AI в DevOps: Най-добрите ресурси, с които да стартирате

Да намерите качествени обучителни материали онлайн понякога е като да търсите игла в купа сено. Много често те се оказват неточни или практически неприложими. В тази статия експертите от DataArt Юджийн Киселов (DevOps инженер) и Анна Болдирева (Resource мениджър) споделят най-полезните тенденции, инструменти и източници за DevOps специалисти, които искат да работят по-ефективно с помощта на изкуствен интелект.

---

Преди да започнете

Преди да се гмурнете в курсове и инструменти, е важно да разберете кривата на обучение. Някои умения са основополагащи – като ефективното писане на промптове и базовите концепции на машинното обучение, докато други, например разработката на агенти, са по-напреднали.

Prompting

Да умеете да пишете ефективни промптове е ключово при работа с AI. Добре зададения въпрос или задание води до по-добри резултати. Например можете да помолите AI да ви състави списък с обучителни материали.

Ето примерен промпт, създаден чрез Gemini 2.5 Pro в Google AI Studio. Задачата е да се намерят 10 ресурса за AWS Lambda Security and Compliance:

{
  "prompt_name": "Curated AWS Lambda Security & Compliance Learning Resources",
  "persona": "Principal Cloud Security Architect с над 10 години опит в DevSecOps, специализиран в осигуряването на AWS Lambda, IAM, моделиране на заплахи и автоматизация на съответствие.",
  "task": "Генерирай 10 основни обучителни ресурса за усвояване на сигурността и съответствието на AWS Lambda, насочени към DevOps/Cloud/Security инженери. Фокусирай се върху IAM, SAST/DAST, сигурно програмиране, права, подписване на код, VPC изолация, криптиране, тайни и съответствие (SOC 2, HIPAA, PCI DSS).",
  "output_format": {
   "title": "Топ 10 ресурса за сигурност и съответствие на AWS Lambda",
    "intro": "Напиши 2–3 изречения защо защитата на няколко нива и непрекъснатото съответствие са важни за Lambda приложенията.",
    "list": "Дай номериран списък от 10 ресурса – курсове, статии и видеа, всяко с кратко резюме за ползата му в контекста на сигурността/съответствието.",
    "validation": {
      "checklist": [
        "Точно 10 ресурса: [ ]",
        "Смес от курсове, статии и видеа: [ ]",
        "Фокус върху сигурност/съответствие: [ ]"
      ],
      "confidence": "Оцени от 1 до 5 доколко са изпълнени изискванията."
    }
  }
}

Днес те питаме…

Какво мислите относно новата директива на ЕС за прозрачност на заплащането?

• Ще ми спести много време при търсене на работа
• Компаниите просто ще посочват твърде широк диапазон на заплата
• Заплатата е нещо, което трябва да се договори между кандидат и работодател
• Ще доведе до излишно напрежение между членовете на екипите

 Loading …

Този подход дава по-фокусирана отправна точка от обикновено търсене в Google. Специалистите от DataArt препоръчват да започнете с безплатната Prompt Engineering Whitepaper в Kaggle.

Важно: Винаги възприемайте резултатите от AI като чернова, не като окончателно решение. След това проверявайте източниците и тествайте преди да приложите нещо!

Основи на големи езикови модели (LLM)

Ако тепърва навлизате в големите езикови модели, започнете с видеата на Andrej Karpathy (известен като „бащата на vibe coding“). Той обяснява сложните концепции ясно и без излишна математика.
Според екипа на DataArt добър старт е да изгледате неговия „deep dive“ и практическите демонстрации, както и да разгледате списъка с ресурси в GitHub.

Основи на машинното обучение

Не е нужно да сте специалист по данни, за да използвате генеративен AI, но е полезно да знаете понятия като обучение, параметри и модели.

За начало опитайте курсовете на Andrew Ng в Coursera — те обясняват базовите концепции с ясни примери и визуализации, препоръчват от DataArt.

ML/Ops

Днес моделите вече са част от стандартните натоварвания – редом с уеб приложения, контейнери и batch задачи. Добре е да разбирате как работи всеки тип натоварване.
Пътят за обучение на Google ML Engineer е чудесна отправна точка (няма нужда да държите изпита). Материалът е наличен и в Coursera, но Google предлага и добре направени практически задачи.
Ако предпочитате книги – разгледайте ръководството за обучение на O’Reilly.

Програмиране с помощта на AI

Макар „vibe coding“ да е изключително популярен, не трябва да се доверявате сляпо на код, който не разбирате.
AI може отлично да помага при добавяне на тестове, валидации, автодовършване или преименуване, но човек трябва да участва в сложните и рисковите промени.
Винаги преглеждайте генерирания код!

Полезен ресурс: LinkedIn курсът за това как да програмирате отговорно с помощта на AI.

Генеративен AI за DevOps задачи

Генеративният AI навлиза все по-силно в различни инструменти, облачни платформи и обучителни материали, но все още е нов в ежедневната работа на екипите.
Тези курсове, препоръчани от DataArt, ще ви помогнат да започнете:

• Pluralsight – практическо приложение на GenAI за типични DevOps задачи: генериране на инфраструктурен код, AI мониторинг и препоръки за сигурност.
  
• LinkedIn Learning – подобно съдържание, но с управленски фокус.
  
• Udemy – включва раздел за създаване и използване на AI агенти.
  
  

AI агенти

Съвременните AI агенти могат да автоматизират оперативни задачи като управление на инфраструктура и отстраняване на проблеми. Например, агент може да генерира Kubernetes deployment, да го изложи чрез service, да добави persistent volume claims и дори да коригира грешки при нужда.

Макар тези агенти да са впечатляващи, винаги трябва да проверявате резултатите им и да осигурявате човешки контрол.

Искате да си направите собствен AI агент?

Прочетете ръководството в Medium и изгледайте видеото на Peter Jausovec, в което показва как да го създадете за инфраструктурна задача, съветват от DataArt.

Агентни натоварвания за бизнес употреба

Създаването на AI агенти не е типична DevOps задача, но може да елиминира множество повтарящи се дейности.
AI агентите вече се срещат навсякъде – в Google Calendar, YouTube, смарт телевизори, дори могат да поръчват пица.

При толкова много ресурси е трудно да се избере откъде да се започне. Екипът на DataArt се придържа към следното правило: фокусирайте се върху изграждането на агенти директно, без no-code рамки като n8n (поне засега).

Полезни курсове:

• Udemy: The Complete Agentic AI Engineering
  
• Coursera: LangChain for LLM Application Development
  
• Hugging Face: Agents course
  
• GitHub: AI Agents for Beginners
  
• Документация на n8n – само за справка
  
  
  

GenAI като облачно натоварване

От DataArt разказват, че са попитали няколко големи езикови модела как виждат бъдещето на DevOps — и отговорите се оказват сходни.
MLOps е част от тази трансформация, но моделите подчертават и нови тенденции.

Grok:
 (примерен prompt)

• Gemini Pro 2.5:
   (примерен prompt)

• ChatGPT:
   (примерен prompt)

За по-дълбок контекст прочетете статията на Dev за Docker и Terraform, а след това допълнете с LinkedIn курс по Generative AI в облачните изчисления, съветват експертите от DataArt.

Сертификации

Препоръчваме ви да положите AI сертификационните изпити на AWS и Azure– съвет, който идва от екипа на DataArt.
Изпитът на AWS е по-концептуален и приложим в различни контексти, докато този на Azure е по-фокусиран върху самата облачна платформа.
Ако търсите по-бизнес ориентиран подход, разгледайте Google Generative AI Leader Certification – съдържанието е информативно, макар и насочено към нетехнически роли.

Финални мисли

Генеративният AI в DevOps се развива с изключителна скорост, но основните принципи остават същите: тествайте обстойно, валидирайте резултатите и винаги поддържайте човешки контрол.

“Започнете с изброените ресурси, експериментирайте безопасно и оставете любопитството да ви води в обучението!“ – насърчават от DataArt.