利用 AI 增強 IaC 性能，提高下一代基礎設施效率

Sarah 更新時間 2025年1月14日

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在當今的技術領域，很難忽視人工智能對幾乎每個領域的影響。作爲基礎設施即代碼 (iac) 愛好者，我們一直在探索 ai 如何推動 iac 生態系統的下一次演進。

在當今的技術格局中，很難忽視 AI 的影響幾乎遍及每個領域。作爲基礎設施即代碼 (IaC) 愛好者，我們一直在探索人工智能如何推動 IaC 生態系統的下一次發展。

正如我們已經看到的，人工智能在增強 DevOps 和平臺功能方面發揮着重要作用，而且很明顯，人工智能將成爲未來 IaC 實踐的核心。下面，我們將探討人工智能正在重塑 IaC 運營的一些重要領域，並討論未來可能會發生什麼。

編寫和維護 IaC

IaC 的興起極大地提高了基礎設施效率和自我- 爲開發者提供服務能力。然而，編寫基礎設施代碼的複雜性不斷增加（無論是 YAML、JSON 還是 HCL）都帶來了挑戰。

儘管 Pulumi 和 AWS CDK 等工具取得了進步，允許開發人員使用通用編程語言編寫 IaC，但編寫數千行 IaC 代碼可能會讓人不知所措。這種摩擦促使許多工程組織組建了專門的 DevOps 和平臺團隊來掌握該流程。

但是，隨着時間的推移，這些團隊已成爲部署方面的瓶頸，減慢了基礎設施配置和軟件交付速度。 GitHub Copilot 等 AI 工具正在徹底改變開發人員編寫和維護應用程序代碼的方式。這些工具使用在大量數據集上訓練的機器學習模型來提供智能代碼建議和自動完成。

例如，在編寫函數或方法時，Copilot 可以預測下一行，建議整個代碼塊，並即時糾正語法錯誤。這不僅可以加快開發速度，還可以通過實施最佳實踐來幫助保持代碼質量。

同樣的原則也適用於 IaC，其中 AI 可以協助爲 Terraform、OpenTofu、CloudFormation 和 Pulumi 等框架編寫配置。例如，當使用 OpenTofu 定義 AWS S3 存儲桶時，AI 工具可以根據行業最佳實踐建議存儲桶策略、版本控制和生命週期規則的最佳配置。

同樣，當將 Pulumi 與 TypeScript 結合使用時，AI 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 代碼訓練的 AI 模型，可以確定需要改進的領域，例如將重複代碼重構爲可重用模塊以提高效率和一致性。例如，如果跨項目定期設置具有相似配置的 EC2 實例，人工智能可以建議創建一個模塊來封裝設置，從而減少重複和潛在的錯誤。

人工智能還有助於保持大規模的一致性和治理。通過根據行業最佳實踐定義和執行策略，人工智能可以幫助組織確保合規性和安全性，特別是對於大型複雜的基礎設施。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

就像編寫 IaC 一樣，開發人員通常不喜歡爲其代碼編寫測試。良好的 IaC 衛生要求以類似於軟件代碼的方式對待基礎設施代碼，而測試是確保質量的關鍵要素。

最近的發展，例如在 OpenTofu 和 Terraform（版本 1.6）中引入測試功能，爲AI 在 IaC 測試中的作用方式。 CodiumAI、Tabnine 和 Parasoft 等人工智能驅動的測試工具已經在軟件開發中展示了巨大的價值，這種趨勢現在正在擴展到 IaC。

人工智能助手可以通過自動生成新的測試來幫助開發人員。和現有的 IaC 代碼。這減少了手動創建測試所需的時間和精力，從而能夠在 IaC 工具中更快地實施測試框架。 AI 驅動的測試最終將簡化流程，從而隨着時間的推移提高 IaC 質量。

此外，AI 與集成開發環境 (IDE) 的集成使自動測試生成變得更容易。 Copilot 和 Tabnine 等工具可在開發人員的首選環境中無縫工作，直接在工作流程中提供建議和改進。

先進的 IaC 管理工具可以支持開發人員優化的功能，能夠將資源直接導入 IDE，從而簡化開發和基礎設施管理，無需額外工具。

通過 AI 實現 IaC 的可觀察性

隨着現代系統規模和複雜性的增長，基礎設施的可觀察性（尤其是在雲環境中）變得越來越重要。一個值得注意的例子是 GitLab 因過時的生產配置而導致的兩小時停機，這凸顯了對強大的 IaC 實踐和實時監控的需求，以防止配置漂移。

在多雲運營中，管理雲資產和資源規模化是獨特的挑戰。人工智能可以提供雲管理的可見性，並分析通過 IaC、API 或手動 ClickOps（應儘可能遷移到 IaC）管理基礎設施的程度，從而提供幫助。人工智能還可以對操作進行分類、優化資源管理，並執行人工智能定義的與標記、合規性、安全性、訪問控制和成本優化相關的策略。

人工智能在可觀察性方面的作用超出了基礎設施管理的範圍。通過分析來自 Datadog、Logz.io 和 Sumo Logic 等平臺上的大量日誌數據的信號，人工智能可以識別模式和異常情況，從而幫助優化系統性能、解決問題並防止停機。此功能對於 IaC 特別有用，因爲人工智能可以檢測異常行爲並做出響應，以確保基礎設施保持安全和高效。

例如，在我們的平臺中，人工智能已經用於 CloudTrail 有效負載的細緻分析，這使得用於揭示大型數據集中難以檢測的模式。反過來，這可以快速識別異常情況和 IaC 覆蓋範圍差距，報告潛在風險和節省成本的機會，例如淘汰閒置資源。

使用 CloudTrail 進行 IaC 覆蓋範圍和風險分析