当下，这种技术的应用越来越普遍，一些主流的云提供商已经实现了他们自己风格的IaC解决方案，用于与他们所提供的服务进行交互。在这方面，亚马逊CloudFormation、谷歌的云部署管理器和微软的Azure资源管理器模板都成功简化了云服务端的供应，消除了IT运营人员手动启动服务器、数据库和网络的需要。然而，这许多的可能性也导致了供应商锁定的风险，因为给定云提供商所需IaC的定义是不可移植的，并且如果需要不同的云提供商的话，则需要在它们之间进行转换。

值得欣慰的是，在这方面，像Terraform（［参考资料2］）或Pulumi（［参考资料3］）这样的工具提供了对不同云提供商的各种实现的抽象，并促进了便携式部署的开发。通过这种方式，供应商锁定的风险大大降低，应用机构就可以对其需求做出动态反应，而不会产生显著的实施成本。除此之外，IaC技术还带来了许多好处（［参考资料4］）：

一致性：通过实现可重复的部署，实现了基础设施供应的自动化。

降低风险：促进了对基础设施管理的不易出错的近似，因为手动干预被最小化。

成本优化：可以更容易地识别不必要的资源，有利于在云提供商之间更快地迁移以应对计费变化。

改进的协作：可以把脚本集成到版本控制工具中，从而促进个人和团队之间的协作。但是，这样一来，应用程序的生命周期超出了基础架构资源调配的范围。下图显示了使用不同IaC技术支持的应用程序生命周期（［参考资料5］）。

“基础结构即代码（IaC）”技术支持的应用程序生命周期。|资料来源：Josu Diaz de Arcaya等人（［参考资料5］）。

在这种情况下，IaC技术的目标不仅仅是提供基础设施资源。在启动必要的基础设施之后，配置管理阶段可确保所有需求都得到适当的安装。此阶段通常使用Ansible（［参考资料6］）、Chef（［参考资料7］）、Puppet（［参考资料8］）等工具来完成。最后，应用程序部署通过各种基础设施设备来监督应用程序的协调性。

认识LLM

大型语言模型（LLM）是指一类人工智能模型，旨在根据提供给它们的输入来理解和生成类似人类的文本。这些模型以其大量的参数而闻名，这些参数使它们能够捕捉语言中的复杂模式和细微差别（［参考资料9］）。

文本生成：LLM创建的文本可以具有凝聚力，并与其周围环境相关。这些技术可以用来完成文本、制作材料，甚至进行创造性写作等活动。

自然语言理解：LLM能够理解和提取文本中的信息。它们能够进行态度分析、文本分类和信息检索。

翻译：LLM可以将文本从一种语言翻译成另一种语言。这对机器翻译应用非常有益。

回答问题：LLM可以根据给定的上下文回答问题。它们经常被应用于聊天机器人和虚拟助理，以回答用户的查询。

文本摘要：LLM可以将长段落的文本总结为更短、更连贯的摘要。这对于浓缩信息以便快速利用的领域需求非常有用。在上述诸多功能中，我们将专注于文本生成方面的讨论。特别是，在基于输入提示生成正确的IaC代码的能力方面，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了重大进展，但也提出了一些挑战和令人担忧的问题。目前情况下，与LLM相关的一些关键问题和关注点包括：

偏见和公平性：LLM可以学习它们所训练的数据中存在的偏见信息，由此可能导致存在偏见或不公平的结果。

错误信息和虚假信息：LLM可能产生虚假或误导性信息，这可能会导致错误信息在网上的传播。这些模型有可能创造出看似可信但事实上不正确的内容。

安全和隐私：LLM可能被滥用来生成恶意内容，如深度伪造文本、假新闻或钓鱼性质的电子邮件等