Оцінка ефективності методології "Інфраструктура як Код" для створення та керування хмарною інфраструктурою

Abstract

У роботі проведено комплексне дослідження ефективності застосування методології "Інфраструктура як Код" (Infrastructure as Code, IaC) для створення, масштабування та управління хмарною інфраструктурою. Методологія IaC розглядається як одна з ключових технологій цифрової трансформації та DevOps-підходу, що забезпечує програмну автоматизацію інфраструктурних процесів, зменшує залежність від людського фактора та підвищує повторюваність і передбачуваність ІТ-середовищ. У статті здійснено порівняльний аналіз провідних інструментів реалізації IaC, зокрема Terraform, Pulumi, AWS CloudFormation та Ansible, з позицій їх відкритості, сумісності з різними хмарними платформами, архітектурного підходу (декларативного або імперативного), управління станом та рівня гнучкості. У якості ключових метрик ефективності оцінено ступінь автоматизації, масштабованість, швидкість розгортання інфраструктури, адаптивність до змін, надійність конфігурацій та зручність управління. Для кожної метрики наведено теоретичне обґрунтування, аналітичну оцінку та порівняння з традиційними підходами адміністрування. The article describes a comprehensive study of the effectiveness of using the Infrastructure as Code (IaC) methodology to create, scale, and manage cloud infrastructure. The IaC methodology is considered one of the key technologies of digital transformation and the DevOps approach, which provides software automation of infrastructure processes, reduces dependence on the human factor, and increases the repeatability and predictability of IT environments. The article provides a comparative analysis of leading IaC implementation tools, in particular Terraform, Pulumi, AWS CloudFormation, and Ansible, from the standpoint of their openness, compatibility with various cloud platforms, architectural approach (declarative or imperative), state management, and level of flexibility. The degree of automation, scalability, speed of infrastructure deployment, adaptability to change, configuration reliability, and ease of management are evaluated as key performance metrics. For each metric, a theoretical justification, analytical assessment, and comparison with traditional approaches to administration are provided.