Prueba de concepto: interpretación de infraestructura con ChatGPT + Terraform

En esta prueba de concepto se explora cómo integrar modelos de lenguaje como ChatGPT en flujos de trabajo de infraestructura como código (IaC), utilizando un caso concreto basado en Terraform sobre Azure. El objetivo no es reemplazar las herramientas existentes, sino complementarlas con explicaciones automáticas, resúmenes funcionales y validación semántica del código antes de su ejecución.

Objetivo

Demostrar cómo una integración con ChatGPT puede servir como asistente técnico para interpretar archivos Terraform, anticipar la creación de recursos, y generar documentación o validaciones automatizadas de forma contextual.

Proyecto base

Se parte del repositorio k3s-azure-example-chatgpt, que automatiza el despliegue de una máquina virtual en Azure con la instalación automática de un clúster Kubernetes ligero mediante k3s. El repositorio se organiza en tres niveles principales:

1. Infraestructura como código (Iac/)

Contiene los módulos y archivos de Terraform necesarios para crear la infraestructura en Azure:

• main.tf: definición de red, VM, IP pública, grupo de seguridad y demás recursos.
• variables.tf: variables expuestas para personalizar despliegues.
• terraform.tfvars: valores concretos definidos por el usuario.
• outputs.tf: muestra la IP pública y otros outputs útiles.

Con ChatGPT es posible interpretar estos archivos y devolver un resumen legible que explique:

• Qué recursos se van a crear.
• Cómo se relacionan entre sí.
• Qué configuraciones sensibles o críticas se deben revisar.

2. Instalación de k3s (Config/)

Esta capa utiliza Ansible para conectarse a la VM desplegada y automatizar la instalación de k3s.

• inventory.ini: definición de los hosts objetivo.
• playbook.yml: pasos para instalar k3s y configurar el nodo como maestro.

Con ayuda de ChatGPT, se puede entender el flujo de ejecución del playbook y anticipar qué configuraciones se aplican al clúster, cómo se gestionan los certificados y qué ajustes deben realizarse para exponer el servidor fuera de la red local.

3. Configuración del clúster (Requirements/)

Contiene manifiestos Kubernetes predefinidos para:

• Configurar cert-manager con Let’s Encrypt (staging y producción).
• Instalar Ingress Controllers como Traefik o Kong.
• Desplegar herramientas de gestión como ArgoCD y Kubernetes Dashboard.

El análisis asistido permite:

• Detectar errores comunes en los manifiestos.
• Verificar buenas prácticas (TLS, namespaces, anotaciones).
• Sugerir configuraciones más robustas o seguras.

Casos de uso

• Revisión técnica de cambios en infraestructura antes de ejecutar terraform apply.
• Soporte para desarrolladores que consumen IaC sin conocer profundamente el proveedor (Azure en este caso).
• Generación de documentación viva para equipos DevOps.
• Mejora del onboarding técnico en proyectos de infraestructura.

Limitaciones

• Este enfoque no reemplaza validaciones estáticas ni pruebas de integración.
• Requiere una base de código ordenada y bien estructurada para obtener buenos resultados.
• La precisión depende del contexto disponible en los archivos; no tiene visibilidad sobre el estado real de la nube.

Conclusión

La integración de ChatGPT en flujos de trabajo de infraestructura como código abre nuevas posibilidades para mejorar la comprensión y trazabilidad del código. Al proporcionar explicaciones automáticas y validaciones semánticas, se facilita el trabajo en equipo y se reduce la curva de aprendizaje para nuevos integrantes. La prueba de concepto demuestra que herramientas como ChatGPT pueden formar parte del flujo técnico sin invadirlo, mejorando la comprensión y la trazabilidad del código desde una perspectiva mucho más humana. Esto demuestra que la inteligencia artificial puede ser un aliado poderoso en la gestión de infraestructuras complejas, permitiendo a los equipos enfocarse en tareas de mayor valor añadido.