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2023年08月28日
今回は、ChatGPTを使ってPowerCLIでvSphere環境の運用を効率化できるかについてご紹介します。
これまで、AIは大規模なデータセットへの教育に膨大な手間を要する割に、サービスデスクやイントラサイトなどのFAQ支援的な役割しかできないのでは？と思っていましたが、ChatGPT（生成系AI）ってすごいですね。レガシー技術者の私でも、仮想環境と初めて会った時より衝撃を受けました。
今回はシステム構築や運用業務でいかにChatGPTを活用していけるかを検証してみました。以下の検証例と考察をご覧ください。
① 仮想マシンの新規作成、クローン構築
PowerCLIでの仮想マシン作成やクローン作成したいとSendすると、一瞬で構文が返ってきます。CPUなどリソース指定や、複数台の繰り返し、エラーハンドリングしてメールを送信させるスクリプト作成なども問題なくできました。
② ESXiと仮想マシンの稼働監視
ESXiのリソース使用率やディスクの処理時間監視を５分間隔で行い、特定の閾値になればメールを送る、といったスクリプトも一瞬で作成できました。
vCenterアラームがあるので利用シーンは少ないかと思いましたが、VMC（VMware Cloud）環境で出来ればメリットがあるかもしれません。
（VMCのvCenterはメール送信ができない仕様です。ただ、VMCの検証環境が無いのでほんとに監視可能かという検証はできていません）
③ vSphere環境の月次報告書を作成
ESXiや仮想マシンの稼働状況や1か月間のリソース使用率をCSVに書き出す事ができました。ただ、何時間ごとの何のデータ、といった指定をするのが大変です。1回作ってしまえばあとは使いまわしが可能かとは思います。Aira Operationsが無い環境向けにはいいかもしれません。
④ 他製品から仮想マシンのデプロイを実施
いくつかのITSM機能やオートメーション機能をもった製品に入力（投入）された情報を元に、仮想マシンを作成する方法を確認しました。（もうPowerCLIとは関係なくなってしまいましたが。）
Sendする命令文が抽象的だからか、回答も抽象的な回答しか出ませんでした。
やりたい大枠の指定でなく、作業工程まで細分化すれば明確な回答を得られるかもしれませんが、検証に使える時間を超えたため、ここまでにしようと思います。
みなさんも手動実施している定型作業などあれば生成系AIを活用し効率化を検討してみて下さい！
なお、ChatGPTは利用者が入力した情報は学習情報として取り込まれるため、個人情報や企業の秘匿情報はくれぐれも入力しないようご注意下さい。
近い将来メインプラットフォームとしていくつかの主流AIエンジンが残り、各企業や個人がそれをカスタマイズ（秘匿性をもった）したAIを持つ時代が来るのでしょうか。
以上、引き続きIIMヒューマン・ソリューションをよろしくお願いいたします。
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