Збір та обробка конфігурацій гібридних хмар

Abstract

При проведенні досліджень гібридних хмар необхідно зібрати різні хмарні конфігурації та переформатувати їх в уніфікований формат. Це можуть бути як складні конфігурації Google Anthos, Azure Arc, Rancher та Terraform, так і статті чи навіть зображення на веб-сайтах Інтернету. Якщо до появи загальнодоступних LLM-моделей їх було складно знаходити, обробляти та конвертувати в уніфікований формат, то тепер це стало набагато простіше зробити. В процесі пошуку можна знайти різні джерела використовуючи пошукову базу таких сервісів як GitHub, Google та можливості hatGPT deep research. Для конвертації конфігурацій в уніфікований формат можна використати PI-доступ до LLM-моделі Open I GPT-4.1. Іншим інструментом за допомогою якого зі картинок статей можна отримати більше структурних даних є Google Vertex I Vision.