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！

上篇文章还没看的赶紧去看👇

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：

❝你好！ 我需要你的帮助来编写一个模拟的 Gin 应用。 这个应用将会有一个路由 “/homepage”，并会在页面中显示一条消息，消息内容是 “OpenFunction is a cloud-native open-source FaaS (Function as a Service) platform aiming to let you focus on your business logic without having to maintain the underlying runtime environment and infrastructure. You can concentrate on developing business-related source code in the form of functions.”。 “/homepage” 页面在“OpenFunction is a cloud-native open-source FaaS (Function as a Service) platform aiming to let you focus on your business logic without having to maintain the underlying runtime environment and infrastructure. You can concentrate on developing business-related source code in the form of functions.”这条消息下面显示一张 OpenFunction 的架构图。 OpenFunction 的架构图可以从这个链接获取：https://openfunction.dev/openfunction-0.5-architecture.svg 请注意：这张架构图的格式是 svg 请确保我的 Gin 应用绑定了所有主机端口（例如，0.0.0.0）。 Gin 应用必须使用容器化，并使用我自己的用户名 “yangchuansheng” 构建镜像推送到 Docker Hub。容器镜像体积越小越好。 你能帮我构建所有需要的编排文件吗？ 谢谢！

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：

❝非常棒，谢谢。 现在我需要将这个应用部署到我的 Kubernetes 集群中。 请生成所需的 YAML 编排文件，这些编排文件将会生成一个多副本的 Deployment 来部署我的 Gin 应用。 Deployment 会使用我上面提到的 DockerHub 用户名拉取“my-gin-app”镜像。 此外还需要生成两个 YAML 文件，一个是内部的 ClusterIP Service，另一个是暴露到外部的 Ingress，以便将我的应用向外界公开（您可以留空“hostname”字段）。请确保路由指向“/homepage”路径。 此外，还需要你告诉我如何将这些 YAML 文件推送到我的 GitHub 仓库（我的 GitHub 用户名是“yangchuansheng”）。 谢谢！

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：

❝太🐂️🍺️了，谢谢！ 最后，我希望我的应用能够适用于 GitOps 架构。 我目前使用的是 ArgoCD，请帮助我生成用于 ArgoCD 应用部署的 “Application” 编排文件。 我希望这个 GitOps 应用会自动同步，并使用 CreateNamespace=true 选项自动创建名为“gin-app-k8s”的命名空间。 我的 git 仓库名称为“gin-app-k8s”，请使用我的 GitHub 用户名。 该仓库是扁平的，没有子目录，因此无需访问特定路径。 请注意：我使用的是“kubectl”命令行，而不是“argo”命令行。

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-k8s
  namespace: argocd
spec:
  destination:
    namespace: gin-app-k8s
    server: https://kubernetes.default.svc
  source:
    repoURL: https://github.com/yangchuansheng/gin-app-k8s
    path: ./
    targetRevision: HEAD
  project: default
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
    syncOptions:
    - 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🙏