Schnellstart: Erstellen eines Labs in Azure DevTest Labs mithilfe von Terraform
In diesem Artikel wird gezeigt, wie Sie Terraform verwenden, um einen virtuellen Computer mit Windows Server 2019 Datacenter in einem Lab innerhalb Azure DevTest Labs mit Terraform zu erstellen.
In diesem Artikel werden folgende Vorgehensweisen behandelt:
- Erstellen eines zufälligen Namens für die Azure-Ressourcengruppe mithilfe von random_pet
- Erstellen einer Azure-Ressourcengruppe mithilfe von azurerm_resource_group
- Erstellen eines zufälligen Kennworts mithilfe von random_password
- Erstellen eines Labs in Azure DevTest Labs mithilfe von azurerm_dev_test_lab
- Erstellen eines virtuellen Netzwerks in Azure DevTest Labs mithilfe von azurerm_dev_test_virtual_network
- Erstellen eines virtuellen Windows-Computers in Azure DevTest Labs mithilfe von azurerm_dev_test_windows_virtual_machine
Voraussetzungen
Implementieren des Terraform-Codes
Hinweis
Der Beispielcode für diesen Artikel befindet sich im Azure Terraform-GitHub-Repository. Sie können die Protokolldatei anzeigen, die die Testergebnisse von aktuellen und früheren Terraform-Versionen enthält.
Betrachten Sie die weiteren Artikel und Beispielcodes zur Verwendung von Terraform zum Verwalten von Azure-Ressourcen.
Erstellen Sie ein Verzeichnis, in dem der Terraform-Beispielcode getestet und ausgeführt werden soll, und legen Sie es als aktuelles Verzeichnis fest.
Erstellen Sie eine Datei namens
main.tf
, und fügen Sie den folgenden Code ein:resource "random_pet" "rg_name" { prefix = var.resource_group_name_prefix } resource "random_string" "vm_suffix" { length = 5 upper = false special = false numeric = false } resource "azurerm_resource_group" "rg" { name = random_pet.rg_name.id location = var.resource_group_location } resource "random_password" "password" { count = var.password == null ? 1 : 0 length = 20 special = true min_numeric = 1 min_upper = 1 min_lower = 1 min_special = 1 } locals { password = try(random_password.password[0].result, var.password) } resource "azurerm_dev_test_lab" "lab" { name = var.lab_name location = azurerm_resource_group.rg.location resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name } resource "azurerm_dev_test_virtual_network" "vnet" { name = "Dtl${var.lab_name}" lab_name = azurerm_dev_test_lab.lab.name resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name } resource "azurerm_dev_test_windows_virtual_machine" "vm" { name = "ExampleVM-${random_string.vm_suffix.result}" lab_name = azurerm_dev_test_lab.lab.name lab_subnet_name = "Dtl${var.lab_name}Subnet" resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name location = azurerm_resource_group.rg.location storage_type = "Standard" size = var.vm_size username = var.user_name password = local.password allow_claim = false lab_virtual_network_id = azurerm_dev_test_virtual_network.vnet.id gallery_image_reference { offer = "WindowsServer" publisher = "MicrosoftWindowsServer" sku = "2019-Datacenter" version = "latest" } }
Erstellen Sie eine Datei namens
outputs.tf
, und fügen Sie den folgenden Code ein:output "resource_group_name" { value = azurerm_resource_group.rg.name } output "lab_name" { value = azurerm_dev_test_lab.lab.name } output "vm_name" { value = azurerm_dev_test_windows_virtual_machine.vm.name } output "password" { sensitive = true value = local.password }
Erstellen Sie eine Datei namens
providers.tf
, und fügen Sie den folgenden Code ein:terraform { required_version = ">=0.12" required_providers { azurerm = { source = "hashicorp/azurerm" version = "~>3.0" } random = { source = "hashicorp/random" version = "~>3.0" } } } provider "azurerm" { features {} }
Erstellen Sie eine Datei namens
variables.tf
, und fügen Sie den folgenden Code ein:variable "resource_group_location" { type = string default = "eastus" description = "Location for all resources." } variable "resource_group_name_prefix" { type = string default = "rg" description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription." } variable "lab_name" { type = string description = "The name of the new lab instance to be created" default = "ExampleLab" } variable "vm_size" { type = string description = "The size of the vm to be created." default = "Standard_D4_v3" } variable "user_name" { type = string description = "The username for the local account that will be created on the new vm." default = "exampleuser" } variable "password" { type = string description = "The password for the local account that will be created on the new vm." sensitive = true default = null }
Initialisieren von Terraform
Führen Sie zum Initialisieren der Terraform-Bereitstellung terraform init aus. Mit diesem Befehl wird der Azure-Anbieter heruntergeladen, der zum Verwalten Ihrer Azure-Ressourcen erforderlich ist.
terraform init -upgrade
Die wichtigsten Punkte:
- Der Parameter
-upgrade
aktualisiert die erforderlichen Anbieter-Plug-Ins auf die neueste Version, die den Versionseinschränkungen der Konfiguration entspricht.
Erstellen eines Terraform-Ausführungsplans
Führen Sie terraform plan aus, um einen Ausführungsplan zu erstellen.
terraform plan -out main.tfplan
Die wichtigsten Punkte:
- Durch den Befehl
terraform plan
wird ein Ausführungsplan erstellt, aber nicht ausgeführt. Stattdessen werden die Aktionen ermittelt, die erforderlich sind, um die in Ihren Konfigurationsdateien angegebene Konfiguration zu erstellen. Mit diesem Muster können Sie überprüfen, ob der Ausführungsplan Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie Änderungen an den eigentlichen Ressourcen vornehmen. - Der optionale Parameter
-out
ermöglicht die Angabe einer Ausgabedatei für den Plan. Durch die Verwendung des Parameters-out
wird sichergestellt, dass genau der von Ihnen überprüfte Plan angewendet wird.
Anwenden eines Terraform-Ausführungsplans
Führen Sie terraform apply aus, um den Ausführungsplan auf Ihre Cloudinfrastruktur anzuwenden.
terraform apply main.tfplan
Die wichtigsten Punkte:
- Der Beispielbefehl
terraform apply
setzt voraus, dass Sie zuvorterraform plan -out main.tfplan
ausgeführt haben. - Wenn Sie einen anderen Dateinamen für den Parameter
-out
angegeben haben, verwenden Sie denselben Dateinamen im Aufruf vonterraform apply
. - Wenn Sie den Parameter
-out
nicht verwendet haben, rufen Sieterraform apply
ohne Parameter auf.
Überprüfen der Ergebnisse
Rufen Sie den Azure-Ressourcennamen ab, unter dem das Lab erstellt wurde.
resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
Rufen Sie den Labnamen ab.
lab_name=$(terraform output -raw lab_name)
Führen Sie az lab vm list aus, um die virtuellen Computer für das Lab aufzulisten, das Sie in diesem Artikel erstellt haben.
az lab vm list --resource-group $resource_group_name \ --lab-name $lab_name
Bereinigen von Ressourcen
Wenn Sie die über Terraform erstellten Ressourcen nicht mehr benötigen, führen Sie die folgenden Schritte aus:
Führen Sie terraform plan aus, und geben Sie das Flag
destroy
an.terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
Die wichtigsten Punkte:
- Durch den Befehl
terraform plan
wird ein Ausführungsplan erstellt, aber nicht ausgeführt. Stattdessen werden die Aktionen ermittelt, die erforderlich sind, um die in Ihren Konfigurationsdateien angegebene Konfiguration zu erstellen. Mit diesem Muster können Sie überprüfen, ob der Ausführungsplan Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie Änderungen an den eigentlichen Ressourcen vornehmen. - Der optionale Parameter
-out
ermöglicht die Angabe einer Ausgabedatei für den Plan. Durch die Verwendung des Parameters-out
wird sichergestellt, dass genau der von Ihnen überprüfte Plan angewendet wird.
- Durch den Befehl
Führen Sie zum Anwenden des Ausführungsplans den Befehl terraform apply aus.
terraform apply main.destroy.tfplan
Problembehandlung für Terraform in Azure
Behandeln allgemeiner Probleme bei der Verwendung von Terraform in Azure