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Inicio rápido: creación de un recurso de servicios de Azure AI mediante Terraform

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En este artículo se muestra cómo usar Terraform para crear un recurso de varios servicios de Azure AI mediante Terraform.

Los servicios de Azure AI ayudan a los desarrolladores y a las organizaciones a crear rápidamente aplicaciones inteligentes, vanguardistas, listas para el mercado y responsables con API y modelos listos para usar, precompilados y personalizables. Algunos ejemplos de aplicaciones son el procesamiento del lenguaje natural para conversaciones, búsqueda, supervisión, traducción, voz, visión y toma de decisiones.

Sugerencia

Pruebe los servicios de Azure AI, como Azure OpenAI, Seguridad del contenido, Voz, Visión y mucho más en el portal de Azure AI Foundry. Para obtener más información, consulte ¿Qué es Azure AI Foundry?.

La mayoría de los servicios de Azure AI están disponibles a través de las API de REST y los SDK de bibliotecas de clientes en los lenguajes de desarrollo más populares. Para más información, consulte la documentación de cada servicio.

Terraform habilita la definición, vista previa e implementación de la infraestructura en la nube. Con Terraform, se crean archivos de configuración mediante la sintaxis de HCL. La sintaxis de HCL permite especificar el proveedor de la nube, como Azure, y los elementos que componen la infraestructura de la nube. Después de crear los archivos de configuración, se crea un plan de ejecución que permite obtener una vista previa de los cambios de infraestructura antes de implementarlos. Una vez que compruebe los cambios, aplique el plan de ejecución para implementar la infraestructura.

En este artículo aprenderá a:

Requisitos previos

Implementación del código de Terraform

Nota

El código de ejemplo de este artículo se encuentra en el repositorio de GitHub de Azure Terraform. Puedes ver el archivo de registro que contiene los resultados de las pruebas de las versiones actuales y anteriores de Terraform.

Consulte más artículos y código de ejemplo sobre el uso Terraform para administrar recursos de Azure.

  1. Cree un directorio en el que probar y ejecutar el código de ejemplo de Terraform y conviértalo en el directorio actual.

  2. Cree un archivo denominado main.tf e inserte el siguiente código:

    resource "random_pet" "rg_name" {
  prefix = var.resource_group_name_prefix
}

resource "azurerm_resource_group" "rg" {
  name     = random_pet.rg_name.id
  location = var.resource_group_location
}

resource "random_string" "azurerm_cognitive_account_name" {
  length  = 13
  lower   = true
  numeric = false
  special = false
  upper   = false
}

resource "azurerm_cognitive_account" "cognitive_service" {
  name                = "CognitiveService-${random_string.azurerm_cognitive_account_name.result}"
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  sku_name            = var.sku
  kind                = "CognitiveServices"
}

  3. Cree un archivo denominado outputs.tf e inserte el siguiente código:

    output "resource_group_name" {
  value = azurerm_resource_group.rg.name
}

output "azurerm_cognitive_account_name" {
  value = azurerm_cognitive_account.cognitive_service.name
}

  4. Cree un archivo denominado providers.tf e inserte el siguiente código:

    terraform {
  required_version = ">=1.0"
  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "~>3.0"
    }
  }
}
provider "azurerm" {
  features {}
}

  5. Cree un archivo denominado variables.tf e inserte el siguiente código:

    variable "resource_group_location" {
  type        = string
  description = "Location for all resources."
  default     = "eastus"
}

variable "resource_group_name_prefix" {
  type        = string
  description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription."
  default     = "rg"
}

variable "sku" {
  type        = string
  description = "The sku name of the Azure Analysis Services server to create. Choose from: B1, B2, D1, S0, S1, S2, S3, S4, S8, S9. Some skus are region specific. See https://docs.microsoft.com/en-us/azure/analysis-services/analysis-services-overview#availability-by-region"
  default     = "S0"
}

Inicialización de Terraform

Para inicializar la implementación de Terraform, ejecute terraform init. Este comando descarga el proveedor de Azure necesario para administrar los recursos de Azure.

terraform init -upgrade

Puntos clave:

  • El parámetro -upgrade actualiza los complementos de proveedor necesarios a la versión más reciente que cumpla con las restricciones de versión de la configuración.

Creación de un plan de ejecución de Terraform

Ejecute terraform plan para crear un plan de ejecución.

terraform plan -out main.tfplan

Puntos clave:

  • El comando terraform plan crea un plan de ejecución, pero no lo ejecuta. En su lugar, determina qué acciones son necesarias para crear la configuración especificada en los archivos de configuración. Este patrón le permite comprobar si el plan de ejecución coincide con sus expectativas antes de realizar cambios en los recursos reales.
  • El parámetro -out opcional permite especificar un archivo de salida para el plan. El uso del parámetro -out garantiza que el plan que ha revisado es exactamente lo que se aplica.

Aplicación de un plan de ejecución de Terraform

Ejecute terraform apply para aplicar el plan de ejecución a su infraestructura en la nube.

terraform apply main.tfplan

Puntos clave:

  • El comando terraform apply de ejemplo asume que ejecutó terraform plan -out main.tfplan previamente.
  • Si especificó un nombre de archivo diferente para el parámetro -out, use ese mismo nombre de archivo en la llamada a terraform apply.
  • Si no ha utilizado el parámetro -out, llame a terraform apply sin ningún parámetro.

Verificación de los resultados

  1. Obtenga el nombre del recurso de Azure en el que se creó el recurso de varios servicios de Azure AI.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Obtenga el nombre del recurso de varios servicios de los servicios de Azure AI.

    azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)

  3. Ejecute az cognitiveservices account show para mostrar la cuenta de servicios de Azure AI que ha creado en este artículo.

    az cognitiveservices account show --name $azurerm_aiservices_account_name \
                                  --resource-group $resource_group_name

Limpieza de recursos

Cuando ya no necesite los recursos creados a través de Terraform, realice los pasos siguientes:

  1. Ejecute el comando terraform plan y especifique la marca destroy.

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Puntos clave:

    • El comando terraform plan crea un plan de ejecución, pero no lo ejecuta. En su lugar, determina qué acciones son necesarias para crear la configuración especificada en los archivos de configuración. Este patrón le permite comprobar si el plan de ejecución coincide con sus expectativas antes de realizar cambios en los recursos reales.
    • El parámetro -out opcional permite especificar un archivo de salida para el plan. El uso del parámetro -out garantiza que el plan que ha revisado es exactamente lo que se aplica.

  2. Ejecute terraform apply para aplicar el plan de ejecución.

    terraform apply main.destroy.tfplan

Solución de problemas de Terraform en Azure

Solución de problemas comunes al usar Terraform en Azure

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