A Survey of using Large Language Models for Generating Infrastructure as Code

本文属于LLM系列文章，并对《A Survey of using Large Language Models for Generating Infrastructure as Code》进行了翻译。

使用大型语言模型生成基础设施即代码的调查

• 摘要部分概述了本研究的目的和意义。
• 引言部分介绍了当前人工智能技术的发展现状。
• 背景介绍阐述了智能计算的基本概念及其重要性。
• 使用 LLM 的 IaC 相关工作探讨了基于大语言模型的知识注入方法及其应用前景。
• IaC 代码生成过程详细描述了智能计算系统的构建步骤与关键技术实现。
• 安全与道德考量分析了智能计算在实际应用中需注意的核心问题与保障措施。
• 挑战与未来研究展望了当前智能计算领域面临的瓶颈问题及潜在发展方向。

摘要

基础设施即代码（IaC）是一种创新的方法，在行业中得到了广泛认可。IaC 通过实现自动化操作、跨环境一致性管理、配置重复性、版本控制机制以及减少错误率，并结合机器可读代码管理和配置 IT 基础设施。然而，IaC 的编排工作往往是一项具有挑战性的任务，需要专业的技能和大量的人工干预工作。在当前行业环境下，默认采用 IaC 已成为必要趋势，在本次研究中我们探讨了使用大型语言模型（LLM）来解决这一问题的可能性。LLM 是基于神经网络构建的大型模型体系，并展现出强大的语言处理能力，并且能够有效地遵循一系列指令执行特定任务。最近的研究表明，在代码理解和生成领域取得显著进展的 LLM 已成功应用于自动生成 IaC 配置方案中。在这项研究中我们深入分析了 IaC 的细节内容、探讨了其在不同平台中的应用情况以及面临的挑战问题，并重点分析了 LLM 在代码生成方面的重要性及其在 IaC 中的应用价值。此外我们还详细阐述了这项研究的核心内容以及未来研究方向和发展前景。

1 引言

2 背景

3 使用 LLM 的 IaC：相关工作

4 IaC 代码生成过程

5 使用 LLM 的 IaC：安全和道德注意事项

6 挑战和未来研究

GitHub训练数据及Terraform表示可能生成语法正确却存在错误的代码。由于LLM在当前实践及安全性方面的认知不足,可能导致系统出现数据泄露风险,并提供不符合预期解决方案,与具体需求不一致的情况较为常见。同时,API更新可能影响系统整体架构设计的质量,而测试复杂度较高的LLM生成的安全基础设施配置（IaC）可能使部署过程变得更加繁琐困难。此外,由于缺乏最佳实践指导以及详细的注释说明,导致方案难以进行有效的修改和完善,而与其他现有DevOps工具之间的集成问题则可能导致整体实施过程的成本效益低下