Содержание
- Краткое резюме
- Почему DevOps и облако будут востребованы в эпоху AI?
- Почему AI пока не заменит DevOps и облако?
Краткое резюме
- В 2025 году выбор правильного направления в IT становится ключевым из-за влияния AI.
- Области, не затронутые искусственным интеллектом, включают кибербезопасность, DevOps, облачные технологии и Data Science.
- DevOps и облако особенно перспективны из-за трёх причин: управление Kubernetes, наблюдаемость (observability) и инфраструктура как код (IaC).
- Эти области требуют глубокого понимания и навыков, которые AI пока не может полноценно заменить.
- AI-модели сегодня в основном ориентированы на разработчиков, а не на инженеров DevOps и облачных систем.
Почему DevOps и облако будут востребованы в эпоху AI?
1. Управление Kubernetes 🚀
Традиционные приложения сегодня обычно разворачивают на кластерах Kubernetes. Но сейчас всё больше и машинное обучение, и крупные языковые модели (LLM) также ориентируются на Kubernetes для выполнения своих рабочих нагрузок. Например, OpenAI использует Kubernetes для своих сервисов.
Управление Kubernetes — сложная задача: инженеры тратят много времени на диагностику, оптимизацию ресурсов, масштабирование и решение неполадок. С учётом роста размеров и количества этих кластеров, спрос на специалистов по Kubernetes будет только расти.
Растущее значение инструментов, вроде KubeSail и vCluster, показывает, что сфера Kubernetes активно развивается и открывает возможности для DevOps-инженеров.
«Kubernetes management is a very difficult thing. DevOps and cloud engineers spend majority of their time dealing with Kubernetes clusters — this is going to be a major opportunity.»
2. Наблюдаемость (Observability) 📊
Observability — важный элемент, который позволяет понять внутреннее состояние приложений и систем. Она распространяется не только на традиционные приложения, но и на машинное обучение и LLM, которые обслуживают тысячи пользователей одновременно.
Возьмём, к примеру, ChatGPT. Без систем наблюдаемости OpenAI не смогла бы своевременно выявлять сбои, аномалии или резкие изменения в производительности. Такие данные критично нужны для улучшения и масштабирования сервисов.
Платформы, собирающие метрики, логи и трассировки (OpenTelemetry и аналогичные), становятся незаменимыми для управления сложными системами с огромным числом клиентов.
«Observability is going to play a critical role in dealing with multiple concurrent users on applications or workloads.»
3. Инфраструктура как код (Infrastructure as code, IaC) 🛠️
В настоящий момент инфраструктура как код остаётся сложной для автоматизации и полного контроля AI. Хотя современные модели способны создавать базовую инфраструктуру по запросу, они не могут обеспечить долгосрочное сопровождение и поддержку состояния системы.
Проблема в контексте: AI не сохраняет исторических знаний о созданных объектах, не отслеживает состояния и "дрейф" инфраструктуры. Это рискованно — можно потерять важные настройки или нарушить работу сервисов.
Поэтому инфраструктура как код требует человеческого вмешательства, а автоматизация через AI здесь ограничена.
«Maintaining the context... identifying the drift on the infrastructure is super complicated and still needs human intervention.»
Почему AI пока не заменит DevOps и облако?
- Основные AI-модели сейчас ориентированы на помощь в разработке (web, fullstack), а не на задачи DevOps.
- DevOps и облако — специализированные области, требующие глубокого понимания инфраструктуры, масштабирования и поддержки.
- Большинство компаний не фокусируются на создании AI-моделей именно для этих сфер, что даёт дополнительное преимущество специалистам.
Подводя итог, DevOps и облако сегодня остаются сложными и важными направлениями в IT, которые AI пока не заменяет. Понимание Kubernetes, наблюдаемости и инфраструктуры как кода позволит не только устоять перед автоматизацией AI, но и стать востребованным специалистом в будущем.