YAML ഇന്നും ലോകം ഭരിക്കുന്നു, എന്നാൽ AI DevOps-ൻ്റെ കളി മാറ്റുന്നു
ഞാനൊരു കഥ പറയാം.
കഴിഞ്ഞ ആഴ്ച ഞാൻ ഒരു സീനിയർ DevOps എഞ്ചിനീയറെ കണ്ടു. അദ്ദേഹം എന്നോട് പറഞ്ഞു: "2025-ൽ DevOps-ലേക്ക് പ്രവേശിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്, എന്നാൽ 2026-ൽ ഇത് മറ്റൊരു കളിയാണ്."
എന്തുകൊണ്ട്? കാരണം AI എല്ലാവരുടെയും പ്രതീക്ഷകൾ മാറ്റിമറിച്ചു.
YAML: DevOps-ൻ്റെ പൊതുവായ ഭാഷ
AI-യെക്കുറിച്ച് പറയുന്നതിന് മുമ്പ്, ഒരു കാര്യം സമ്മതിക്കണം:
"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
നിങ്ങൾക്ക് ഇൻഡൻ്റേഷനെ വെറുക്കാം. സ്പെയ്സുകളുടെയും ടാബുകളുടെയും മിശ്രിതത്തെ ശപിക്കാം. പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് YAML-ൽ നിന്ന് രക്ഷപ്പെടാൻ കഴിയില്ല.
രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, ഈ "കോൺഫിഗറേഷൻ ആസ് കോഡ്" എന്ന രീതി AI യുഗത്തിൽ കൂടുതൽ മൂല്യവത്താകുന്നു - കാരണം AI-ക്ക് ഏറ്റവും നന്നായി ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നത് ഘടനാപരമായ ടെക്സ്റ്റ് ഉണ്ടാക്കുക എന്നതാണ്, YAML കൃത്യമായി അത് തന്നെയാണ്.
DevOps-ൽ AI-യുടെ ഇരട്ട സ്വാധീനം
AI-ക്ക് DevOps-ൽ പ്രത്യക്ഷത്തിൽ വിരുദ്ധമായ രണ്ട് സ്വാധീനങ്ങളുണ്ട്:
1. പ്രവേശനത്തിനുള്ള കടമ്പ കുറയ്ക്കുന്നു
- AI-ക്ക് CI/CD പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയും
- AI-ക്ക് Terraform കോഡ് എഴുതാൻ കഴിയും
- AI-ക്ക് Kubernetes പിശകുകൾ വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയും
2. പ്രതീക്ഷകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു
- AI-ക്ക് കോഡ് ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ വേഗത്തിൽ ഡെലിവർ ചെയ്യണം
- AI-ക്ക് ഡീബഗ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, പിന്നെ എന്തിനാണ് ഡൗൺടൈം?
- ടൂളുകൾ ഇത്ര ശക്തമാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ കൂടുതൽ സേവനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യണം
ഫലം ഇതാണ്: ടൂളുകൾ ശക്തമായി, പക്ഷേ എഞ്ചിനീയർമാരുടെ സമ്മർദ്ദവും വർദ്ധിച്ചു.
സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ മാന്ത്രികമല്ല, പാറ്റേണുകളാണ്
ഒരു DevOps എഞ്ചിനീയർ എഴുതി:
"System design is not magic. It is patterns. Learn these 12 architecture concepts and suddenly every whiteboard interview feels like easy mode." — @SiddarthaDevops
ഇത് AI-ക്ക് പകരം വയ്ക്കാൻ കഴിയാത്ത ഭാഗമാണ്. പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയാൻ അനുഭവപരിചയം വേണം, തെറ്റുകൾ വരുത്തണം, പുലർച്ചെ മൂന്ന് മണിക്ക് പ്രൊഡക്ഷൻ അപകടങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ വിളിച്ചുണർത്തേണ്ടി വരണം.
AI-ക്ക് "എങ്ങനെ ചെയ്യണം" എന്ന് നിങ്ങളോട് പറയാൻ കഴിയും, പക്ഷേ "എന്തിനുവേണ്ടി ഇത് ചെയ്യുന്നു" എന്ന് പറയാൻ കഴിയില്ല.
2026-ലെ DevOps കരിയർ ഉപദേശം
നിങ്ങൾക്ക് 2026-ൽ ഒരു DevOps കരിയർ ആരംഭിക്കാനോ വികസിപ്പിക്കാനോ താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ഇതാ ചില പ്രായോഗിക ഉപദേശങ്ങൾ:
- YAML ഇപ്പോഴും പ്രധാനമാണ്: AI ഉണ്ടാക്കുമെന്നതിനാൽ വ്യാകരണം പഠിക്കാതിരിക്കരുത്
- അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക: AI കോഡ് ഉണ്ടാക്കുന്നു, നിങ്ങൾ കോഡ് എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ബാധ്യസ്ഥരാണ്
- ഡീബഗ്ഗിംഗ് പഠിക്കുക: AI-ക്ക് കോഡ് എഴുതാൻ കഴിയും, പക്ഷേ ഡീബഗ്ഗിംഗിന് ഇപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ സഹജാവബോധം ആവശ്യമാണ്
- സുരക്ഷയിൽ ശ്രദ്ധിക്കുക: DevSecOps ഒരു മുദ്രാവാക്യമല്ല, അത്യാവശ്യമാണ്
- AI ടൂളുകൾ സ്വീകരിക്കുക: Copilot ഉപയോഗിക്കുക, ChatGPT ഉപയോഗിക്കുക, പക്ഷേ ഔട്ട്പുട്ട് എപ്പോഴും പരിശോധിക്കുക
ഒരു യഥാർത്ഥ കഥ
ഒരാൾ രണ്ട് വാക്കുകൾ മാത്രം ട്വീറ്റ് ചെയ്തു: "Real".
അദ്ദേഹം വെള്ളിയാഴ്ച കോഡ് വിന്യസിച്ചു, വാരാന്ത്യത്തിൽ ഒരു പ്രശ്നവുമുണ്ടായില്ല.
"Deployed on Friday and it didn't break over the weekend" — @devops_nk
ഇതാണ് DevOps എഞ്ചിനീയർമാരുടെ ചെറിയ സന്തോഷം. AI-ക്ക് കോഡ് എഴുതാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ വെള്ളിയാഴ്ച വിജയകരമായി വിന്യസിച്ചതിന് ശേഷമുള്ള ആശ്വാസം മനുഷ്യന്റെ മാത്രം പ്രത്യേകതയാണ്.
ഉപസംഹാരം
DevOps വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ കാതൽ മാറിയിട്ടില്ല: ഡെവലപ്പർമാരുടെ ലാപ്ടോപ്പിൽ നിന്ന് പ്രൊഡക്ഷൻ പരിതസ്ഥിതിയിലേക്ക് കോഡ് വിശ്വസനീയമായി എത്തിക്കുക.
AI ഒരു ആക്സിലറേറ്ററാണ്, പകരക്കാരനല്ല. ടൂളുകൾ പഠിക്കുക, തത്വങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക, വിനയം നിലനിർത്തുക.
കൂടാതെ, YAML-ലെ ഇൻഡൻ്റേഷനോട് ഭയം നിലനിർത്തുക.
