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La lecture de ce billet du blog d'eleven labs m'a donné l'idée de le décliner sur le développement à base de code d'infrastructure (Ansible, Terraform, Puppet, Pulumi, Crossplane ...). Pourquoi ? Parce que je vois trop souvent mis de côté au nom de l'agilité, de la rapidité et de la simplicité de mise en œuvre tout un ensemble de bonnes pratiques. Dans un premier temps, je vais définir ce qu'est une dette technique, puis énumérer les différents types de dettes, et pour en finir certaines causes.

Annoncé il y a quelques mois lors de l'AnsibleFest 2023 et il y a quelques jours lors du Red Hat Summit, Ansible LightSpeed est disponible via une Technical Preview.

Pour rappel, ce projet se nommait auparavant le projet «Wisdom», visant à doter la plate-forme Ansible d’une capacité de traitement intelligent du langage naturel, en faisant appel à IBM Watson Code Assistant.

Pour déployer une application au sein d'un cluster Kubernetes, on peut le faire de manière classique avec des fichiers de configuration YAML ou un gestionnaire de packages comme Helm. Il existe un troisième moyen qui est de créer un opérateur Kubernetes. Voyons dans un premier temps ce qu'est un opérateur Kubernetes.

Et voilà après deux semaines de tests, j'ai fini par livrer mon package python permettant de générer des taches ansible assisté par ChatGPT. Je l'ai appelé ansible-aisnippet.

Dans le précédent billet, nous avons pu voir que chatGPT n'est pas si magique que cela. En effet, il ne suit pas forcément les bonnes pratiques et surtout ne propose pas toujours les solutions adaptées. La plus grosse difficulté est de trouver quelles informations lui fournir pour qu'il produise du contenu proche d'une solution acceptable.

Par nature le DSL Ansible n'est pas un langage de programmation, mais permet plutôt de décrire le résultat souhaité. Le code se trouve en fait dans les modules qui eux sont écrits en Python. Alors est-il possible de demander de l'aide à une Intelligence Artificielle comme celle de ChatGPT ?

Même si les modules Ansiblecommand et shell sont fortement déconseillés, il est des cas où il est impossible de s'en passer, Voyons donc comment les utiliser correctement .

Au début du lancement de l'exécution d'un playbook Ansible, il peut parfois être nécessaire de réaliser des contrôles de conformité avant d'exécuter d'autres actions. Un des premiers contrôles est de vérifier la conformité des variables transmis. C'est là qu'interviennent les modules assert et validate_argument_spec.

Suite à l'annonce du projet Wisdom de Redhat, je me suis fait la réflexion que pour le moment une simple extension vscode de snippets avec des phrases en langage naturel apporterait presque le même résultat.

Red Hat et IBM Research, travaille ensemble sur le projet «Wisdom», visant à doter la plate-forme Ansible d’une capacité de traitement intelligent du langage naturel.

Annoncé en octobre dernier, le projet Wisdom, qui repose sur le programme du AI to Code d’IBM, a pour objectif de générer du code Ansible, playbooks ou rôles, à partir de l'analyse d'une simple phrase rédigée en anglais. Cette IA sera disponible via l'extension Ansible Vscode. Lors de la saisie du descriptif de la tache, l'extension analysera le texte de la description pour en générer le code.