简化开发和基础设施治理 ，无需特殊工具。
通过 AI 实现 IaC 的可视察性
随着现代系统规模和重大性的增添 ，基础设施的可视察性（尤其是在云情形中）变得越来越主要。一个值得注重的例子是 GitLab 因过时的生产设置而导致的两小时�；� ，这凸显了对强盛的 IaC 实践和实时监控的需求 ，以避免设置漂移。
在多云运营中 ，治理云资产和资源规�；瞧嬉斓奶粽�。人工智能可以提供云治理的可见性 ，并剖析通过 IaC、API 或手动 ClickOps（应尽可能迁徙到 IaC）治理基础设施的水平 ，从而提供资助。人工智能还可以对操作举行分类、优化资源治理 ，并执行人工智能界说的与标记、合规性、清静性、会见控制和本钱优化相关的战略。
人工智能在可视察性方面的作用凌驾了基础设施治理的规模。通太过析来自 Datadog、Logz.io 和 Sumo Logic 等平台上的大宗日志数据的信号 ，人工智能可以识别模式和异常情形 ，从而资助优化系统性能、解决问题并避免�；�。此功效关于 IaC 特殊有用 ，由于人工智能可以检测异常行为并做出响应 ，以确�；∩枋┘岢智寰埠透咝�。
例如 ，在我们的平台中 ，人工智能已经用于 CloudTrail 有用负载的详尽剖析 ，这使得用于展现大型数据集中难以检测的模式。反过来 ，这可以快速识别异常情形和 IaC 笼罩规模差别 ，报告潜在危害和节约本钱的时机 ，例如镌汰闲置资源。
使用 CloudTrail 举行 IaC 笼罩规模和危害剖析
IaC 的 AI：逾越炒作
AI 不但仅是一个盛行词 — 它是一个强盛的工具 ，已经在增强包括 IaC 在内的许多工程领域 ，而我们现在看到的希望只是
展望未来 ，人工智能将在代码天生、自动化测试、异常检测、战略执行和云可视察性等领域施展越来越主要的作用。通过将 AI 集成到 IaC 事情流程中 ，组织可以实现更高的效率、清静性和本钱效益 ，为更先进和可扩展的云基础设施涤讪基础。
IaC 的未来不但仅是编写更好的代码：它是关于使用人工智能来推动立异并推动下一波基础设施和云治理。
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