AI で IaC を強化し、次世代インフラストラクチャの効率性を向上

今日のテクノロジー環境において、AI がほぼすべての領域に及ぼしている影響を見逃すことはできません。 Infrastructure as Code (IaC) の愛好家として、私たちは AI が IaC エコシステムの次の進化をどのように推進できるかを模索してきました。

今日のテクノロジー環境において、AI の影響を見過ごすことは困難です。ほぼすべてのドメインにわたって存在します。 Infrastructure as Code（IaC）の愛好家として、私たちは AI が IaC エコシステムの次の進化をどのように推進できるかを模索してきました。 

すでに見てきたように、AI は DevOps とプラットフォームの機能を強化する上で重要な役割を果たしており、AI が将来の IaC 実践の中心となることが明らかになりました。以下では、AI が IaC の運用を再構築しているいくつかの重要な領域を調査し、将来何が起こるかについて説明します。

IaC の作成と保守

IaC の台頭により、インフラストラクチャの効率と自己資本が大幅に向上しました。 - 開発者向けのサービス機能。ただし、YAML、JSON、HCL のいずれであっても、インフラストラクチャ コードの記述が複雑になることで、課題が生じています。 

開発者が汎用プログラミング言語を使用して IaC を作成できるようにする Pulumi や AWS CDK などのツールの進歩にもかかわらず、数千行の IaC コードを作成するのは大変なことです。この摩擦により、多くのエンジニアリング組織は、プロセスを習得するために専用の DevOps チームとプラットフォーム チームを結成するようになりました。 

しかし、時間の経過とともに、これらのチームが展開のボトルネックとなり、インフラストラクチャのプロビジョニングとソフトウェア配信が遅くなりました。 GitHub Copilot のような AI ツールは、開発者がアプリケーション コードを作成および保守する方法に革命をもたらしています。これらのツールは、膨大なデータセットでトレーニングされた機械学習モデルを使用して、インテリジェントなコードの提案とオートコンプリートを提供します。 

たとえば、関数またはメソッドを作成するとき、Copilot は次の行を予測し、コード ブロック全体を提案し、構文エラーをその場で修正できます。これにより、開発がスピードアップするだけでなく、ベスト プラクティスを適用することでコードの品質を維持することもできます。

同じ原則が IaC にも適用され、AI は Terraform、OpenTofu、CloudFormation、Pulumi などのフレームワークの構成の作成を支援できます。たとえば、OpenTofu を使用して AWS S3 バケットを定義する場合、AI ツールは業界のベスト プラクティスに基づいて、バケット ポリシー、バージョニング、ライフサイクル ルールの最適な構成を提案できます。 

同様に、TypeScript で Pulumi を使用する場合、AI は適切なリソース構成を推奨し、リソース間の依存関係を管理し、組織の標準への準拠を確保できます。

大量の IaC コードでトレーニングされた AI モデル、効率と一貫性を確保するために反復的なコードを再利用可能なモジュールにリファクタリングするなど、改善の余地がある領域を特定できます。たとえば、同様の構成の EC2 インスタンスがプロジェクト間で定期的にセットアップされている場合、AI はセットアップをカプセル化するモジュールの作成を提案して、重複やエラーの可能性を減らすことができます。 

AI は、大規模な一貫性とガバナンスの維持にも役立ちます。 AI は、業界のベスト プラクティスに基づいてポリシーを定義して適用することで、組織が特に大規模で複雑なインフラストラクチャのコンプライアンスとセキュリティを確保できるように支援します。これにより、「車輪の再発明」の必要性が減り、インフラストラクチャ管理が合理化されます。

IaC の自動テスト

IaC を書くのと同じように、開発者はコードのテストを書くことを嫌がることがよくあります。 IaC を適切に衛生的に保つには、インフラストラクチャ コードがソフトウェア コードと同様に扱われることが必要であり、テストは品質を確保するための重要な要素です。

OpenTofu や Terraform (バージョン 1.6) でのテスト機能の導入など、最近の開発により、 IaC テストにおける AI の役割のあり方。 CodiumAI、Tabnine、Parasoft などの AI を活用したテスト ツールは、ソフトウェア開発においてすでに大きな価値を実証しており、この傾向は現在 IaC にも拡張されています。

AI アシスタントは、新しい両方のテストの生成を自動化することで開発者を支援できます。および既存の IaC コード。これにより、テストを手動で作成するのに必要な時間と労力が削減され、IaC ツール内でテスト フレームワークをより迅速に実装できるようになります。 AI 主導のテストは最終的にプロセスを簡素化し、時間の経過とともに IaC 品質の向上につながります。

さらに、AI と統合開発環境 (IDE) の統合により、自動テスト生成がより利用しやすくなります。 Copilot や Tabnine などのツールは、開発者の好みの環境内でシームレスに動作し、ワークフロー内で直接提案や改善を提供します。 

高度な IaC 管理ツールは、リソースを IDE に直接インポートする機能により、開発者に最適化された機能をサポートし、追加のツールを必要とせずに開発とインフラストラクチャ管理を合理化します。

AI による IaC のオブザーバビリティ

現代のシステムが規模と複雑さを増すにつれて、インフラストラクチャの可観測性 (特にクラウド環境) がますます重要になっています。注目に値する例は、古い運用環境構成が原因で発生した GitLab の 2 時間の停止です。これは、構成のドリフトを防ぐための堅牢な IaC 実践とリアルタイム監視の必要性を浮き彫りにしています。

マルチクラウド運用では、クラウド資産とリソースを管理する大規模化は独特の挑戦です。 AI は、クラウド管理の可視性を提供し、IaC、API、または手動 ClickOps (可能な場合は IaC に移行する必要があります) を通じてインフラストラクチャがどの程度管理されているかを分析することで役立ちます。 AI はアクションを分類し、リソース管理を最適化し、タグ付け、コンプライアンス、セキュリティ、アクセス制御、コストの最適化に関連する AI 定義のポリシーを適用することもできます。

可観測性における AI の役割は、インフラストラクチャ管理を超えて広がります。 AI は、Datadog、Logz.io、Sumo Logic などのプラットフォーム上の膨大な量のログ データからの信号を分析することで、システム パフォーマンスの最適化、問題のトラブルシューティング、停止の防止に役立つパターンや異常を特定できます。 AI は異常な動作を検出し、インフラストラクチャの安全性と効率性を確保するために対応できるため、この機能は IaC にとって特に役立ちます。

たとえば、当社のプラットフォームでは、AI はすでに CloudTrail ペイロードの微妙な分析に使用されており、これにより次のことが可能になります。他の方法では検出が難しい大規模なデータセット内のパターンを明らかにします。これにより、異常と IaC カバレッジ ギャップを迅速に特定し、アイドル状態のリソースの廃棄など、潜在的なリスクとコスト削減の機会を報告できるようになります。

IaC カバレッジとリスク分析に CloudTrail を使用する

IaC 向け AI: 誇大広告を超えて

AI は単なる流行語ではありません。AI は、IaC を含む多くのエンジニアリング領域をすでに強化している強力なツールであり、現在私たちが目にしている進歩はほんの一部です。

将来的には、コード生成、自動テスト、異常検出、ポリシーの適用、クラウドの可観測性などの分野で AI がますます重要な役割を果たすようになるでしょう。 AI を IaC ワークフローに統合することで、組織はより優れた効率、セキュリティ、費用対効果を実現し、より高度でスケーラブルなクラウド インフラストラクチャの基盤を築くことができます。

IaC の将来は、より優れたコードを書くことだけではありません。 AI を活用してイノベーションを推進し、インフラストラクチャとクラウド管理の次の波を推進することです。

以上がAI で IaC を強化し、次世代インフラストラクチャの効率性を向上の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。