ChatGPT 帮我跑了一个完整的 DevOps 流水线,离了个大谱...

大家好,我是米开朗基杨。

上篇文章给大家介绍了👉如何将 N 个 ChatGPT 账号接入微信,今天就来给大家演示一下如何利用 ChatGPT 帮我工作,让自己有更多的时间摸鱼!

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我将 9 个 ChatGPT 账号接入微信,我现在整个人都麻了...


作为一名云原生搬砖工程师,我经常需要给各路大神演示各种 Demo 环境,奈何自己太菜,总是会遇到各种各样的小问题,有时候需要花上半天时间来解决问题,太折磨人啦!我太菜啦!

于是乎我冒出个想法,ChatGPT 不是上知天文下知地理啥都会嘛,想必云原生也不在话下喽。我想让他给我整个 Gin 应用,然后通过 GitOps 的方式把它部署到 Kubernetes 集群中,这点小小的需求对他来说应该不过分吧??

不试不知道,以试吓一跳。ChatGPT 给出的方案质量高的吓人啊,挑不出啥毛病来,大家可以一起来鉴别一下。

首先需要说明一下规则:ChatGPT 只是一个语言模型,他只会说话,所以我只能向他描述我的需求,然后他给我提供详细的方案和编排文件,最后我再到实际环境中去验证。

编写代码,构建镜像

第一步当然是编写应用代码,并构建 Docker 镜像推送到镜像仓库中。

我提出的需求如下:

这是 ChatGPT 的回答:

我按照 ChatGPT 的指示操作完了之后开始运行容器进行测试:

$ docker run -d -p 8080:8080 yangchuansheng/my-gin-app

完美!👇

部署到 Kubernetes

接下来我需要将应用部署到 Kubernetes 中,并将编排文件上传到 GitHub 仓库。

对话开始:

这里面有几个难点需要 ChatGPT 理解:

  1. 我想部署一个多副本的 Deployment;

  2. 我想看看 ChatGPT 能不能记住我之前提到的用户名。

下面是 ChatGPT 的回复:

我选择使用 KubeSphere 来验证该方案的正确性,毕竟鼠标点两下就完事了。

首先新建一个工作负载,将 Deployment 的内容粘贴进去:

成功运行了 3 个副本:

再创建一个服务:

最后再创建一个应用路由:

ChatGPT 给出的 Ingress 编排文件是有问题的,还是之前的旧语法(因为他从互联网上获取的知识只停留在 2021 年),这也不能怪他,我自己改下吧。

打开页面验证:

完美!!!

使用 GitOps 进行部署

最后一个挑战:让他给我提供一个 ArgoCD 的持续部署方案。

对话开始:

这里也有几个难点:

  1. 我希望 ChatGPT 能够理解我在使用 ArgoCD,并给出相应的 Application 编排文件;

  2. 我要看看 ChatGPT 能不能记住我之前说过的 DockerHub 用户名和 GitHub 用户名。

来看看ChatGPT 的回复:

他给出的编排文件还是有点小问题,我给他提供反馈,告诉他哪里有问题,最终在我的引导下给出了正确的编排文件:

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:name: gin-app-k8snamespace: argocd
spec:destination:namespace: gin-app-k8sserver: https://kubernetes.default.svcsource:repoURL: https://github.com/yangchuansheng/gin-app-k8spath: ./targetRevision: HEADproject: defaultsyncPolicy:automated:prune: trueselfHeal: truesyncOptions:- createNamespace=true

创建 Application 成功:

查看应用路由:

访问应用 URL:

完全没问题!离了个大谱!

自己不用写一行代码,就实现了一个半自动的 CI/CD 流水线。

我是该高兴呢?还是该恐惧呢?

总结

ChatGPT 表现出来的能力确实令人震惊,他就像一个潘朵拉魔盒,你永远不知道他还能做什么,只能不断去尝试,让人又期待又害怕呢,渣男!

从今天起我就是云原生摸鱼专家,工作上的事情麻烦找 ChatGPT,谢谢🙏


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