クイック スタート: Terraform を使用して Azure AI サービス リソースを作成する

この記事では、Terraform を使用して、 Azure AI サービス マルチサービス リソースを Terraform を使用して作成する方法について説明します。

Azure AI サービスは、開発者と組織が、すぐに使用できる事前構築済みのカスタマイズ可能な API とモデルを使用して、インテリジェントで最先端の市場対応の責任あるアプリケーションを迅速に作成するのに役立ちます。 アプリケーションの例には、会話、検索、監視、翻訳、音声、ビジョン、意思決定のための自然言語処理が含まれます。

ヒント

Azure AI Studio で、Azure OpenAI、Content Safety、Speech、Vision などの Azure AI サービスをお試しください。 詳細については、「Azure AI Studio とは」をご覧ください。

ほとんどの Azure AI サービスは、REST API とクライアント ライブラリ SDK を通じて、一般的な開発言語で利用できます。 詳細については、各サービスのドキュメントを参照してください。

Terraform を使用すると、クラウド インフラストラクチャの定義、プレビュー、およびデプロイを行うことができます。 Terraform を使用する際は、HCL 構文を使って構成ファイルを作成します。 HCL 構文では、Azure などのクラウド プロバイダーと、クラウド インフラストラクチャを構成する要素を指定できます。 構成ファイルを作成したら、"実行プラン" を作成します。これにより、インフラストラクチャの変更をデプロイ前にプレビューすることができます。 変更を確認したら、実行プランを適用してインフラストラクチャをデプロイします。

この記事では、次のことについて説明します。

• random_pet を使用して Azure リソース グループ名のランダムなペット名を作成する
• azurerm_resource_group を使用して Azure リソース グループを作成する
• random_string を使用してランダムな文字列を作成する
• azurerm_cognitive_accountを使用して Azure AI サービス マルチサービス リソースを作成する

前提条件

• Terraform のインストールと構成

Terraform コードを実装する

注意

この記事のサンプル コードは、Azure Terraform GitHub リポジトリにあります。 Terraform の現在および以前のバージョンのテスト結果を含むログ ファイルを表示できます。

Terraform を使用して Azure リソースを管理する方法を示すその他の記事とサンプル コードを参照してください

1. サンプル Terraform コードをテストして実行するディレクトリを作成し、それを現在のディレクトリにします。

2. main.tf という名前のファイルを作成し、次のコードを挿入します。

   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. outputs.tf という名前のファイルを作成し、次のコードを挿入します。

   output "resource_group_name" {
     value = azurerm_resource_group.rg.name
   }
   
   output "azurerm_cognitive_account_name" {
     value = azurerm_cognitive_account.cognitive_service.name
   }
   

4. providers.tf という名前のファイルを作成し、次のコードを挿入します。

   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. variables.tf という名前のファイルを作成し、次のコードを挿入します。

   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"
   }
   

Terraform を初期化する

terraform init を実行して、Terraform のデプロイを初期化します。 このコマンドによって、Azure リソースを管理するために必要な Azure プロバイダーがダウンロードされます。

terraform init -upgrade

重要なポイント:

• -upgrade パラメーターは、必要なプロバイダー プラグインを、構成のバージョン制約に準拠する最新バージョンにアップグレードします。

Terraform 実行プランを作成する

terraform plan を実行して、実行プランを作成します。

terraform plan -out main.tfplan

重要なポイント:

• terraform plan コマンドは、実行プランを作成しますが、実行はしません。 代わりに、構成ファイルに指定された構成を作成するために必要なアクションを決定します。 このパターンを使用すると、実際のリソースに変更を加える前に、実行プランが自分の想定と一致しているかどうかを確認できます。
• 省略可能な -out パラメーターを使用すると、プランの出力ファイルを指定できます。 -out パラメーターを使用すると、レビューしたプランが適用内容とまったく同じであることが確実になります。

Terraform 実行プランを適用する

terraform apply を実行して、クラウド インフラストラクチャに実行プランを適用します。

terraform apply main.tfplan

重要なポイント:

• terraform apply コマンドの例は、以前に terraform plan -out main.tfplan が実行されたことを前提としています。
• -out パラメーターに別のファイル名を指定した場合は、terraform apply の呼び出しで同じファイル名を使用します。
• -out パラメーターを使用しなかった場合は、パラメーターを指定せずに terraform apply を呼び出します。

結果を確認する

Azure CLI

1. Azure AI サービス マルチサービス リソースが作成された Azure リソース名を取得します。

   resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Azure AI サービス マルチサービス リソースの名前を取得します。

   azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)
   

3. az cognitiveservices account show を実行して、この記事で作成した Azure AI サービス アカウントを表示します。

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

Azure PowerShell

1. Azure AI サービス マルチサービス リソースが作成された Azure リソース名を取得します。

   $resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Azure AI サービス マルチサービス リソースの名前を取得します。

   $azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)
   

3. Get-AzCognitiveServicesAccount を実行して、新しいサービスに関する情報を表示します。

   Get-AzCognitiveServicesAccount -ResourceGroupName $resource_group_name `
                                  -Name $azurerm_aiservices_account_name
   

リソースをクリーンアップする

Terraform を使用して作成したリソースが不要になった場合は、次の手順を実行します。

1. terraform plan を実行して、destroy フラグを指定します。

   terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
   

   重要なポイント:

   • terraform plan コマンドは、実行プランを作成しますが、実行はしません。 代わりに、構成ファイルに指定された構成を作成するために必要なアクションを決定します。 このパターンを使用すると、実際のリソースに変更を加える前に、実行プランが自分の想定と一致しているかどうかを確認できます。
   • 省略可能な -out パラメーターを使用すると、プランの出力ファイルを指定できます。 -out パラメーターを使用すると、レビューしたプランが適用内容とまったく同じであることが確実になります。

2. terraform apply を実行して、実行プランを適用します。

   terraform apply main.destroy.tfplan
   

Azure での Terraform のトラブルシューティング

Azure で Terraform を使用する場合の一般的な問題のトラブルシューティング

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