YAML ਅਜੇ ਵੀ ਦੁਨੀਆ 'ਤੇ ਰਾਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ AI DevOps ਦੀ ਖੇਡ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਮੈਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਣ ਦਿਓ।
ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਮੈਂ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ DevOps ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਮਿਲਿਆ, ਜਿਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸਿਆ: "2025 ਵਿੱਚ DevOps ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ, ਪਰ 2026 ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਖੇਡ ਹੈ।"
ਕਿਉਂ? ਕਿਉਂਕਿ AI ਨੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
YAML: DevOps ਦੀ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਭਾਸ਼ਾ
AI ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਤੱਥ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ:
"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
ਤੁਸੀਂ ਇੰਡੈਂਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਨਫ਼ਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਸਪੇਸਾਂ ਅਤੇ ਟੈਬਾਂ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਰਾਪ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਪਰ ਤੁਸੀਂ YAML ਤੋਂ ਬਚ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।
ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਇਹ "ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਐਜ਼ ਕੋਡ" ਪੈਰਾਡਾਈਮ AI ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ - ਕਿਉਂਕਿ AI ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢਾਂਚਾਗਤ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ YAML ਬਿਲਕੁਲ ਢਾਂਚਾਗਤ ਟੈਕਸਟ ਹੈ।
DevOps 'ਤੇ AI ਦਾ ਦੋਹਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵ
DevOps 'ਤੇ AI ਦੇ ਦੋ ਵਿਰੋਧੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ:
1. ਐਂਟਰੀ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ
- AI CI/CD ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
- AI Terraform ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ
- AI Kubernetes ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
2. ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ
- ਕਿਉਂਕਿ AI ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
- ਕਿਉਂਕਿ AI ਡੀਬੱਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਕਿਉਂਕਿ ਟੂਲ ਇੰਨੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹਨ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ: ਟੂਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਵੀ ਵਧ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸਿਸਟਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੋਈ ਜਾਦੂ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਹੈ
ਇੱਕ DevOps ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੇ ਲਿਖਿਆ:
"System design is not magic. It is patterns. Learn these 12 architecture concepts and suddenly every whiteboard interview feels like easy mode." — @SiddarthaDevops
ਇਹ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ AI ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ। ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਜਰਬੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਵੇਰੇ 3 ਵਜੇ ਉਤਪਾਦਨ ਹਾਦਸਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਬੁਲਾਏ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ "ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ", ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ "ਇਹ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਹੈ"।
2026 ਲਈ DevOps ਕਰੀਅਰ ਸਲਾਹ
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ 2026 ਵਿੱਚ DevOps ਕਰੀਅਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣਾ ਜਾਂ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਵਿਹਾਰਕ ਸੁਝਾਅ ਹਨ:
- YAML ਅਜੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਵਿਆਕਰਣ ਨਾ ਸਿੱਖੋ ਕਿ AI ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ: AI ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ ਕਿ ਕੋਡ ਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ
- ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ: AI ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
- ਸੁਰੱਖਿਆ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ: DevSecOps ਕੋਈ ਨਾਅਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਲੋੜ ਹੈ
- AI ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਅਪਣਾਓ: Copilot ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ChatGPT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਪਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
ਸੱਚੀ ਕਹਾਣੀ
ਕਿਸੇ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਟਵੀਟ ਪੋਸਟ ਕੀਤਾ: "Real"।
ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਉਸਦੇ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਨੂੰ ਕੋਡ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਆਈ।
"Deployed on Friday and it didn't break over the weekend" — @devops_nk
ਇਹ ਇੱਕ DevOps ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੀ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਖੁਸ਼ੀ ਹੈ। AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ੁੱਕਰਵਾਰ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਰਾਹਤ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
DevOps ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੋਰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਿਆ ਹੈ: ਕੋਡ ਨੂੰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੇ ਲੈਪਟਾਪ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ।
AI ਇੱਕ ਐਕਸਲੇਟਰ ਹੈ, ਕੋਈ ਬਦਲ ਨਹੀਂ। ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰੋ, ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝੋ, ਨਿਮਰ ਰਹੋ।
ਨਾਲ ਹੀ, YAML ਦੀ ਇੰਡੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰੋ।
