AI／機器學習與 Terraform：新版考綱的兩個新增點

這兩項是 200-301 v1.1 才加進來的，很多舊教材沒有。

約 10 分鐘

三個名詞的層次關係

名詞	英文	定義
人工智慧	AI	最廣的概念 —— 讓機器做出看起來需要智慧的判斷
機器學習	ML	AI 的一個子集 —— 從資料中學出規律，而不是由人寫死規則
深度學習	DL	ML 的一個子集 —— 用多層神經網路處理更複雜的模式

AI/ML 在網路營運裡實際做什麼

應用	解決什麼問題
異常偵測	從歷史資料學出「正常」長什麼樣，偏離時主動告警 —— 不必人工設閾值
預測性維護	從光模組衰減、錯誤計數的趨勢，預測硬體何時會壞
根因分析	一次故障往往觸發上百則告警，AI 幫你指出真正的源頭
基準比對	學出各時段的正常流量，區分「尖峰」與「真的出事了」
RF 最佳化	無線環境依實際使用狀況自動調整通道與功率
AIOps	把上述能力整合進營運流程的總稱

Terraform：基礎設施即程式碼

Terraform 屬於 IaC（Infrastructure as Code，基礎設施即程式碼）工具。它跟第 3 節的 Ansible/Puppet/Chef 常被放在一起比較，但解決的問題其實不同。

比較	Terraform	Ansible
主要用途	佈建（provision）基礎設施	設定（configure）既有系統
典型工作	建立雲端 VM、VPC、負載平衡器	在既有主機上裝套件、改設定檔
語言	HCL（HashiCorp Configuration Language）	YAML
狀態管理	維護一份 state 檔記錄現況	不維護狀態
運作模式	宣告式（描述想要的最終狀態）	主要為程序式，也支援宣告
Agent	不需要	不需要

Terraform 設定長什麼樣（HCL）

# 宣告「我要一台這樣的機器」，而不是「執行這些步驟」
resource "aws_instance" "web" {
  ami           = "ami-0abcdef1234567890"
  instance_type = "t3.micro"

  tags = {
    Name = "web-server"
  }
}

# 常用流程：
#   terraform init     初始化
#   terraform plan     預覽會做哪些變更（不實際執行）
#   terraform apply    實際套用
#   terraform destroy  拆掉

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