大模型优化的云基础设施工具 | AI生成和翻译
我将搜索对 LLM 友好、强调文本配置和 infrastructure-as-code 方法的云平台。根据我的调研，以下是使用文本配置的最佳 LLM 友好型云基础设施平台：
顶级推荐
1. Pulumi (对 LLM 最友好)
Pulumi 允许你使用通用编程语言（如 TypeScript, Python, Go, C#, Java 或 YAML）来定义基础设施。这对 LLM 来说非常理想，因为：
- 使用熟悉的语言 - LLM 已经在 Python, TypeScript 等语言上进行了广泛训练。
- 真实的编程结构 - 支持 loops, conditions, functions, classes。
- 多云支持 - 支持 AWS, Azure, GCP 以及 100 多个 provider。
- 与领域特定语言（DSL）相比，LLM 在使用标准编程语言时，能更有效地将自然语言提示词（prompts）翻译成基础设施代码。
2. AWS CDK (Cloud Development Kit)
- 支持使用 TypeScript, Python, Java, C# 和 Go 来定义 AWS 基础设施。
- 将代码转换为 CloudFormation templates。
- 最适合仅限 AWS 的环境。
- 提供具有 autocomplete 功能的深度 IDE 集成。
3. CDK for Terraform (CDKTF)
- 允许使用 TypeScript, Python, Go, C# 和 Java 定义基础设施，然后将其转译为 Terraform JSON。
- 结合了 Terraform 的生态系统与编程语言的优势。
- 支持多云。
4. 传统的基于 YAML 的工具
对于更简单的需求：
- Kubernetes - YAML manifests
- AWS CloudFormation - YAML/JSON templates
- Ansible - YAML playbooks
- YAML 提供了一种声明式的、人类可读的格式，能够减少错误并增强 scalability。
为什么这些工具与 LLM 配合良好
最近的研究表明，像 DeepSeek-R1 和 GPT-4 这样的 LLM 可以有效地生成 infrastructure-as-code 配置，其中 DeepSeek 的成本比 GPT-4 便宜约 30 倍。核心优势包括：
- 全文本化 - 易于复制、编辑和 version control。
- LLM 训练数据 - 模型处理过来自 GitHub 和其他渠道的数百万个 YAML 文件和基础设施代码。
- 迭代优化 - LLM 可以从部署错误中学习，并通过反馈循环优化基础设施代码。
实际工作流
# 示例：要求 LLM 生成 Pulumi 代码
"使用 Python 创建带有 API Gateway 的 AWS Lambda 函数"
# LLM 生成 Pulumi Python 代码：
import pulumi
import pulumi_aws as aws
lambda_role = aws.iam.Role("lambdaRole", ...)
lambda_function = aws.lambda_.Function("myFunction", ...)
api_gateway = aws.apigatewayv2.Api("httpApi", ...)
我的建议：如果你希望获得最大的 LLM 辅助，请从 Pulumi 开始。它结合了真实编程语言（LLM 理解得很好）的优点，以及易于生成、复制和修改的文本配置。