クイック スタート: Terraform を使用して Azure DevTest Labs にラボを作成する
この記事では、Terraform を使用した Azure DevTest Labs 内のラボに、Terraform を使用して Windows Server 2019 Datacenter 仮想マシンを作成する方法について説明します。
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_password を使用してランダムなパスワードを作成する
- azurerm_dev_test_lab を使用して Azure DevTest Labs 内にラボを作成する
- azurerm_dev_test_virtual_network を使用して Azure DevTest Labs 内に仮想ネットワークを作成する
- azurerm_dev_test_windows_virtual_machine を使用して Azure DevTest Labs 内に Windows 仮想マシンを作成する
前提条件
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
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。
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 "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" } }
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 "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 }
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 = ">=0.12" required_providers { azurerm = { source = "hashicorp/azurerm" version = "~>3.0" } random = { source = "hashicorp/random" version = "~>3.0" } } } provider "azurerm" { features {} }
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 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 }
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
ラボが作成された Azure リソースの名前を取得します。
resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
ラボ名を取得します。
lab_name=$(terraform output -raw lab_name)
az lab vm list を実行して、この記事で作成したラボの仮想マシンを一覧表示します。
az lab vm list --resource-group $resource_group_name \ --lab-name $lab_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。
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。
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