AWS構成図を自動生成！Terraform × AI で実現するプロンプトジェネレータ

はじめに
主な特徴
作成されるAWSリソース
セットアップ手順
terraform_vis_prompt_generator.pyの詳細解説
注意事項
まとめ
リポジトリ
1. 関連

はじめに

AWSインフラの構築とその可視化に悩んでいませんか？EC2 AWS Visual Sandboxを使えば、Terraformで作成したAWSリソースを瞬時に図式化できます。さらに、最新のAI技術を活用することで、構成図の自動生成までも可能になりました。本記事では、このパワフルなツールの使い方と、核心となるスクリプトの詳細を解説します。

この要件定義書を使うジェネレーターを作って可視化をやってみた！！！
まだ調整は必要だけど細かい個所は追々詰めていきます！ https://t.co/LFqPepF3OP pic.twitter.com/BCzSUkLiLv

— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) August 10, 2024

主な特徴

🚀 Terraformを使用したAWSリソースの自動デプロイ
📊 AWSインフラの視覚的表現
🐳 Docker環境でのスムーズな運用
🤖 AI（大規模言語モデル）を活用した構成図の自動生成
🧠 構成図生成のためのAIプロンプト自動作成機能

作成されるAWSリソース

本ツールは以下のAWSリソースを自動的に作成・管理します：

EC2インスタンス
VPC
パブリックサブネット
インターネットゲートウェイ
ルートテーブル
セキュリティグループ
Elastic IP

これらのリソースを組み合わせることで、堅牢で拡張性の高いAWS環境を構築できます。

セットアップ手順

プロジェクトディレクトリに移動：
```
cd s03_ec2_aws_visual
```
Terraformでリソースをデプロイ：
```
terraform init
terraform apply
```

Dockerコンテナの起動：

docker-compose up -d
docker-compose exec terraform-visualizer /bin/bash

AIを使った構成図生成プロセスの開始：
```
python terraform_vis_prompt_generator.py
```
生成されたプロンプトをAIモデル（例：Claude 3.5 Sonnet）に入力し、出力されたPythonスクリプトをaws_terraform_visualizer3.pyとして保存。
構成図の生成：
```
python aws_terraform_visualizer3.py
```
生成されたaws_ec2_infrastructure3.pngを確認。
使用後のリソース削除：
```
terraform destroy
```

terraform_vis_prompt_generator.pyの詳細解説

このスクリプトは、AI用のプロンプトを自動生成する心臓部です。主要な機能を詳しく見ていきましょう。

1. 必要なライブラリのインポート

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import markdown
from jinja2 import Template
from rich.console import Console
from rich.panel import Panel
from rich.progress import Progress, SpinnerColumn, TextColumn, BarColumn
from rich.syntax import Syntax
from art import *

これらのライブラリを使用することで、ウェブスクレイピング、テキスト処理、美しいコンソール出力が可能になります。

2. ファイル読み込み機能

def read_file(file_path: str) -> str:
    with console.status(f"[bold green]ファイル読み込み中: {file_path}"):
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            return file.read()

この関数は、指定されたパスのファイルを読み込み、その内容を文字列として返します。

3. ドキュメントスクレイピング機能

def scrape_diagrams_docs(url: str) -> str:
    # ... (省略) ...
    try:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        content = soup.find('div', class_='container')
        markdown_content = markdown.markdown(content.get_text())
        return markdown_content
    except Exception as e:
        console.print(f"[bold red]予期せぬエラー: {e}")
    # ... (省略) ...

この関数は、指定されたURLからAWS Diagramsのドキュメントを取得し、必要な情報を抽出してMarkdown形式に変換します。

4. メイン処理

def main():
    tprint('terraform vis prompt generator')
    console.print(Panel("[bold blue]Terraform可視化プロセスを開始します", expand=True))

    files_to_read = [
        ('docs/TERRAFORM_VIS_REQ_SPEC.md', '要件仕様書'),
        ('sandbox/s02_streamlit_aws_deployer/main.tf', 'Terraform メインファイル'),
        ('sandbox/s02_streamlit_aws_deployer/terraform.tfstate', 'Terraform 状態ファイル')
    ]

    # ... (ファイル読み込みと処理) ...

    template = Template(file_contents['要件仕様書'])
    updated_content = template.render(
        main_tf_content=file_contents['Terraform メインファイル'],
        terraform_tfstate_content=file_contents['Terraform 状態ファイル'],
        diagrams_docs=diagrams_docs_content
    )

    # ... (結果の保存と表示) ...

メイン処理では、必要なファイルを読み込み、テンプレートを使用してプロンプトを生成し、結果を保存・表示します。

このスクリプトにより、Terraformの設定とAWS Diagramsの情報を基に、最適なAIプロンプトが自動生成されます。