<p>旧金山——IBM 和 HashiCorp 正在开发一个知识图谱项目，该项目将为使用熟悉的云基础设施管理工具的 AI 代理自动化奠定基础。</p>
<p>在过去三年中，HashiCorp 对采用生成性 AI 一直持谨慎态度。在 2023 年，它增加了对 AI 生成的 Terraform 测试的支持，但在推出 AI 驱动功能方面落后于云基础设施自动化竞争对手。上周推出的新的 Infragraph 项目，在私有测试阶段，标志着朝着 AI 集成迈出的又一步，为 AI 代理提供了关于 IT 资源、数据存储库及其相互连接的背景。</p>
<p>“大多数大型企业都有数百个不同的核心记录系统，因此数据在这些系统之间高度碎片化，访问方式、查询方式、数据模型和访问控制都各不相同。那么，如何以一致且有用的方式将所有这些数据暴露给 AI 呢？” HashiCorp 联合创始人兼首席技术官 Armon Dadgar 在 9 月 26 日的 HashiConf 主题演讲中说道。</p>
<p>“这就是我们看到许多挑战的地方，” 他说。“如果我们真的想让大多数这些机器人变得有用，我们必须将这些系统整合进来，并使它们对我们的工具可访问。”</p>
<p>HashiConf 与会者在主题演讲中看到了知识图谱早期版本的演示，其中包括基础设施即代码的 Terraform、Packer 机器镜像和 AWS 数据。一个名为 Graph Explorer 的功能展示了 AWS 计算资源、Terraform 工作区和 Packer 构建数据的清单，以及一组关于这些系统的预构建查询。这些查询包括请求列出环境中超过 30 天的 EC2 实例；使用最新版本的 Terraform 构建的资源列表；以及 AWS 资源与 Terraform 工作区之间的对应关系的信息。根据公司官员的说法，Infragraph 项目将增加与 Azure、Google Cloud、其他 HashiCorp 和 IBM 工具、第三方版本控制系统以及网络安全工具的连接器。</p>
<p>使用知识图谱来指导 AI 代理自动化的想法并不独特——许多 IT 供应商，包括 Dynatrace、Microsoft Azure、Atlassian、Pulumi 和 ServiceNow，也倾向于这种方法。知识图谱并不新颖，但 IT 专家表示，它们在组织和可视化 AI 时代的 IT 环境方面具有潜力。</p>
<h2>HashiCorp 用户评估 AI 自动化</h2>
<p>一些 HashiCorp 客户并不等待完整的路线图实现就开始推进 AI。Dadgar 在周五的主题演讲中估计，30% 到 40% 的 Terraform 代码已经使用 AI 工具生成。根据 HashiCorp 现场首席技术官 Steffen Wagner 的分组会议演示，客户还在使用 HashiCorp Consul 来管理 AI 代理。</p>
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<p>我们看到许多客户将 Consul 用作 AI 代理注册中心。<strong>Steffen Wagner</strong> HashiCorp 现场首席技术官</p>
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<p>“在分布式系统中，如果你运行很多微服务……它们需要在某个地方注册，以便说，‘我是那个微服务的实例五。你可以通过这个主机名找到我，’” Wagner 说。“如果你考虑代理，也是一样的……一个新的代理需要在某个中心注册，以便说，‘我在这里。这是我的身份，这是我的 URL，这是我所服务的目的。’ 我们看到许多客户将 Consul 用作 AI 代理注册中心。”</p>
<p>AI 自动化可以加速大型企业环境中的基础设施配置，例如 Benchling，它使用 Terraform 管理 165,000 个云基础设施资源，分布在 350 个工作区中。</p>
<p>“我们要求开发人员审查任何在生产工作区中的 'Terraform apply' 功能，” 位于旧金山的电子实验室笔记软件制造商的工程经理 Christian Monaghan 在另一个分组会议演示中说道。“当我们有这么多工作区时，这很繁琐。因此，我们希望使用某种 AI 解释，来表示，‘好吧，不用 50 次做同样的变更集，我们可以做一次，然后评估其他的，看看它们是否基本相同。’”</p>
<p>另一位 HashiConf 与会者表示，他渴望尝试 Infragraph 项目，以便使用自然语言进行服务发现和业务报告，无论是否涉及 AI 代理。</p>
<p>&#34;我听到 HashiCorp 的人说，‘我们希望你能够与基础设施进行对话，’&#34; 一位来自东海岸的财富 500 强公司的高级云工程师表示，他要求匿名，因为他没有被授权代表雇主在媒体上发言。</p>
<p>&#34;这太棒了，因为我不想翻阅状态文件来查找资源，只是为了了解它的样子，&#34;他说。&#34;本质上，你有一个用于基础设施的本地 小型语言模型，你可以用它来帮助找到黄金模式。我们是一个小型平台团队。我们想要实现黄金工作流，但你必须找到时间来优先处理这项工作。或者你可以使用那个 Infragraph。这就是我看到的方向。&#34;</p>
<h2>HashiConf 上的更多 AI 路线图线索</h2>
<p>HashiCorp 的官员在会议期间进一步暗示了关于 AI 代理自动化的计划。例如，该公司上周加强了其 Vault 秘密管理工具与每个人的安全生产身份框架（SPIFFE）开源项目 之间的集成。新的集成包括对 SPIFFE 可验证身份文档铸造的支持，因此用户可以用现有的 Vault 令牌交换用于系统间访问的 SPIFFE 身份信息。</p>
<p>&#34;当我们谈论这些下一代 AI 工作负载时，这种模式变得尤为重要，&#34;Dadgar 在 9 月 26 日的 HashiConf 主题演讲中表示。</p>
<p>&#34;我们如何实现代理与代理或用户与代理之间的通信模式，在这些模式中，我们有强有力的密码学证明，表明我们知道呼叫者的身份？SPIFFE 为在标准协议如 OIDC [ OpenID Connect] 之上做到这一点提供了良好的标准。&#34;</p>
<p>IBM 还概述了在两家公司合并之前将 HashiCorp 的知识产权与其 IBM Concert AIOps 工具集成的计划，但该集成未包含在 2024 年 Concert 的正式发布中。根据 HashiCorp 官员上周的说法，该集成的未来仍然是 “待定”，但 Moor Strategy &amp; Insights 的分析师 Jason Anderson 在 HashiConf 期间的采访中表示，Project Infragraph 可能有助于促进这一进程。</p>
<p>&#34;我认为 IBM 仍然看到这个机会，但 Concert 团队也优先考虑弹性和更多实时 [功能]，&#34;Anderson 说。&#34;因此，Infragraph 作为一种更实时的 [工具] 可能是最终建立那座桥的关键。&#34;</p>
<p><em>Beth Pariseau 是 Informa TechTarget 的高级新闻撰稿人，是一位获得奖项的 IT 新闻记者，专注于 DevOps。有什么线索吗？</em> 给她发邮件 <em>或联系</em> @PariseauTT <em>.</em></p>

<p>IBM 和 HashiCorp 正在合作开展一个知识图谱项目，名为 Project Infragraph，旨在增强云基础设施管理中的 AI 代理自动化。尽管 HashiCorp 对生成式 AI 持谨慎态度，该项目目前处于私有测试阶段，旨在为 AI 代理提供有关 IT 资源及其相互连接的背景信息。该计划包括 Graph Explorer 等功能，用于查询 AWS 资源，并计划与 Azure 和 Google Cloud 集成。HashiCorp 的客户已经在利用 AI 工具进行 Terraform 代码生成，并使用 Consul 管理 AI 代理</p>

<p>SAN FRANCISCO — IBM and HashiCorp are developing a knowledge graph project that will lay the groundwork for AI agent automation using familiar cloud infrastructure management tools.</p>
<div class="lb-trans"><p>旧金山——IBM 和 HashiCorp 正在开发一个知识图谱项目，该项目将为使用熟悉的云基础设施管理工具的 AI 代理自动化奠定基础。</p>
</div><p>HashiCorp has been cautious about adopting generative AI over the past three years. In 2023, it added support for AI-generated Terraform tests but has lagged cloud infrastructure automation competitors in launching AI-powered features. The new Project Infragraph, launched in private beta last week, marks another careful step toward AI integration, providing context for AI agents about IT resources, data repositories and their interconnections.</p>
<div class="lb-trans"><p>在过去三年中，HashiCorp 对采用生成性 AI 一直持谨慎态度。在 2023 年，它增加了对 AI 生成的 Terraform 测试的支持，但在推出 AI 驱动功能方面落后于云基础设施自动化竞争对手。上周推出的新的 Infragraph 项目，在私有测试阶段，标志着朝着 AI 集成迈出的又一步，为 AI 代理提供了关于 IT 资源、数据存储库及其相互连接的背景。</p>
</div><p>&#34;Most big enterprises have hundreds of different core systems of record, and so the data is highly fragmented across all these things with very different ways of accessing it, very different ways of querying that data, different data models, different access controls around all of it. So how do you then expose all of that to AI in a consistent and useful way?&#34; said HashiCorp co-founder and CTO Armon Dadgar during a HashiConf keynote presentation on Sept 26.</p>
<div class="lb-trans"><p>“大多数大型企业都有数百个不同的核心记录系统，因此数据在这些系统之间高度碎片化，访问方式、查询方式、数据模型和访问控制都各不相同。那么，如何以一致且有用的方式将所有这些数据暴露给 AI 呢？” HashiCorp 联合创始人兼首席技术官 Armon Dadgar 在 9 月 26 日的 HashiConf 主题演讲中说道。</p>
</div><p>&#34;This is where we're seeing a lot of challenge,&#34; he said. &#34;If we're going to actually make most of these bots useful, we have to [pull] in these systems and [make] them accessible to our tools.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“这就是我们看到许多挑战的地方，” 他说。“如果我们真的想让大多数这些机器人变得有用，我们必须将这些系统整合进来，并使它们对我们的工具可访问。”</p>
</div><p>HashiConf attendees saw a demo during the keynote of an early-stage version of the knowledge graph that included Terraform infrastructure as code, Packer machine images and AWS data. A feature called Graph Explorer displayed an inventory of AWS compute resources, Terraform workspaces and Packer build data, along with a set of prebuilt queries about these systems. These queries included a request for a list of EC2 instances in the environment older than 30 days; a list of resources built with the latest version of Terraform; and information about how AWS resources correspond to Terraform workspaces. Project Infragraph will add connectors to Azure, Google Cloud, other HashiCorp and IBM tools, third-party version control systems, and cybersecurity tools, according to company officials.</p>
<div class="lb-trans"><p>HashiConf 与会者在主题演讲中看到了知识图谱早期版本的演示，其中包括基础设施即代码的 Terraform、Packer 机器镜像和 AWS 数据。一个名为 Graph Explorer 的功能展示了 AWS 计算资源、Terraform 工作区和 Packer 构建数据的清单，以及一组关于这些系统的预构建查询。这些查询包括请求列出环境中超过 30 天的 EC2 实例；使用最新版本的 Terraform 构建的资源列表；以及 AWS 资源与 Terraform 工作区之间的对应关系的信息。根据公司官员的说法，Infragraph 项目将增加与 Azure、Google Cloud、其他 HashiCorp 和 IBM 工具、第三方版本控制系统以及网络安全工具的连接器。</p>
</div><p>The idea of using a knowledge graph to guide AI agent automation isn't unique – many IT vendors, including Dynatrace, Microsoft Azure, Atlassian, Pulumi and ServiceNow, also favor this approach. Knowledge graphs are not new, but IT experts say they hold promise as a way to organize and visualize IT environments for the AI era.</p>
<div class="lb-trans"><p>使用知识图谱来指导 AI 代理自动化的想法并不独特——许多 IT 供应商，包括 Dynatrace、Microsoft Azure、Atlassian、Pulumi 和 ServiceNow，也倾向于这种方法。知识图谱并不新颖，但 IT 专家表示，它们在组织和可视化 AI 时代的 IT 环境方面具有潜力。</p>
</div><h2>HashiCorp users assess AI automation</h2>
<div class="lb-trans"><h2>HashiCorp 用户评估 AI 自动化</h2>
</div><p>Some HashiCorp customers aren't waiting for the full-fledged roadmap to come to fruition before forging ahead with AI. Dadgar estimated during Friday's keynote that 30 to 40% of Terraform code is already generated using AI tools. Customers are also using HashiCorp Consul to manage AI agents, according to a breakout session presentation by HashiCorp field CTO Steffen Wagner.</p>
<div class="lb-trans"><p>一些 HashiCorp 客户并不等待完整的路线图实现就开始推进 AI。Dadgar 在周五的主题演讲中估计，30% 到 40% 的 Terraform 代码已经使用 AI 工具生成。根据 HashiCorp 现场首席技术官 Steffen Wagner 的分组会议演示，客户还在使用 HashiCorp Consul 来管理 AI 代理。</p>
</div><blockquote>
<p>We see a lot of customers using Consul as an AI agent registry. <strong>Steffen Wagner</strong> Field CTO, HashiCorp</p>
</blockquote>
<div class="lb-trans"><blockquote>
<p>我们看到许多客户将 Consul 用作 AI 代理注册中心。<strong>Steffen Wagner</strong> HashiCorp 现场首席技术官</p>
</blockquote>
</div><p>&#34;In distributed systems, if you run a lot of microservices … they need to register somewhere to say, 'I'm instance five of that microservice. You can reach me under this host name,'&#34; Wagner said. &#34;And if you think about agents, it's the same thing. … a new agent needs to register somewhere centrally to say, 'I'm here. That's my identity, that's my URL, that's the purpose I'm [serving].' We see a lot of customers using Consul as an AI agent registry.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“在分布式系统中，如果你运行很多微服务……它们需要在某个地方注册，以便说，‘我是那个微服务的实例五。你可以通过这个主机名找到我，’” Wagner 说。“如果你考虑代理，也是一样的……一个新的代理需要在某个中心注册，以便说，‘我在这里。这是我的身份，这是我的 URL，这是我所服务的目的。’ 我们看到许多客户将 Consul 用作 AI 代理注册中心。”</p>
</div><p>AI automation could speed up infrastructure provisioning in large enterprise environments, such as Benchling, which uses Terraform to manage 165,000 cloud infrastructure resources in 350 workspaces.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 自动化可以加速大型企业环境中的基础设施配置，例如 Benchling，它使用 Terraform 管理 165,000 个云基础设施资源，分布在 350 个工作区中。</p>
</div><p>&#34;We require developers to review any 'Terraform apply' [functions] in production workspaces,&#34; said Christian Monaghan, engineering manager at the electronic lab notebook software maker based in San Francisco, during another breakout session presentation. &#34;It's tedious when we have so many workspaces. So what we'd like to do is use some kind of AI interpretation that says, 'Okay, instead of doing the same change set 50 times, we can use it once and then assess all the others, [to see if they] are basically the same.'&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“我们要求开发人员审查任何在生产工作区中的 'Terraform apply' 功能，” 位于旧金山的电子实验室笔记软件制造商的工程经理 Christian Monaghan 在另一个分组会议演示中说道。“当我们有这么多工作区时，这很繁琐。因此，我们希望使用某种 AI 解释，来表示，‘好吧，不用 50 次做同样的变更集，我们可以做一次，然后评估其他的，看看它们是否基本相同。’”</p>
</div><p>Another HashiConf attendee said he was eager to try Project Infragraph for service discovery and business reporting using natural language, regardless of whether AI agents are involved.</p>
<div class="lb-trans"><p>另一位 HashiConf 与会者表示，他渴望尝试 Infragraph 项目，以便使用自然语言进行服务发现和业务报告，无论是否涉及 AI 代理。</p>
</div><p>&#34;I've heard people at HashiCorp say, 'We want you to be able to talk to your infrastructure,'&#34; said a senior cloud engineer at a Fortune 500 company on the East Coast, who requested anonymity because he isn't authorized to speak on behalf of his employer in the press.</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;我听到 HashiCorp 的人说，‘我们希望你能够与基础设施进行对话，’&#34; 一位来自东海岸的财富 500 强公司的高级云工程师表示，他要求匿名，因为他没有被授权代表雇主在媒体上发言。</p>
</div><p>&#34;That's awesome, because I don't want to sift through state files and find resources just to get an idea of what it looks like,&#34; he said. &#34;Essentially, you have a local small language model for your infrastructure, so you can use it to help find golden patterns. We're a small platform team. We want to do golden workflows, but you have to find the time to prioritize that work. Or you can use that Infragraph. That's where I see that going.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;这太棒了，因为我不想翻阅状态文件来查找资源，只是为了了解它的样子，&#34;他说。&#34;本质上，你有一个用于基础设施的本地 小型语言模型，你可以用它来帮助找到黄金模式。我们是一个小型平台团队。我们想要实现黄金工作流，但你必须找到时间来优先处理这项工作。或者你可以使用那个 Infragraph。这就是我看到的方向。&#34;</p>
</div><h2>More AI roadmap clues at HashiConf</h2>
<div class="lb-trans"><h2>HashiConf 上的更多 AI 路线图线索</h2>
</div><p>HashiCorp officials dropped further hints during the conference about plans for AI agent automation. For example, the company brushed up integration between its Vault secrets management tool and the Secure Production Identity Framework For Everyone (SPIFFE) open source project last week. The new integration includes support for SPIFFE Verifiable Identity Documents minting, so users can trade existing Vault tokens for SPIFFE identity information used for system-to-system access.</p>
<div class="lb-trans"><p>HashiCorp 的官员在会议期间进一步暗示了关于 AI 代理自动化的计划。例如，该公司上周加强了其 Vault 秘密管理工具与每个人的安全生产身份框架（SPIFFE）开源项目 之间的集成。新的集成包括对 SPIFFE 可验证身份文档铸造的支持，因此用户可以用现有的 Vault 令牌交换用于系统间访问的 SPIFFE 身份信息。</p>
</div><p>&#34;This is becoming a particularly important pattern when we talk about these next-generation AI workloads,&#34; Dadgar said during a HashiConf keynote presentation on Sept. 26.</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;当我们谈论这些下一代 AI 工作负载时，这种模式变得尤为重要，&#34;Dadgar 在 9 月 26 日的 HashiConf 主题演讲中表示。</p>
</div><p>&#34;How do we have agent-to-agent or user-to-agent communication patterns where we have strong cryptographic proof that we know the identity of our caller? SPIFFE provides a good standard for doing this on top of standard protocols like OIDC [ OpenID Connect].&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;我们如何实现代理与代理或用户与代理之间的通信模式，在这些模式中，我们有强有力的密码学证明，表明我们知道呼叫者的身份？SPIFFE 为在标准协议如 OIDC [ OpenID Connect] 之上做到这一点提供了良好的标准。&#34;</p>
</div><p>IBM also outlined plans to integrate HashiCorp's IP with its IBM Concert AIOps tool before the companies merged, but that integration was not included in Concert's general availability launch in 2024. According to HashiCorp officials last week, the future of that integration remains &#34;TBD,&#34; but Jason Anderson, an analyst at Moor Strategy &amp; Insights, said in an interview during HashiConf that Project Infragraph could help facilitate it.</p>
<div class="lb-trans"><p>IBM 还概述了在两家公司合并之前将 HashiCorp 的知识产权与其 IBM Concert AIOps 工具集成的计划，但该集成未包含在 2024 年 Concert 的正式发布中。根据 HashiCorp 官员上周的说法，该集成的未来仍然是 “待定”，但 Moor Strategy &amp; Insights 的分析师 Jason Anderson 在 HashiConf 期间的采访中表示，Project Infragraph 可能有助于促进这一进程。</p>
</div><p>&#34;I think IBM still sees that opportunity, but the Concert team has also got a priority around resilience and more real-time [functions],&#34; Anderson said. &#34;So Infragraph being a more real-time type of [tool] may be a key to building that bridge, eventually.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;我认为 IBM 仍然看到这个机会，但 Concert 团队也优先考虑弹性和更多实时 [功能]，&#34;Anderson 说。&#34;因此，Infragraph 作为一种更实时的 [工具] 可能是最终建立那座桥的关键。&#34;</p>
</div><p><em>Beth Pariseau, a senior news writer for Informa TechTarget, is an award-winning veteran of IT journalism covering DevOps. Have a tip?</em> Email her <em>or reach out</em> @PariseauTT <em>.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>Beth Pariseau 是 Informa TechTarget 的高级新闻撰稿人，是一位获得奖项的 IT 新闻记者，专注于 DevOps。有什么线索吗？</em> 给她发邮件 <em>或联系</em> @PariseauTT <em>.</em></p>
</div>

IBM - HashiCorp 的人工智能路线图在 HashiConf 上逐渐成形