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クイック スタート: Terraform を使用して Azure AI Search Serviceをデプロイする

  • [アーティクル]

このアーティクルでは、Terraform を使用して、 Azure AI Search ServiceをTerraform を使用して 作成する方法について説明します。

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_search_serviceを使用して Azure AI Search Serviceを作成する

前提条件

Terraform コードを実装する

Note

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_search_service_name" {
  length  = 25
  upper   = false
  numeric = false
  special = false
}

resource "azurerm_search_service" "search" {
  name                = random_string.azurerm_search_service_name.result
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  sku                 = var.sku
  replica_count       = var.replica_count
  partition_count     = var.partition_count
}

  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_search_service_name" {
  value = azurerm_search_service.search.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" {
  description = "The pricing tier of the search service you want to create (for example, basic or standard)."
  default     = "standard"
  type        = string
  validation {
    condition     = contains(["free", "basic", "standard", "standard2", "standard3", "storage_optimized_l1", "storage_optimized_l2"], var.sku)
    error_message = "The sku must be one of the following values: free, basic, standard, standard2, standard3, storage_optimized_l1, storage_optimized_l2."
  }
}

variable "replica_count" {
  type        = number
  description = "Replicas distribute search workloads across the service. You need at least two replicas to support high availability of query workloads (not applicable to the free tier)."
  default     = 1
  validation {
    condition     = var.replica_count >= 1 && var.replica_count <= 12
    error_message = "The replica_count must be between 1 and 12."
  }
}

variable "partition_count" {
  type        = number
  description = "Partitions allow for scaling of document count as well as faster indexing by sharding your index over multiple search units."
  default     = 1
  validation {
    condition     = contains([1, 2, 3, 4, 6, 12], var.partition_count)
    error_message = "The partition_count must be one of the following values: 1, 2, 3, 4, 6, 12."
  }
}

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

  1. Azure AI Search Service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 Search Service名を取得します。

    azurerm_search_service_name=$(terraform output -raw azurerm_search_service_name)

  3. az search service showを実行して、この記事で作成した Azure AI Search Serviceを表示します。

    az search service show --name $azurerm_search_service_name \
                       --resource-group $resource_group_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

次のステップ

Azure portalを使用して Azure AI Search インデックスを作成する