Generative AI voor Infrastructure-as-Code configuraties als reactie op drift detection
Infrastructure as Code (IaC) is een essentieel hulpmiddel binnen cloud computing. Het maakt het mogelijk om infrastructuur te beheren en te provisionen via code in plaats van handmatige configuraties. In de praktijk werken handmatige en geautomatiseerde taken echter niet altijd goed samen. Het verwerken van een kleine handmatige wijziging in de code kan daardoor een arbeidsintensief en foutgevoelig proces zijn.
Large Language Models en IaC-achtergrond
Het paper geeft een overzicht van Large Language Models (LLMs), met nadruk op het belang van prompt engineering en benchmarkingtechnieken om hun prestaties te optimaliseren. Daarnaast wordt achtergrond gegeven over IaC, waarbij de verschillen tussen stateful en stateless tools worden belicht, evenals de uitdagingen die ontstaan door drift. Het onderzoek richt zich op het evalueren van de effectiviteit van generative AI in twee specifieke scenario’s: een single-file IaC-configuratie en een multi-file configuratie. In beide gevallen worden handmatige wijzigingen aangebracht in de gedeployde infrastructuur. Vier promptingtechnieken worden gebruikt om IaC-codeoplossingen te genereren. Deze oplossingen worden gebenchmarkt met behulp van de BLEU-score om te meten hoe nauwkeurig de output van de LLM is in vergelijking met door mensen geschreven code.
Resultaten en proof of concept
De resultaten laten zien in hoeverre generative AI developers kan ondersteunen bij het debuggen van handmatige wijzigingen binnen IaC-configuraties. Een proof of concept-implementatie demonstreert hoe deze functionaliteiten geïntegreerd kunnen worden binnen een DevOps-workflow.
Conclusies en toekomstig onderzoek
Het paper sluit af met een bespreking van de bevindingen, aanbevelingen voor verbeteringen en het schetsen van toekomstige onderzoeksrichtingen om de synergie tussen generative AI en IaC-practices verder te versterken.
