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octobre 22, 2024

Ingénierie rapide pour DevOps : améliorer l’automatisation et l’efficacité

Ingénierie rapide pour DevOps : améliorer l’automatisation et l’efficacité


Introduction

L’intelligence artificielle a récemment considérablement modifié divers secteurs, et DevOps fait partie des personnes touchées. L’utilisation croissante d’outils d’IA comme ChatGPT a fait de l’ingénierie rapide une compétence vitale pour les professionnels du domaine DevOps.

Ingénierie rapide

Ingénierie rapide

Ce blog explorera l’importance de ingénierie rapide et sa pertinence pour DevOps. Il fournira un aperçu de la manière dont l’IA peut être utilisée pour améliorer gestion de l’infrastructure, intégration continue, pipelines de livraison, réponse aux incidents, et au-delà.

Qu’est-ce que l’ingénierie rapide ?

L’ingénierie rapide fait référence à développer, concevoir et optimiser invite à améliorer la sortie de Modèles fondamentaux pour vos besoins. L’invite donne peu d’indications et laisse beaucoup à l’interprétation du modèle. La structure de l’invite influence fréquemment la qualité des réponses générées par l’IA. Dans le contexte du DevOps, l’ingénierie rapide peut fournir le automatisation de nombreuses tâches, aide aux efforts de dépannage, génération de scripts d’automatisation et fourniture immédiate d’une documentationle tout réalisé grâce à des invites de saisie soigneusement conçues.

Pourquoi les ingénieurs DevOps devraient-ils se soucier de l’ingénierie rapide ?

Dans le domaine du DevOps, le temps est inestimable. Grâce à l’application d’une ingénierie rapide, on peut :

  • Génération de code à la demande: Automatisez la création de documentation et de code. Générez instantanément des scripts (pensez à des outils tels que Fichiers Terraform, Ansible, Python ou Jenkins).
  • Dépannage plus rapide: Rédigez rapidement des alertes ou des réponses aux incidents.
  • Automatisation des tâches répétitives: Minimisez le travail répétitif en les confiant à l’IA.
  • Prise de décision améliorée: L’IA peut recommander de faire évoluer l’infrastructure, d’améliorer les stratégies de déploiement ou d’optimiser l’utilisation des ressources en fonction d’invites détaillées.

L’ingénierie rapide est une technique puissante pour améliorer l’efficacité de vos processus DevOps.

Techniques d’ingénierie d’invite clés pour DevOps

Cette section examine les techniques permettant d’intégrer une ingénierie rapide aux flux de travail DevOps pour générer des avantages significatifs.

TechniqueQue fait-il ? Exemple d’invite
Invite de tir zéroModélisez les réponses sans aucun exemple préalable.« Écrivez un code Terraform pour créer une instance EC2. »
Invite de quelques tirsFournissez quelques exemples pour aider le modèle à comprendre la tâche.« Voici deux alertes : . Écrivez maintenant une alerte pour une utilisation du processeur supérieure à 90 %.
Chaîne de pensée incitantGuidez le modèle à travers une tâche en plusieurs étapes.« Tout d’abord, expliquez les pipelines Jenkins. Ensuite, générez un pipeline basé sur Docker. Montrez ensuite comment le déployer sur AWS.
Invites systèmeDéfinissez le comportement du modèle (par exemple, demandez-lui de se comporter comme un bot DevOps).« Agir en tant qu’ingénieur DevOps. Générez des playbooks Ansible pour la configuration du serveur Apache.

Techniques d’ingénierie rapides en action (avec exemples)

  • Invite Zero-Shot (configuration rapide de Terraform): Pas besoin de chercher sur Google ! Demandez simplement à l’IA de générer une configuration Terraform.
      Ingénierie d'invite de tir zéroIngénierie des invites zéro tir
  • Invite de quelques tirs: Alerte d’incident
    Ingénierie rapide en quelques plans

    Ingénierie rapide en quelques plans

  • Chaîne de pensée incitant: Exemple de configuration CI/CD.
    Chaîne de pensée incitant

    Chaîne de pensée incitant

Chaîne de pensée incitant

Chaîne de pensée incitant

Meilleures pratiques pour l’ingénierie rapide dans DevOps

  • Être précis: Des invites aléatoires peuvent conduire à des réponses incomplètes ou erronées. Par exemple, indiquez le type spécifique d’infrastructure, de service cloud ou de langage de programmation requis.
  • Fournir du contexte: Commencez à donner du contexte à vos invites, comme l’environnement (par exemple, AWS, Azure, GCP), des détails de version ou des configurations particulières, pour permettre à l’IA de personnaliser efficacement sa réponse.
  • Itérer et améliorer: Il se peut que l’obtention de la réponse idéale ne se produise pas dès la première tentative. Expérimentez avec différents formats d’invite et ajustez-les en fonction des commentaires reçus pour améliorer la qualité du résultat.
  • Utiliser des exemples de code: Si l’IA a accès au contexte à partir d’une base de code ou d’un fichier de configuration existant, elle peut générer des réponses plus précises. Incluez des extraits de code pertinents dans l’invite pour orienter l’attention de l’IA.
  • Traitez l’IA comme un collaborateur et non comme un substitut: Bien que les recommandations générées par l’IA puissent être bénéfiques, il est essentiel d’examiner et de vérifier le résultat avant de le mettre en œuvre dans un environnement de production. Une ingénierie rapide doit servir à améliorer votre expertise plutôt que de la remplacer.
    L'IA en tant que collaborateur

    L’IA en tant que collaborateur

L’avenir du DevOps avec Prompt Engineering

L’intégration de l’ingénierie rapide basée sur l’IA avec les outils DevOps ne fait que commencer. L’avenir pourrait ressembler à ceci :

  • Versions et déploiements automatisés: déploiements automatisés via des directives en langage naturel.
  • Les systèmes qui possèdent capacités d’auto-guérison, identifier et résoudre les problèmes de manière indépendante.
  • Fonctionnement des chatbots intelligents en tant qu’aide DevOps, gérant les responsabilités quotidiennes.
    chatbots

    chatbots

  • Surveillance proactive: Les systèmes améliorés par l’IA peuvent prévoir et traiter les incidents avant qu’ils n’affectent les utilisateurs, minimisant ainsi les temps d’arrêt.
  • Requêtes en langage naturel: les équipes peuvent se renseigner sur les performances de l’infrastructure ou les statuts de déploiement à l’aide de commandes textuelles simples.
    PNL

    PNL

  • Apprentissage assisté par l’IA: Les équipes DevOps bénéficient d’informations contextuelles et de ressources pédagogiques adaptées à leur environnement et à leurs défis spécifiques.

Conclusion : faites de l’ingénierie rapide votre nouvelle compétence DevOps

Le domaine de l’ingénierie rapide représente une avancée significative pour les ingénieurs DevOps. Ce n’est pas seulement engageant et pratique, mais il a également le potentiel de réduire les heures consacrées aux tâches manuelles. En maîtrisant la création d’invites précises, vous pouvez améliorer votre efficacité et explorer de nouvelles opportunités, qu’il s’agisse de générer des configurations Terraform ou d’automatiser les notifications d’incidents.

À AU NOUVEAUnous aidons les équipes à gérer sans effort leurs projets basés sur l’IA. Notre équipe de Ingénieurs DevOps certifiés AWS AI garantit la bonne intégration de IA avec DevOps méthodologies, conduisant à une automatisation plus intelligente et à des processus de déploiement accélérés.

Alors, essayez-le ! Quelle sera votre prochaine invite ?

Nous vous invitons à exprimer votre avis : Quelle est la tâche DevOps la plus impressionnante que vous ayez automatisée avec succès grâce à l’IA ? Pensez à créer votre prochain Configuration Jenkinsfile ou Terraform en utilisant une invite et en étant témoin des résultats remarquables !

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