Testei essa IA para saber o quanto ela manja de Kubernetes!



A primeira impressão é que ainda não será dessa vez que a Skynet vai nos pegar! Também, o medo de perder nossos empregos para uma inteligência artificial ainda não é realidade. Por outro lado, fiquei entusiasmado com o potencial que a OpenAI tem para revolucionar o nosso dia a dia.  O chat traz resultados muito mais diretos e de entendimento muito mais simples do que um monte de abas abertas no Google.



Lançado recentemente pela OpenAI, o ChatGPT é uma inteligência artificial que pode ajudar a obter informações sobre assuntos específicos, resolver problemas práticos ou aprender algo novo. Em suas próprias palavras, o ChatGPT é:



Eu sou um modelo de linguagem artificial criado pela OpenAI. Minha função é ajudar as pessoas a encontrar respostas e realizar tarefas utilizando a linguagem natural. Eu não tenho uma personalidade ou vontades próprias, e meu objetivo é fornecer informações precisas e úteis para ajudar as pessoas a resolver seus problemas ou entender melhor algum assunto. Eu não posso ver, ouvir ou sentir como uma pessoa, e minhas respostas são baseadas apenas nas informações que me são fornecidas.”



Testando o ChatGPT 



Conforme a sua promessa, vamos ao nosso experimento para descobrir o quanto o ChatGPT sabe sobre administração de clusters Kubernetes e se ele pode nos ajudar nas tarefas do dia a dia. 



Para começar, testei um pouco da sua habilidade de “entender problemas e orientar em linguagem natural”:





Legal, a ferramenta deu algumas orientações simples que encontraríamos também em uma pesquisa rápida na documentação. Quanto à forma de se comunicar, o robô tem mesmo uma linguagem natural, semelhante à humana!



Agora, vamos ver como ele se sai com um erro de verdade:





Até aqui, o ChatGPT deu uma boa orientação, mas nada de muito prático, porque eu queria algo mais do que uma direção. Com esse log, espero e preciso de algo mais prático. Por isto, vamos ser mais diretos a partir dessa orientação e do significado do erro:





Agora, sim, uma dica bem direta de como encontrar os “pods ofensores"! Mas não vamos ficar só nas remediações de problemas. Vamos além: como podemos evitar que isso aconteça?





Maravilha!



Essa é uma recomendação muito importante: definir limites de recursos para seus pods para que não destruam seu cluster e afetem suas aplicações. Sobre esse assunto, tenho mais algumas dicas nesse KubiLab



Para terminar, decidi fazer a pergunta de milhões:





Bom, essa é uma resposta complexa, mas foi ótima. Também já falamos desses tópicos em nosso blog. Se quiser saber um pouco mais, acesse:



1 - Configurando limites e resources (KubiLab)



2 - Usando Cotas em seus Namespaces (Doc.Kubernetes)



3 - Kubicast sobre melhores práticas (Ouça aqui)



4 - Monitoramento: série sobre observabilidade (Ouça aqui)



Seguindo, uma ótima função que percebi é que a OpenAI pode ajudar na administração e criação de recursos com exemplos e templates de deploys de aplicações. Vamos aqui a alguns exemplos:







A OpenAI também pode facilmente dar os passos para a instalação de uma aplicação ou deploy em seu cluster, por exemplo, da stack de Prometheus e Grafana, usando Helm:





Conclusão



Apesar do ChatGPT ter dado boas respostas para as minhas questões, é importante lembrar que todo processo começa e termina em pessoas. Antes de se maravilhar com esquemas pasteurizados e engessados, precisamos considerar os indivíduos, as diferentes realidades das empresas e suas equipes. Portanto, é sempre essencial reunir o time, compreender os requisitos dos projetos e trabalhar em conjunto com a situação real.



Ainda temos um caminho a percorrer em termos de desenvolvimento, mas conseguir terceirizar a tarefa de lembrar as coisas para uma ferramenta pode tornar nossas vidas muito mais simples e mais conveniente. Por fim, a linguagem natural utilizada pela OpenAI certamente será uma grande ajuda neste sentido, e, como sempre, revise, pesquise e não copie e cole direto em seu ambiente, afinal as informações dela vieram diretamente de um aglomerado de outras informações que podem ou não estar corretas.


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