Partager via


Démarrage rapide : créer un laboratoire dans Azure DevTest Labs en utilisant Terraform

Cet article vous montre comment utiliser Terraform pour créer une machine virtuelle Windows Server 2019 Datacenter dans un labo au sein d’Azure DevTest Labs à l’aide de Terraform.

Dans cet article, vous apprendrez comment :

Prérequis

Implémenter le code Terraform

Notes

L’exemple de code de cet article se trouve dans le dépôt GitHub Azure Terraform. Vous pouvez afficher le fichier journal contenant les résultats des tests des versions actuelles et précédentes de Terraform.

Consultez d’autres articles et exemples de code montrant comment utiliser Terraform pour gérer les ressources Azure.

  1. Créez un répertoire dans lequel tester et exécuter l’exemple de code Terraform et définissez-le en tant que répertoire actif.

  2. Créez un fichier nommé main.tf et insérez le code suivant :

    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"
      }
    }
    
  3. Créez un fichier nommé outputs.tf et insérez le code suivant :

    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
    }
    
  4. Créez un fichier nommé providers.tf et insérez le code suivant :

    terraform {
      required_version = ">=0.12"
      required_providers {
        azurerm = {
          source  = "hashicorp/azurerm"
          version = "~>3.0"
        }
        random = {
          source  = "hashicorp/random"
          version = "~>3.0"
        }
      }
    }
    provider "azurerm" {
      features {}
    }
    
  5. Créez un fichier nommé variables.tf et insérez le code suivant :

    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
    }
    

Initialiser Terraform

Exécutez terraform init pour initialiser le déploiement Terraform. Cette commande télécharge le fournisseur Azure à utiliser pour la gestion de vos ressources Azure.

terraform init -upgrade

Points essentiels :

  • Le paramètre -upgrade met à niveau les plug-ins de fournisseur nécessaires vers la version la plus récente qui est conforme aux contraintes de version de la configuration.

Créer un plan d’exécution Terraform

Exécutez terraform plan pour créer un plan d’exécution.

terraform plan -out main.tfplan

Points essentiels :

  • La commande terraform plan crée un plan d’exécution, mais ne l’exécute pas. Au lieu de cela, elle détermine les actions nécessaires pour créer la configuration spécifiée dans vos fichiers de configuration. Ce modèle vous permet de vérifier si le plan d’exécution répond à vos attentes avant d’apporter des modifications aux ressources réelles.
  • Le paramètre facultatif -out vous permet de spécifier un fichier de sortie pour le plan. L’utilisation du paramètre -out garantit que le plan que vous avez examiné correspond exactement à ce qui est appliqué.

Appliquer un plan d’exécution Terraform

Exécutez terraform apply pour appliquer le plan d’exécution à votre infrastructure cloud.

terraform apply main.tfplan

Points essentiels :

  • La commande exemple terraform apply part du principe que vous avez préalablement exécuté terraform plan -out main.tfplan.
  • Si vous avez spécifié un autre nom de fichier pour le paramètre -out, utilisez ce même nom dans l’appel à terraform apply.
  • Si vous n’avez pas utilisé le paramètre -out, appelez terraform apply sans aucun paramètre.

Vérifier les résultats

  1. Obtenez le nom de la ressource Azure dans laquelle le labo a été créé.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
    
  2. Obtenez le nom du labo.

    lab_name=$(terraform output -raw lab_name)
    
  3. Exécutez az lab vm list afin de répertorier les machines virtuelles du labo que vous avez créé dans cet article.

    az lab vm list --resource-group $resource_group_name \
                   --lab-name $lab_name
    

Nettoyer les ressources

Quand vous n’avez plus besoin des ressources créées par le biais de Terraform, effectuez les étapes suivantes :

  1. Exécutez le plan Terraform et spécifiez l’indicateur destroy.

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
    

    Points essentiels :

    • La commande terraform plan crée un plan d’exécution, mais ne l’exécute pas. Au lieu de cela, elle détermine les actions nécessaires pour créer la configuration spécifiée dans vos fichiers de configuration. Ce modèle vous permet de vérifier si le plan d’exécution répond à vos attentes avant d’apporter des modifications aux ressources réelles.
    • Le paramètre facultatif -out vous permet de spécifier un fichier de sortie pour le plan. L’utilisation du paramètre -out garantit que le plan que vous avez examiné correspond exactement à ce qui est appliqué.
  2. Exécutez terraform apply pour appliquer le plan d’exécution.

    terraform apply main.destroy.tfplan
    

Résoudre les problèmes liés à Terraform sur Azure

Résoudre les problèmes courants liés à l’utilisation de Terraform sur Azure

Étapes suivantes