YAML သည် ကမ္ဘာကို ဆက်လက်အုပ်စိုးနေဆဲဖြစ်သော်လည်း AI က DevOps ၏ကစားပွဲကို ပြောင်းလဲနေသည်။
ကျွန်ုပ် ပထမဦးစွာ ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ် ပြောပြပါရစေ။
ပြီးခဲ့သည့်အပတ်က ကျွန်ုပ်သည် အတွေ့အကြုံရင့် DevOps အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးနှင့် တွေ့ဆုံခဲ့ပြီး သူက ကျွန်ုပ်အား “၂၀၂၅ ခုနှစ်တွင် DevOps သို့ ဝင်ရောက်ရန် ခက်ခဲသော်လည်း ၂၀၂၆ ခုနှစ်သည် လုံးဝကွဲပြားခြားနားသော ဂိမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။” ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။
ဘာကြောင့်လဲ? အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် AI သည် လူတိုင်း၏ မျှော်လင့်ချက်များကို ပြောင်းလဲစေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။
YAML- DevOps ၏ ဘုံဘာသာစကား
AI အကြောင်း မပြောမီ အချက်အလက်တစ်ခုကို ဦးစွာဝန်ခံပါ-
"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
သင်သည် indentation ကို မုန်းတီးနိုင်သည်။ သင်သည် space များနှင့် tab များကို ရောနှောအသုံးပြုခြင်းကို ကျိန်ဆဲနိုင်သည်။ သို့သော် သင်သည် YAML ကို ရှောင်လွှဲ၍မရပါ။
စိတ်ဝင်စားစရာမှာ ဤ “Configuration as Code” ပုံစံသည် AI ခေတ်တွင် ပို၍ပင်တန်ဖိုးရှိလာသည်- အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် AI သည် တည်ဆောက်ထားသော စာသားများကို ထုတ်လုပ်ရာတွင် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပြီး YAML သည် တည်ဆောက်ထားသော စာသားဖြစ်သည်။
DevOps အပေါ် AI ၏ နှစ်ထပ်သက်ရောက်မှု
AI သည် DevOps အပေါ် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်ပုံရသော သက်ရောက်မှုနှစ်ခုရှိသည်။
1. ဝင်ရောက်ရန် အတားအဆီးကို လျှော့ချခြင်း
- AI သည် CI/CD ပိုက်လိုင်းများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
- AI သည် Terraform ကုဒ်ကို ရေးနိုင်သည်။
- AI သည် Kubernetes အမှားများကို ရှင်းပြနိုင်သည်။
2. မျှော်လင့်ချက်များကို မြှင့်တင်ခြင်း
- AI သည် ကုဒ်ကို ထုတ်လုပ်နိုင်သောကြောင့် သင်သည် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပို့ဆောင်သင့်သည်။
- AI သည် debug လုပ်နိုင်သောကြောင့် အဘယ်ကြောင့် downtime ရှိနေသေးသနည်း။
- ကိရိယာများသည် အလွန်အားကောင်းသောကြောင့် သင်သည် ဝန်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုစီမံခန့်ခွဲသင့်သည်။
ရလဒ်မှာ- ကိရိယာများသည် ပိုမိုအားကောင်းလာသော်လည်း အင်ဂျင်နီယာများ၏ ဖိအားသည်လည်း ကြီးမားလာသည်။
စနစ်ဒီဇိုင်းသည် မှော်မဟုတ်ပါ၊ ပုံစံများသာဖြစ်သည်
DevOps အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးက ဤသို့ရေးသားခဲ့သည်-
"System design is not magic. It is patterns. Learn these 12 architecture concepts and suddenly every whiteboard interview feels like easy mode." — @SiddarthaDevops
၎င်းသည် AI အစားထိုး၍မရသော အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။ ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှုသည် အတွေ့အကြုံ၊ အမှားလုပ်ရန်လိုအပ်ခြင်းနှင့် နံနက် ၃ နာရီတွင် ထုတ်လုပ်မှုမတော်တဆမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သည်။
AI သည် သင့်အား “ဘယ်လိုလုပ်ရမလဲ” ကို ပြောပြနိုင်သော်လည်း “ဘာကြောင့် ဒီလိုလုပ်ရမလဲ” ကို မပြောပြနိုင်ပါ။
၂၀၂၆ ခုနှစ်အတွက် DevOps အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်များ
၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် DevOps အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းလုပ်ငန်းသို့ ဝင်ရောက်ရန် သို့မဟုတ် တိုးတက်စေလိုပါက ဤတွင် လက်တွေ့ကျသောအကြံပြုချက်အချို့ရှိသည်။
- YAML သည် အရေးကြီးနေဆဲဖြစ်သည်- AI က ထုတ်လုပ်နိုင်လို့ သဒ္ဒါကို မလေ့လာဘဲ မနေပါနဲ့။
- အခြေခံမူများကို နားလည်ပါ- AI သည် ကုဒ်ကို ထုတ်လုပ်သည်၊ သင်သည် ကုဒ်က ဘာလုပ်နေသည်ကို နားလည်ရန် တာဝန်ရှိသည်။
- Debug လုပ်ခြင်းကို ကျွမ်းကျင်ပါ- AI သည် ကုဒ်ကို ရေးနိုင်သော်လည်း debug လုပ်ရန် လူသားဗီဇလိုအပ်နေသေးသည်။
- လုံခြုံရေးကို အာရုံစိုက်ပါ- DevSecOps သည် ကြွေးကြော်သံမဟုတ်ပါ၊ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
- AI ကိရိယာများကို လက်ခံပါ- Copilot ကိုသုံးပါ၊ ChatGPT ကိုသုံးပါ၊ သို့သော် အမြဲတမ်း output ကို စစ်ဆေးပါ။
အမှန်တကယ် ဇာတ်လမ်း
လူတစ်ဦးသည် စကားလုံးနှစ်လုံးတည်းပါသော tweet တစ်ခုကို တင်ခဲ့သည်- “Real”။
ပုံတွင် သူသည် သောကြာနေ့တွင် ကုဒ်ကို deploy လုပ်ခဲ့ပြီး တစ်ပတ်လုံး ပြဿနာမရှိခဲ့ပါ။
"Deployed on Friday and it didn't break over the weekend" — @devops_nk
၎င်းသည် DevOps အင်ဂျင်နီယာ၏ ပျော်ရွှင်မှုအနည်းငယ်ဖြစ်သည်။ AI သည် သင့်အား ကုဒ်ရေးရန် ကူညီနိုင်သော်လည်း သောကြာနေ့တွင် အောင်မြင်စွာ deploy လုပ်ပြီးနောက် ခံစားရသော သက်သာရာရမှုသည် လူသားများ၏ အခွင့်ထူးဖြစ်သည်။
နိဂုံး
DevOps သည် တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော်လည်း အဓိကအချက်မှာ မပြောင်းလဲပါ- ကုဒ်ကို developer ၏ လက်တော့ပ်မှ ထုတ်လုပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်သို့ ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ရောက်ရှိစေရန်ဖြစ်သည်။
AI သည် အရှိန်မြှင့်စက်ဖြစ်သည်၊ အစားထိုးမဟုတ်ပါ။ ကိရိယာများကို ကျွမ်းကျင်ပါ၊ အခြေခံမူများကို နားလည်ပါ၊ နှိမ့်ချမှုကို ထိန်းသိမ်းပါ။
ထို့အပြင် YAML ၏ indentation ကို ရိုသေလေးစားပါ။
