Как с помощью ИИ-агентов собрать живую инфраструктуру — без Kubernetes и DevOps

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. 4heck 9 минут назад Как с помощью ИИ-агентов собрать живую инфраструктуру — без Kubernetes и DevOps Средний 7 мин 295 Блог компании Яндекс Практикум DevOps * Системное администрирование * IT-инфраструктура * Искусственный интеллект Кейс Привет! Меня зовут Руслан Мамлеев, я эксперт курса «Архитектор ПО» в Практикуме PRO и технический директор (CTO) в GetFloorPlan. Недавно на фоне кризиса и сокращения бюджетов у нас ушёл DevOps.

А вместе с ним исчезла и целостная картина инфраструктуры — только он понимал, какие серверы, домены и прокси у нас есть, где что живёт, какие доступы выданы, что мониторится, а что нет. Два месяца провели в хаосе. Нанимать нового специалиста было рискованно — это дополнительный бюджет, поиск и онбординг.

Технические детали

Не нанимать — тоже, потому что инфраструктура бы никуда не делась. Поэтому я пошёл по третьему пути — и за три недели переосмыслил сам подход к инфраструктуре. С чем мы имели дело Немного контекста:мы небольшой стартап, достаточно сильно экономим — у нас нет Kubernetes, platform engineering и прочих энтерпрайз-практик, всего 20–30 серверов у разных провайдеров, не объединённых в кластер, часть серверов — в Hetzner, потому что так дешевле, а часть — в российском контуре, так как сервисы должны быть доступны в России, инфраструктура живая и местами исторически сложившаяся — например, некоторые домены тянутся корнями к удалённому инстансу GitLab через несколько форков.

Сначала я думал, что инвентаризация — это разовая задача. Нужно просто собрать список серверов, чтобы понять, что у нас есть. Но когда мы начали делать это с помощью ИИ-агентов, быстро выяснилось, что мы можем создать живой инвентарь — единый source of truth, который можно расширить под любые инфраструктурные задачи.

Скриншоты Начало было простым и немного смешным, потому что состояние было отчаянное. Я просто накидал в Codex скриншоты из Hetzner, AWS и других кабинетов (даже не текстом, а просто картинками) и попросил агента зафиксировать всё, что он видит: названия серверов, IP-адреса, провайдеров, базовые атрибуты. Все данные мы сложили в JSON.

Отраслевые последствия

Просто потому что было удобно: у меня технический бэкграунд, я его нативно понимаю, и с ним хорошо работает ИИ. У нас не было какой-то идеальной схемы — просто живая структура, которая отвечала текущим потребностям. Начали с массива серверов, а остальное наращивали по мере необходимости и срочности.

Карточка сервера в JSONШаг 2. Реестр SSH-ключейОдно дело — видеть сервер, а другое — иметь к нему доступ. Надо было понять, могу ли я вообще куда-то зайти.

Мы проверили SSH-доступы, убедились, что везде прокинуты ключи, и дописали это в инвентарь. Файл сразу начал расширяться: мы не только перечислили серверы, но и описали, как в них зайти, под каким пользователем, через какой порт, есть ли доступ или выдаёт ошибку. Я задумался: а кто ещё, кроме меня, может войти на сервер?

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.