YAML ಇನ್ನೂ ಜಗತ್ತನ್ನು ಆಳುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ AI DevOps ಆಟವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ

ನಾನು ಮೊದಲು ಒಂದು ಕಥೆ ಹೇಳುತ್ತೇನೆ.

ಕಳೆದ ವಾರ ನಾನು ಹಿರಿಯ DevOps ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಒಬ್ಬರನ್ನು ಭೇಟಿಯಾದೆ, ಅವರು ನನಗೆ ಹೇಳಿದರು: "2025 ರಲ್ಲಿ DevOps ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ, ಆದರೆ 2026 ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬೇರೆಯೇ ಆಟ."

ಏಕೆ? ಏಕೆಂದರೆ AI ಎಲ್ಲರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದೆ.

YAML: DevOps ನ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಭಾಷೆ

AI ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸುವ ಮೊದಲು, ಒಂದು ಸತ್ಯವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳೋಣ:

"YAML is the official language of DevOps. Kubernetes, Helm, ArgoCD, Ansible, GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, GCP Cloud Build—all use YAML. GET GOOD AT YAML." — @livingdevops

ನೀವು ಇಂಡೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ದ್ವೇಷಿಸಬಹುದು. ನೀವು ಸ್ಪೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಬ್‌ಗಳ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಶಪಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ನೀವು YAML ನಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಕುತೂಹಲಕಾರಿಯಾಗಿ, ಈ "ಸಂರಚನೆಯೇ ಕೋಡ್" ಮಾದರಿಯು AI ಯುಗದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ - ಏಕೆಂದರೆ AI ರಚನಾತ್ಮಕ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು YAML ರಚನಾತ್ಮಕ ಪಠ್ಯವಾಗಿದೆ.

DevOps ಮೇಲೆ AI ನ ದ್ವಿಮುಖ ಪರಿಣಾಮ

AI DevOps ಮೇಲೆ ಎರಡು ವಿರೋಧಾಭಾಸದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

1. ಪ್ರವೇಶದ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ

• AI CI/CD ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು
• AI Terraform ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು
• AI Kubernetes ದೋಷಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು

2. ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ

• AI ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ನೀವು ವೇಗವಾಗಿ ತಲುಪಿಸಬೇಕು
• AI ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ್ದರಿಂದ, ಇನ್ನೂ ಸ್ಥಗಿತಗಳು ಏಕೆ?
• ಉಪಕರಣಗಳು ತುಂಬಾ ಪ್ರಬಲವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು

ಫಲಿತಾಂಶ: ಉಪಕರಣಗಳು ಬಲಗೊಂಡಿವೆ, ಆದರೆ ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ಒತ್ತಡವೂ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ.

ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅಲ್ಲ, ಮಾದರಿಗಳು

ಒಬ್ಬ DevOps ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ:

"System design is not magic. It is patterns. Learn these 12 architecture concepts and suddenly every whiteboard interview feels like easy mode." — @SiddarthaDevops

ಇದು AI ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಅನುಭವ ಬೇಕು, ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ಮೂರು ಗಂಟೆಗೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಎಚ್ಚರಗೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

AI ನಿಮಗೆ "ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು" ಎಂದು ಹೇಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ನಿಮಗೆ "ಏಕೆ ಮಾಡುವುದು" ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

2026 ರ DevOps ವೃತ್ತಿ ಸಲಹೆಗಳು

ನೀವು 2026 ರಲ್ಲಿ DevOps ವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಲಹೆಗಳಿವೆ:

1. YAML ಇನ್ನೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ: AI ಉತ್ಪಾದಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂದು ವ್ಯಾಕರಣವನ್ನು ಕಲಿಯುವುದನ್ನು ಬಿಡಬೇಡಿ
2. ಕೆಳಗಿನ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: AI ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ನೀವು ಕೋಡ್ ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತೀರಿ
3. ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ: AI ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು, ಆದರೆ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ಸಹಜ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ
4. ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿ: DevSecOps ಕೇವಲ ಘೋಷಣೆಯಲ್ಲ, ಅದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ
5. AI ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: Copilot ಬಳಸಿ, ChatGPT ಬಳಸಿ, ಆದರೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ

ನಿಜವಾದ ಕಥೆ

ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿ ಕೇವಲ ಎರಡು ಪದಗಳ ಟ್ವೀಟ್ ಅನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ: "Real".

ಅದರೊಂದಿಗೆ ಶುಕ್ರವಾರದಂದು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿದ ಚಿತ್ರವಿತ್ತು, ಮತ್ತು ವಾರಾಂತ್ಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಲ್ಲ.

"Deployed on Friday and it didn't break over the weekend" — @devops_nk

ಇದು DevOps ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ನ ಸಣ್ಣ ಸಂತೋಷ. AI ನಿಮಗೆ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಶುಕ್ರವಾರದಂದು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಿದ ನಂತರದ ನಿರಾಳತೆಯ ಭಾವನೆ ಮಾನವನ ಸವಲತ್ತು.

ತೀರ್ಮಾನ

DevOps ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ ಮೂಲ ಬದಲಾಗಿಲ್ಲ: ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಲ್ಯಾಪ್‌ಟಾಪ್‌ನಿಂದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ತಲುಪುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು.

AI ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿದೆ, ಬದಲಿಯಲ್ಲ. ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ, ವಿನಮ್ರರಾಗಿರಿ.

ಮತ್ತು, YAML ನ ಇಂಡೆಂಟೇಶನ್ ಬಗ್ಗೆ ಭಯಭಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.