En tant qu’ingénieur DevOps, la quête de nouveau outil pour faciliter vos tâches quotidiennes est presque sans fin. L’utilisation de ChatGPT dans vos actions DevOps quotidiennes peut grandement vous aider. En effet, il est particulièrement efficace dans la création de langages utilisant du texte naturel. Dans cet article, nous verrons quelques astuces d’utilisation de ChatGPT qui vous permettront d’optimiser les tâches liées à vos missions DevOps.
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L’équipe Ambient IT
ChatGPT est un modèle d’apprentissage en deep-learning qui utilise les informations qu’il reçoit pour générer des réponses. Vous pouvez le voir comme un chat très avancé qui comprend le langage naturel. La version 4 a été entrainée sur une immense base de données et dispose d’une capacité remarquable à répondre de manière claire et cohérente à un grand nombre de questions.
Génération de code de template
Les ingénieurs DevOps ont de nombreuses tâches répétitives à faire quotidiennement. L’écriture de manifestes de déploiement Kubernetes ou de script Jenkins sont de bons exemples de tâches qu’ils doivent effectuer de façon répétitive. ChatGPT peut vous aider à créer rapidement du code que vous pourrez ensuite personnaliser selon vos besoins précis.
Le code YAML ci-dessous a été créé par ChatGPT pour un manifeste de déploiement Kubernetes. Cela permet de partir d’une base existante facile à modifier.
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nom-de-votre-application
labels:
app: nom-de-votre-application
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nom-de-votre-application
template:
metadata:
labels:
app: nom-de-votre-application
spec:
containers:
- name: nom-de-votre-application
image: votre-image-docker
ports:
- containerPort: 8080
resources:
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
restartPolicy: Always
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nom-de-votre-application
spec:
selector:
app: nom-de-votre-application
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 8080
type: LoadBalancer
Ce modèle crée un déploiement avec 3 répliques de votre application, chacune étant basée sur l’image Docker que vous spécifiez. Chaque pod expose le port 8080.
Il crée également un service qui expose votre application sur le port 80 et redirige le trafic vers le port 8080 de vos pods. Le type de service est défini comme LoadBalancer, ce qui signifie que Kubernetes va créer un équilibreur de charge de votre fournisseur de cloud pour exposer ce service.
Dépannage de problèmes
ChatGPT peut servir à la détection et au dépannage de problèmes de toutes sortes dans vos environnements applicatifs. Vous pouvez parfaitement poser des questions à ChatGPT pour lui demander toutes sortes d’informations pour résoudre vos problèmes. Vous pourrez ainsi explorer des pistes auxquelles vous n’auriez pas pensé.
C’est une aide précieuse notamment pour les ingénieurs débutants qui ne sont pas encore complètement à l’aise avec l’utilisation de l’outil. L’utilisation de ChatGPT éviter de perdre du temps sur des tâches de dépannage qui peuvent se révéler frustrantes, longue et avec peu de valeur ajoutée.
Comparatifs d’outils
ChatGPT peut vous servir à trouver des outils adaptés en fonction de besoins précis. Si vous avez, par exemple, besoin de comparer des solutions de stockage cloud pour un nouveau projet. Vous pouvez demander à ChatGPT de vous créer des tableaux comparatifs sur différents critères de votre choix comme le prix, les performances ou la facilité d’utilisation.
En seulement quelques minutes, vous obtenez une comparaison claire et précise qui vous permettra de prendre une décision et vous faire gagner beaucoup de temps.
C’est une fonction particulièrement utile pour les ingénieurs qui travaillent sur une variété de projets différents et qui doivent être en mesure de comparer de nombreux outils et concepts. Avec ChatGPT, vous pouvez obtenir rapidement et facilement les informations dont vous avez besoin, sans avoir à passer des heures à lire de la documentation ou à faire des recherches sur Internet.
Intégration de chatbot
ChatGPT peut être utilisé pour créer des chatbots qui fournissent une assistance aux utilisateurs. Par exemple, une équipe DevOps pourrait créer un chatbot qui fournit des conseils sur l’utilisation d’un outil spécifique ou sur le dépannage d’un problème en particulier. En outre, ChatGPT peut générer des réponses en langage naturel aux questions des utilisateurs, ce qui permet à ces derniers de comprendre et de suivre plus facilement les conseils fournis.
La création d’un chatbot est une opération complexe, qui peut être assistée par ChatGPT :
- Collecte de données : toutes les données utiles au chatbot doivent être regroupées. Il peut s’agir de journaux de chats entre les différents collaborateurs, de conseils sur l’utilisation d’un outil ou d’un dépannage ou même de documents techniques.
- Prétraitement des données : les données collectées doivent être prétraitées pour être utilisées dans le modèle d’apprentissage. Cela implique généralement de nettoyer les données, de les formater de manière appropriée et de les diviser en paires de questions-réponses ou en dialogues.
- Entrainement du modèle : les données préparées sont ensuite utilisées pour entraîner le chatbot. Cela peut impliquer l’utilisation d’un modèle préentraîné inspiré de ChatGPT et de le fine-tuner avec vos données spécifiques.
- Test et validation : après l’entraînement, le chatbot doit être testé pour évaluer sa performance. Cela pourrait impliquer de tester le chatbot sur un ensemble de données de test distinct pour évaluer sa capacité à comprendre et à répondre correctement aux demandes.
- Déploiement et mise à jour continue : une fois que le chatbot est satisfaisant, il peut être déployé pour aider avec les tâches DevOps. Il est important de continuer à collecter des données et à réentraîner le chatbot régulièrement pour améliorer ses performances.
La création d’un chatbot est une tache plutôt avancée et demande de bonnes connaissances en machine learning. ChatGPT peut vous aider dans ces tâches en vous donnant des conseils, de la documentation ou en générant du code ou même des dialogues utiles à l’entrainement de votre modèle.
