Підвищення ефективності DevOps за допомогою інструментів ШІ: Посібник по ChatGPT, Claude, Copilot

Поговоримо про те, що зараз у всіх на слуху: асистенти зі штучним інтелектом. Але не хвилюйтеся, ми не будемо обговорювати, як ШІ забирає наші робочі місця чи дискутувати про його майбутнє в суспільстві. Натомість розглянемо практичний аспект того, як ми вже використовуємо ШІ-асистентів у нашій щоденній роботі.

Усього два роки тому, коли було запущено ChatGPT 3.5, мало хто міг передбачити, наскільки швидко розвинуться ці інструменти. Стрімкий прогрес ШІ особливо змінив ІТ-галузь. Це ніби ІТ-фахівці вирішили: «Чому б не автоматизувати спочатку частину нашої власної роботи?» І ось ми бачимо результат цього рішення. Лише за два роки ШІ досяг майже неймовірного прогресу.

Я пам'ятаю, коли у багатьох компаній була сувора політика заборони ШІ. Юридичні обмеження були всюди — використання ШІ для аналізу чи написання коду було під забороною. Але сьогодні ситуація кардинально змінилася. Багато компаній не просто дозволяють ШІ, вони активно заохочують його використання, розглядаючи його як спосіб працювати швидше та ефективніше. Завдання, які раніше займали дні, тепер можна делегувати ШІ, що дозволяє нам зосередитися на глибшій інженерній роботі.

Сьогодні я хочу розповісти вам про те, як я, як DevOps-інженер та хмарний архітектор, використовую ШІ-асистентів для оптимізації різних аспектів своєї роботи.

P.S.: ви можете подивитися моє відео на цю тему.

Ключові інструменти ШІ в DevOps та їх випадки використання

ChatGPT та його останні оновлення

Почнемо з ChatGPT. Наразі це вже загальновідома назва — мабуть, найвідоміший ШІ-асистент, з якого почалася ця технологічна революція. То чому я покладаюся на ChatGPT?

Перш за все, він побудований на одних з найбільших моделей ШІ, часто представляючи революційні оновлення. Хоча він може здаватися більше універсалом, ніж спеціалістом у вузьких областях, його можливості для повсякденних завдань вражають.

Я не буду детально розповідати про сам ChatGPT, але розглянемо деякі недавні оновлення, які дійсно змінюють правила гри.

По-перше, ChatGPT 4.0 тепер став новим стандартом, замінивши попередні моделі 3.5 та 4. Це базова модель, розроблена для вирішення практично будь-яких завдань.

Але справжнє захоплення викликає нова функція пошуку ChatGPT. Це величезний крок вперед, оскільки модель тепер може переглядати інтернет у реальному часі. Раніше вона була обмежена своїм останнім навчальним періодом з лише періодичними оновленнями. Тепер вона може шукати актуальну інформацію безпосередньо в інтернеті.

Ось простий приклад: ви можете запитати «Який поточний курс обміну української гривні до євро?» і ChatGPT знайде найсвіжішу відповідь в інтернеті. Він навіть може розрахувати податки на основі найактуальніших ставок та правил.

Ще краще те, що ви можете бачити джерела, які він використовує, тому можете перевірити інформацію. Ця функція позиціонує ChatGPT як потенційну альтернативу Google для багатьох професійних питань.

Ще одне цікаве доповнення — ChatGPT Canvas, який пропонує більш візуальний та інтерактивний спосіб співпраці з ШІ. Ця функція дозволяє створювати та коригувати діаграми, блок-схеми та інші візуальні елементи безпосередньо в інтерфейсі чату. Це ідеально підходить для мозкових штурмів, планування проєктів та розбиття складних ідей у більш візуальному форматі.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Особисто я використовую ChatGPT для різних завдань — від швидких запитань до сесій мозкового штурму. З функціями Search та Canvas він перетворюється на ще більш універсальний інструмент, що підходить для різноманітних професійних потреб. Це як мати універсального асистента.

Claude для управління проєктами

Розглянемо більш спеціалізований інструмент ШІ, який я використовую: Claude. На відміну від інших ШІ-асистентів, Claude структурований для управління файлами та даними способом, який неймовірно практичний для DevOps. Одна з найкращих функцій? Можливість організовувати інформацію в проєктні репозиторії. Така організація є величезною допомогою при роботі з різними середовищами та конфігураціями, полегшуючи повернення до складних проєктів точно там, де ви зупинилися.

Ось швидкий приклад. Уявіть, що мені потрібно створити новий Helm-чарт для додатка, який працював на інших машинах.

Моя мета — створити універсальне розгортання в Kubernetes. З Claude я можу створити проєкт під назвою «Створення Helm-чарта» і завантажити його важливим контекстом — найкращими практиками, довідковими файлами тощо. Функція «Project Knowledge» Claude тут є революційною, дозволяючи додавати файли та фрагменти, які він повинен пам'ятати. Якщо мені потрібні посилання з Helm-чартів Bitnami, які мають велику бібліотеку, я можу просто завантажити їх безпосередньо в Claude.

Тепер, скажімо, я хочу перетворити файл Docker Compose в Helm-чарт. Я можу ввести файл Docker Compose та відповідні посилання на Helm-чарт, і Claude створить для мене структуру YAML-файлів. Звісно, іноді потрібно трохи налаштувати, але початковий вивід структурований, логічний і економить величезну кількість часу.

У нещодавньому проєкті нам довелося створити Helm-чарти для великої кількості сервісів. Завдання, яке раніше зайняло б у команди з двох-чотирьох осіб кілька місяців, тепер виконала одна людина за кілька тижнів, завдяки здатності Claude обробляти більшість організації та структурування коду.

Єдиний недолік? Ви можете завантажити лише до п'яти файлів на запит. Але навіть з цим обмеженням Claude є потужним інструментом, який дійсно розуміє контекст проєкту і пише кращий код.

GitHub Copilot для генерації коду

Далі поговоримо про Copilot для Visual Studio. Я використовую його з самого початку, коли це був просто GitHub Copilot, і відтоді він значно розвинувся. Остання версія представляє деякі чудові нові функції, які роблять кодування ще ефективнішим.

Одна невелика зміна полягає в тому, що Copilot тепер відкривається з правого боку вікна Visual Studio — просто зміна макету, але все залишається організованим. Що важливіше, тепер він використовує як моделі OpenAI, так і власний ШІ Microsoft, плюс інтегрується з Azure. Це означає, що він може працювати безпосередньо у вашому хмарному середовищі, що дуже корисно.

Copilot також розумно підходить до налаштування вашого проєкту, читаючи структуру та індексуючи файли, щоб зрозуміти, над чим ви працюєте. Наприклад, якщо мені потрібно запустити проєкт Terraform для Azure з бекендом Terraform Cloud, я можу просто попросити Copilot, і він згенерує необхідний код та конфігураційні файли.

Він чудово підходить для прискорення написання коду, запуску нових проєктів і навіть роботи з хмарними сервісами, допомагаючи усувати помилки під час роботи. Одна з моїх улюблених функцій — опція «Пояснити». Якщо я застряг на якомусь фрагменті коду, я можу попросити Copilot розібрати його для мене, що рятує мене від пошуку в інтернеті або вгадування. Це справжня економія часу, особливо при роботі з незнайомими мовами або фрагментами коду.

VZero для прототипування UI та фронтенду

Нарешті, розглянемо VZero від Vercel. Я не використовую його так часто, як інші інструменти, але він достатньо вражаючий, щоб заслуговувати на згадку.

VZero — це інструмент на базі ШІ, який робить створення UI-форм та інтерфейсів швидким і простим. Для когось на кшталт мене — хто не є фронтенд-розробником — це ідеально підходить для швидкого створення концепції UI. Незалежно від того, чи потрібно мені показати ідею UI команді розробників, поділитися концепцією з підрядниками чи візуалізувати щось для зацікавлених сторін, VZero робить це простим.

Наприклад, якщо мені потрібна сторінка для відображення результатів аудиту інфраструктури, я можу почати, давши VZero простий запит, на кшталт «Я хочу сторінку, яка показує результати аудиту інфраструктури». Навіть з таким мінімальним напрямком VZero може створити функціональний, привабливий UI.

Одна з найкращих особливостей VZero — це те, як добре він працює з контекстом дизайну. Я можу завантажити скріншоти або приклади з нашого існуючого вебсайту, і він підбере мову дизайну — кольорові схеми, стилі та макет. Це означає, що згенерований UI не лише працює, але й виглядає послідовно з нашим брендом.

Інструмент навіть генерує код, який можна редагувати в реальному часі, тому якщо мені потрібно зробити швидке налаштування — наприклад, видалити зайве меню або відрегулювати макет — це легко зробити. Я можу просто попросити VZero внести зміну, і UI оновлюється миттєво.

Є два основні способи, як я використовую VZero:

Оскільки VZero побудований на платформі Vercel, згенерований код оптимізований для сучасних фреймворків, таких як React і Next.js, що полегшує інтеграцію з існуючими проєктами. Використовуючи ШІ, VZero скорочує час і зусилля, необхідні для переходу від ідеї до робочого UI, роблячи фронтенд-дизайн більш доступним для не-експертів.

Вплив ШІ на продуктивність та ефективність

Сукупний вплив цих інструментів ШІ на робочі процеси DevOps є значним. Те, що раніше займало у цілих команд місяці, тепер може бути виконано одним інженером протягом тижнів, завдяки автоматизації на базі ШІ та структурованому управлінню проєктами. Також варто відзначити економічну ефективність цих інструментів; типова місячна підписка на всі згадані інструменти ШІ в середньому становить близько 70 доларів. Враховуючи отримані переваги в ефективності, це представляє цінну інвестицію як для окремих фахівців, так і для організацій.

Ключові міркування щодо ефективної інтеграції ШІ в DevOps

Щоб максимізувати потенціал ШІ, фахівці DevOps повинні вийти за межі простої генерації коду і зрозуміти, як повністю інтегрувати ці інструменти у свої робочі процеси. Успішне використання ШІ включає розуміння:

Опанувавши ці навички, команди DevOps можуть забезпечити ефективну підтримку своїх цілей інструментами ШІ, додаючи цінність без компромісів щодо якості.

Підписуйтеся на наші соцмережі