Chắc hẳn nhiều người cũng đã và đang đặt ra câu hỏi này. Hãy cùng Candylio khám phá xem liệu AI có thể thay thế hoàn toàn Kỹ sư DevOps?
Trước đây, chúng ta có những system administrator (quản trị viên hệ thống). Họ tiến hành sao lưu, thiết kế VPN và tạo các kế hoạch phục hồi thảm họa (DRPs). Các manager không hiểu họ và nghĩ rằng họ hầu như không làm việc.
Sau đó, DevOps xuất hiện. Quá trình phát triển ngay lập tức được tăng tốc, pipelines hoạt động tốt hơn, sản phẩm ít bug hơn và các developer (lập trình viên) cuối cùng cũng hài lòng.
Và tiếp đó, các container xuất hiện. Mọi người đổ xô vào Kubernetes. Họ thực hành Kubernetes vì mục đích của nó, vì thuật ngữ thông dụng và cơ hội để thể hiện rằng họ là người dẫn đầu.
Và rồi trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện - không gì khác hơn là một cuộc cách mạng. Sự cuồng loạn nổ ra trong lĩnh vực IT về việc sẽ không cần đến con người trong tương lai gần vì mọi thứ sẽ do AI thực hiện. Nhưng trước khi chúng ta bắt đầu hoảng loạn, hãy cùng tìm hiểu xem AI hoạt động tốt như thế nào, điểm yếu của nó trong DevOps và liệu các Kỹ sư DevOps có nên lo sợ nó và bắt đầu rèn giũa lại kĩ năng ngay hôm nay.
AI dở và hay ở chỗ nào?
AI là một trợ thủ tuyệt vời trong việc tự động hoá các task lặp đi lặp lại và là trợ lý tuyệt vời trong việc phát triển. Nó kiểm tra cú pháp, clean code, chèn các function (tính năng), viết chú thích code, tìm các bug bạn có thể bỏ qua, thành công trong việc testing, tạo các test và hoạt động tốt trong việc log analysis. Nó cũng giúp dự đoán behavior (hành vi), load và issue của hệ thống và hoạt động tốt trong việc phát hiện threats (mối đe dọa) và phản hồi sự kiện.
Tuy nhiên, AI thiếu khả năng hiểu sâu về context, về những analysis quan trọng, về tính sáng tạo và động lực - những khía cạnh thiết yếu của DevOps - chủ yếu là về giao tiếp. AI cũng gặp khó khăn trong việc xây dựng các quy trình phức tạp và sự tương tác giữa các phần khác nhau và phức tạp của một hệ thống.
Tại sao DevOps vượt trội hơn AI
DevOps là một phương thức thúc đẩy sự cộng tác giữa software developers (kỹ sư phần mềm) và IT professionals (chuyên gia IT) trong khi automate (tự động hoá) việc phân phối software và thay đổi cơ sở hạ tầng. Mục tiêu của nó là tạo ra một văn hóa và môi trường nơi phát triển, testing và phát hành software có thể diễn ra nhanh chóng, thường xuyên và đáng tin cậy. AI chưa phải là cây đũa phép có thể giải quyết các nhiệm vụ lấy con người làm trung tâm.
DevOps vượt ra ngoài các pipeline, server, Kubernetes và Docker, nhấn mạnh teamwork và mối quan hệ chặt chẽ trong team. Với DevOps, không có team riêng biệt nào tuân theo các quy tắc cụ thể của họ; thay vào đó, có một team phân phối thống nhất, nơi mọi người đều chịu trách nhiệm về các issue và mong muốn giải quyết chúng. DevOps cũng bao gồm giao tiếp giữa các phòng ban, chuyển giao kiến thức và tương tác trong quá trình triển khai.
Còn về mảng Technical thì sao?
Hiển nhiên, AI có thể hỗ trợ bạn viết scripts ở Bash, Python hoặc PowerShell - hãy hỏi ChatGPT và nó sẽ được cung cấp kèm theo bình luận (comments). Tuy nhiên, việc suy nghĩ kỹ về một DRP hoàn chỉnh với việc testing và xác minh backup thì lại nằm ngoài khả năng của AI. Làm thế nào để bạn giải thích với ChatGPT rằng các tapes mà chúng ta sử dụng để backups cần được lưu trữ trong ngân hàng (bank) và quy trình khôi phục dữ liệu cần được kiểm tra theo quý, có khả năng thất bại chỉ vì số điện thoại được viết sai?
Hoặc hãy lấy các container và Kubernetes làm ví dụ. Cấu hình chính xác delpoyments của bạn đòi hỏi rất nhiều công việc - PSP, PodDisruptionBudget, giới hạn và yêu cầu tốt, probes (cài đặt để chúng không làm sập cluster), cấu hình bảo mật và giám sát thích hợp. Giao cho AI thực hiện các task này là không thực tế - bạn cần một Kỹ sư DevOps có năng lực để tự triển khai chúng.
AI vs DevOps: Ai là kẻ chiến thắng?
Bạn đã bao nhiêu lần viết một script và cảm thấy quá lười để thêm chú thích hoặc viết một README? Bạn đã bao nhiêu lần tự tay tìm kiếm các bugs trong khi code và sửa nó (từng dòng một, qua những đêm dài)? Bạn đã bao nhiêu lần phải thức dậy vào ban đêm do thông báo sản xuất (production notification)? Đây là nơi AI phát huy tác dụng, tự động hoá những task đó và các nhiệm vụ tương tự.
Sẽ không có cuộc chiến sinh tồn trong tương lai. Sức mạnh của AI được giải phóng khi kết hợp với cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm. Điều đó có nghĩa là, DevOps sẽ lên kế hoạch, thực hiện, kiểm soát và cải tiến, trong khi AI sẽ giúp xử lý các nhiệm vụ nhanh hơn và chính xác hơn.
Những Chuyên gia giỏi luôn học hỏi liên tục
DevOps phải nâng cao thêm kiến thức, rèn luyện kỹ năng và học cách xử lý các tình huống xung đột - không chỉ vì những mối đe dọa từ AI mà còn để trở thành và duy trì vị trí chuyên gia. Nếu bạn linh hoạt, dễ dàng thích nghi với những thay đổi và đương đầu với những thách thức trực diện mà không than thở về quá khứ, thì không có AI nào có thể thay thế bạn. AI sẽ hỗ trợ bạn, bằng cách hỏi: “Hôm nay bạn thế nào? Chúng ta có thể cải thiện và hoàn thành gì hôm nay? ”.
Nguồn: Devops.com
コメント