Что такое ChatGPT
ChatGPT - это модель языка, которая используется для генерации текста и диалогов, разработаная исследовательской организацией OpenAI. Использует глубокое обучение для предсказания следующего слова в последовательности текста. Она может быть использована для автоматизации задач, таких как генерация текста, диалоговые системы, поиск информации и даже для написания кода, с пояснениями что именно было написано и как он работает.
Задачи DevOps-инженера которые решаются с помощью ChatGPT
Чтобы получить правильный ответ, нужно задавать правильный вопрос.
Какие задачи будем решать:
контейнеризация и сборка приложения
Создания плейбука
Создание helm chart для kubernetes
Для начала представим , что неожиданно оказались в команде разработки, где срочно нужно доставить код написанный разработчиками (возможно тоже с использованием AI) на production. Первое что придется сделать - написать Dockerfile. Тут конечно лучше всего пойти и почитать официальную документацию, в которой все подробно описывается, или на основе опыта написать самостоятельно, но мы в 2023 году, поэтому можем пойти другим путем - отправимся в ChatGPT.
Просим: напиши Dockerfile для golang приложения
Считаные секунды и у нас есть Dockerfile, причем с разъяснениями что он будет делать, куда копировать файлы и что в итоге запускать.
Ответ:
Для создания Dockerfile для golang приложения вам потребуется следующий код:
```Dockerfile
FROM golang:latest
WORKDIR /app
COPY . .
RUN go build -o main .
CMD ["./main"]
```
Этот Dockerfile будет создавать докер-образ из последней версии golang, копировать все файлы из текущей директории в директорию /app, собирать приложение и запускать его при запуске докер-контейнера.
Dockerfile написан, теперь можно приступить к написанию CI. Допустим есть Jenkins, создаем джобу и идем просить ChatGPT написать pipeline.
Спрашиваем (теперь по-английский): Write Jenkins pipeline for build docker image with golang app
Ответ:
```groovy
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
sh 'go build -o main .'
}
}
stage('Docker Build') {
steps {
sh 'docker build -t my-golang-app .'
}
}
stage('Docker Push') {
steps {
sh 'docker push my-golang-app'
}
}
}
}
```
А может нам лучше запускать сборку в gitlab ci. Только вот снова придется писать там еще один пайплайн. Попробуем попросить конвертировать Jenkins pipeline в gitlab ci, и через пару секунд у нас есть gitlab pipeline.
Ответ:
Для конвертации Jenkins pipeline в gitlab ci pipeline вы можете использовать следующий код:
```yaml
stages:
- build
- docker_build
- docker_push
build:
stage: build
script:
- go build -o main .
docker_build:
stage: docker_build
script:
- docker build -t my-golang-app .
docker_push:
stage: docker_push
script:
- docker push my-golang-app
```
И наконец попросим написать helm chart для деплоя в kubernetes.
Ответ:
Для создания helm-чарта для golang приложения вы можете использовать следующий код:
```yaml
apiVersion: v1
kind: Chart
metadata:
name: my-golang-app
version: 0.1.0
description: A Helm chart for my golang application
# Specify the chart's dependencies
dependencies:
- name: my-golang-app
version: 0.1.0
repository: "https://example.com/my-golang-app"
# Specify the values for the chart
values:
image:
repository: my-golang-app
tag: 0.1.0
service:
type: ClusterIP
port: 8080
# Specify the templates for the chart
templates:
- deployment.yaml
- service.yaml
```
Вы также можете использовать шаблоны для деплоя и сервиса, как показано ниже:
```yaml
# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-golang-app
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: my-golang-app
template:
metadata:
labels:
app: my-golang-app
spec:
containers:
- name: my-golang-app
image: "{{ .Values.image.repository }}:{{ .Values.image.tag }}"
ports:
- containerPort: 8080
# service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-golang-app
spec:
type: {{ .Values.service.type }}
ports:
- port: {{ .Values.service.port }}
targetPort: 8080
selector:
app: my-golang-app
```
Немного про образование
В классической системе образования основная задача состоит в получении знаний путем запоминания (заучивания). В современном мире это не так эффективно, получить необходимую информацию теперь можно очень быстро. Основная современная задача уметь анализировать и выбирать правильную информацию. Для этого развивайте творческое, логическое, креативное мышление. А все остальное, что можно автоматизировать, немедленн автоматизируйте!
Вместо заключения
ChatGPT может использоваться для автоматизации некоторых задач, которые обычно выполняют DevOps-инженеры. Это позволит сэкономить время и ресурсы, которые иначе были бы потрачены на выполнение этих задач руками.
Это не замена инженеров, а инструмент чтобы быть продуктивнее. Пока что это точно не попытка уменьшить количество инженеров, просто инженеры теперь будут более эффективнее работать - смогут делать быстрее типовые задачи, а освободившиеся время использовать для по настоящему сложных и интересные задач.
Внимание: статья написана с использованием AI
Комментарии (4)
kaasnake
05.02.2023 20:37+1Я перестал просить этого индуса что-то написать после того как он выкатил мне модуль терраформа с использованием провайдера в который переданы совершенно другие параметры, чем описаны в документации ( и естественно он не работал)
Bedrosova
07.02.2023 21:55+1Кстати, я пробовала ChatGPT, настраивая CI/CD на реальном проекте - он пишет наполовину бред. Если не знаешь, как этот бред отфильтровать - ничего не получится.
Dynasaur
Заглянул под кат только чтобы узнать что вы называте ChatGPD. Так и не понял. Как и не понял зачем весь остальной текст. Пренебрежение к читателям у авторов Хабра прогрессирует, что не может не расстраивать.
uszer
Статья написана самим ChatGPT, а опечатка сделана специально, чтоб отвести подозрения.