Suralimenter l'IaC avec l'IA pour l'efficacité des infrastructures de nouvelle génération

Dans le paysage technologique actuel, il est difficile de négliger l’impact de l’IA dans presque tous les domaines. En tant que passionnés d'Infrastructure as Code (IaC), nous avons exploré comment l'IA peut conduire la prochaine évolution de l'écosystème IaC.

Dans le paysage technologique actuel, il est difficile de négliger l'impact de l'IA. est présent dans presque tous les domaines. En tant que passionnés de l'Infrastructure as Code (IaC), nous avons exploré comment l'IA peut piloter la prochaine évolution de l'écosystème IaC. 

Comme nous l'avons déjà vu, l'IA joue un rôle important dans l'amélioration des capacités du DevOps et de la plateforme, et il est devenu clair que l'IA sera au cœur de l'avenir des pratiques IaC. Ci-dessous, nous explorerons certains domaines importants dans lesquels l'IA remodèle les opérations IaC et discuterons de ce que l'avenir peut nous réserver.

Rédiger et maintenir l'IaC

L'essor de l'IaC a considérablement amélioré l'efficacité et l'autonomie des infrastructures. -capacités de service pour les développeurs. Cependant, la complexité croissante de l'écriture du code d'infrastructure, qu'il s'agisse de YAML, JSON ou HCL, a entraîné des défis. 

Malgré les progrès réalisés avec des outils tels que Pulumi et AWS CDK, qui permettent aux développeurs d'écrire IaC à l'aide de langages de programmation à usage général, l'écriture de milliers de lignes de code IaC peut s'avérer fastidieuse. Ces frictions ont incité de nombreuses organisations d’ingénierie à former des équipes DevOps et de plateforme dédiées pour maîtriser le processus. 

Cependant, au fil du temps, ces équipes sont devenues des goulots d'étranglement dans le déploiement, ralentissant le provisionnement de l'infrastructure et la livraison des logiciels. Les outils d'IA comme GitHub Copilot révolutionnent la façon dont les développeurs écrivent et gèrent le code des applications. Ces outils utilisent des modèles d'apprentissage automatique entraînés sur de vastes ensembles de données pour fournir des suggestions de code intelligentes et une saisie semi-automatique. 

Par exemple, lors de l'écriture d'une fonction ou d'une méthode, Copilot peut prédire les lignes suivantes, suggérer des blocs de code entiers et corriger les erreurs de syntaxe à la volée. Cela accélère non seulement le développement, mais contribue également à maintenir la qualité du code en appliquant les meilleures pratiques.

Les mêmes principes s'appliquent à IaC, où l'IA peut aider à écrire des configurations pour des frameworks tels que Terraform, OpenTofu, CloudFormation et Pulumi. Par exemple, lors de la définition d'un compartiment AWS S3 avec OpenTofu, les outils d'IA peuvent suggérer des configurations optimales pour les politiques de compartiment, la gestion des versions et les règles de cycle de vie basées sur les meilleures pratiques du secteur. 

De même, lors de l'utilisation de Pulumi avec TypeScript, l'IA peut recommander des configurations de ressources appropriées, gérer les dépendances entre les ressources et garantir le respect des normes organisationnelles.

Les modèles d'IA, formés sur de grands volumes de code IaC, peut identifier les domaines à améliorer, tels que la refactorisation du code répétitif en modules réutilisables pour plus d'efficacité et de cohérence. Par exemple, si des instances EC2 avec des configurations similaires sont régulièrement configurées dans des projets, l'IA peut suggérer de créer un module pour encapsuler la configuration, réduisant ainsi la duplication et le risque d'erreurs. 

L'IA aide également à maintenir la cohérence et la gouvernance à grande échelle. En définissant et en appliquant des politiques basées sur les meilleures pratiques du secteur, l'IA aide les organisations à garantir la conformité et la sécurité, en particulier pour les infrastructures vastes et complexes. Cela réduit le besoin de « réinventer la roue » et rationalise la gestion de l'infrastructure.

Tests automatisés pour IaC

Tout comme l'écriture d'IaC, les développeurs n'aiment souvent pas écrire des tests pour leur code. Une bonne hygiène IaC nécessite que le code d'infrastructure soit traité de la même manière que le code logiciel, et les tests sont un élément essentiel pour garantir la qualité.

Les développements récents, tels que l'introduction de fonctionnalités de test dans OpenTofu et Terraform (version 1.6), ouvrent la voie la voie au rôle de l'IA dans les tests IaC. Les outils de test basés sur l'IA comme CodiumAI, Tabnine et Parasoft ont déjà démontré une valeur significative dans le développement de logiciels, et cette tendance s'étend désormais à l'IaC.

Les assistants IA peuvent aider les développeurs en automatisant la génération de tests pour les nouveaux et le code IaC existant. Cela réduit le temps et les efforts nécessaires pour créer des tests manuellement, permettant une mise en œuvre plus rapide des cadres de test au sein des outils IaC. Les tests basés sur l'IA simplifieront à terme le processus, conduisant à une qualité IaC améliorée au fil du temps.

De plus, l'intégration de l'IA avec les environnements de développement intégrés (IDE) rend la génération de tests automatiques plus accessible. Des outils tels que Copilot et Tabnine fonctionnent de manière transparente dans les environnements préférés des développeurs, offrant des suggestions et des améliorations directement dans le flux de travail. 

Les outils avancés de gestion IaC peuvent prendre en charge des fonctionnalités optimisées pour les développeurs, avec la possibilité d'importer des ressources directement dans les IDE, rationalisant ainsi le développement et la gestion de l'infrastructure sans avoir besoin d'outils supplémentaires.

Observabilité pour IaC avec IA.

À mesure que les systèmes modernes gagnent en ampleur et en complexité, l'observabilité des infrastructures, en particulier dans les environnements cloud, devient de plus en plus importante. Un exemple notable est la panne de deux heures de GitLab causée par une configuration de production obsolète, soulignant la nécessité de pratiques IaC robustes et d'une surveillance en temps réel pour éviter toute dérive de configuration.

Dans les opérations multi-cloud, gérer les actifs et les ressources cloud. à grande échelle est un défi particulièrement difficile. L'IA peut aider en fournissant une visibilité sur la gestion du cloud et en analysant dans quelle mesure l'infrastructure est gérée via IaC, des API ou des ClickOps manuels (qui doivent être migrés vers IaC lorsque cela est possible). L'IA peut également classer les actions, optimiser la gestion des ressources et appliquer les politiques définies par l'IA liées au balisage, à la conformité, à la sécurité, aux contrôles d'accès et à l'optimisation des coûts.

Le rôle de l'IA dans l'observabilité s'étend au-delà de la gestion de l'infrastructure. En analysant les signaux provenant de grandes quantités de données de journaux sur des plateformes telles que Datadog, Logz.io et Sumo Logic, l'IA peut identifier des modèles et des anomalies qui aident à optimiser les performances du système, à résoudre les problèmes et à prévenir les pannes. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour l'IaC, car l'IA peut détecter un comportement inhabituel et réagir pour garantir que l'infrastructure reste sécurisée et efficace.

Par exemple, dans notre plate-forme, l'IA est déjà utilisée pour une analyse nuancée des charges utiles CloudTrail, ce qui permet pour découvrir des modèles dans de grands ensembles de données qui seraient autrement difficiles à détecter. Cela permet à son tour d'identifier rapidement les anomalies et les lacunes de couverture IaC, et de rendre compte des risques potentiels et des opportunités de réduction des coûts, telles que le retrait des ressources inutilisées.

Utiliser CloudTrail pour la couverture IaC et l'analyse des risques

L'IA pour l'IaC : au-delà du battage médiatique

L'IA est plus qu'un simple mot à la mode : c'est un outil puissant qui améliore déjà de nombreux domaines d'ingénierie, y compris l'IaC, et les progrès actuels que nous constatons ne sont que dès le début.

À l'avenir, l'IA jouera un rôle de plus en plus important dans des domaines tels que la génération de code, les tests automatisés, la détection d'anomalies, l'application des politiques et l'observabilité du cloud. En intégrant l'IA dans les flux de travail IaC, les organisations peuvent atteindre une efficacité, une sécurité et une rentabilité accrues, jetant ainsi les bases d'une infrastructure cloud plus avancée et évolutive.

L'avenir de l'IaC ne consiste pas seulement à écrire un meilleur code : il s'agit d'exploiter l'IA pour stimuler l'innovation et propulser la prochaine vague de gestion des infrastructures et du cloud.

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