빠른 시작: Terraform을 사용하여 Azure AI 서비스 리소스 만들기

이 문서에서는 Terraform을 사용하여 다중 서비스 리소스로 Azure AI 검색 서비스를 만드는 방법을 보여 줍니다.

Azure AI 서비스는 개발자와 조직이 즉시 사용 가능하고 사전 빌드되었으며 사용자 지정 가능한 API 및 모델을 사용하여 시장에 출시할 수 있는 지능적이고 책임감 있는 최첨단 애플리케이션을 신속하게 만들 수 있게 해 줍니다. 예제 애플리케이션에는 대화, 검색, 모니터링, 번역, 음성, 시각, 의사 결정에 대한 자연어 처리가 포함됩니다.

팁

Azure AI Foundry 포털에서 Azure OpenAI, 콘텐츠 안전, 음성, 비전 등을 포함한 Azure AI 서비스를 사용해 보세요. 자세한 내용은 Azure AI Foundry란?을 참조하세요.

대부분의 Azure AI 서비스는 인기 있는 개발 언어로 REST API 및 클라이언트 라이브러리 SDK를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 각 서비스의 설명서를 참조하세요.

Terraform은 클라우드 인프라의 정의, 미리 보기 및 배포를 사용합니다. Terraform을 사용하는 경우 HCL 구문를 사용하여 구성 파일을 만듭니다. HCL 구문을 사용하면 클라우드 공급자(예: Azure) 그리고 클라우드 인프라를 구성하는 요소를 지정할 수 있습니다. 구성 파일을 만든 후 배포되기 전에 인프라 변경을 미리 볼 수 있는 실행 계획를 만듭니다. 변경 내용을 확인 한 후에는 실행 계획을 적용하여 인프라를 배포합니다.

이 문서에서는 다음 방법을 설명합니다.

• random_pet를 사용하여 Azure 리소스 그룹 이름에 대한 임의 애완동물 이름 만들기
• azurerm_resource_group을 사용하여 Azure 리소스 그룹 만들기
• random_string을 사용하여 임의 문자열 만들기
• azurerm_cognitive_account를 사용하여 Azure AI 서비스 다중 서비스 리소스를 만듭니다.

필수 조건

• Terraform 설치 및 구성

Terraform 코드 구현

참고 항목

이 문서의 샘플 코드는 Azure Terraform GitHub 리포지토리에 있습니다. Terraform의 현재 및 이전 버전의 테스트 결과가 포함된 로그 파일을 볼 수 있습니다.

Terraform을 사용하여 Azure 리소스를 관리하는 방법을 보여 주는 추가 문서 및 샘플 코드를 참조하세요.

1. 샘플 Terraform 코드를 테스트 및 실행할 디렉터리를 만들고 현재 디렉터리로 만듭니다.

2. main.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   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.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

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

4. providers.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   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.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   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 초기화

terraform init를 실행하여 Terraform 배포를 초기화합니다. 이 명령은 Azure 리소스를 관리하는 데 필요한 Azure 공급자를 다운로드합니다.

terraform init -upgrade

주요 정보:

• -upgrade 매개 변수는 필요한 공급자 플러그 인을 구성의 버전 제약 조건을 준수하는 최신 버전으로 업그레이드합니다.

Terraform 실행 계획 만들기

terraform plan을 실행하여 실행 계획을 만듭니다.

terraform plan -out main.tfplan

주요 정보:

• terraform plan 명령은 실행 계획을 만들지만 실행하지는 않습니다. 대신 구성 파일에 지정된 구성을 만드는 데 필요한 작업을 결정합니다. 이 패턴을 사용하면 실제 리소스를 변경하기 전에 실행 계획이 예상과 일치하는지 확인할 수 있습니다.
• 선택 사항인 -out 매개 변수를 사용하여 계획의 출력 파일을 지정할 수 있습니다. -out 매개 변수를 사용하면 검토한 계획이 정확하게 적용됩니다.

Terraform 실행 계획 적용

terraform apply를 실행하여 실행 계획을 클라우드 인프라에 적용합니다.

terraform apply main.tfplan

주요 정보:

• 예시 terraform apply 명령은 이전에 terraform plan -out main.tfplan를 실행했다고 가정합니다.
• -out 매개 변수에 다른 파일 이름을 지정한 경우 terraform apply에 대한 호출에서 동일한 파일 이름을 사용합니다.
• -out 매개 변수를 사용하지 않은 경우 매개 변수 없이 terraform apply를 호출합니다.

결과 확인

Azure CLI

1. Azure AI 서비스 다중 서비스 리소스가 만들어진 Azure 리소스 이름을 가져옵니다.

   resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Azure AI 서비스 다중 서비스 리소스 이름을 가져옵니다.

   azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)
   

3. az Cognitiveservices account show를 실행하여 이 문서에서 만든 Azure AI 서비스 계정을 표시합니다.

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

Azure PowerShell

1. Azure AI 서비스 다중 서비스 리소스가 만들어진 Azure 리소스 이름을 가져옵니다.

   $resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Azure AI 서비스 다중 서비스 리소스 이름을 가져옵니다.

   $azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)
   

3. Get-AzCognitiveServicesAccount를 실행하여 새 서비스에 대한 정보를 표시합니다.

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

리소스 정리

Terraform을 통해 리소스를 만들 필요가 더 이상 없으면 다음 단계를 수행합니다.

1. terraform 플랜을 실행하고 destroy 플래그를 지정합니다.

   terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
   

   주요 정보:

   • terraform plan 명령은 실행 계획을 만들지만 실행하지는 않습니다. 대신 구성 파일에 지정된 구성을 만드는 데 필요한 작업을 결정합니다. 이 패턴을 사용하면 실제 리소스를 변경하기 전에 실행 계획이 예상과 일치하는지 확인할 수 있습니다.
   • 선택 사항인 -out 매개 변수를 사용하여 계획의 출력 파일을 지정할 수 있습니다. -out 매개 변수를 사용하면 검토한 계획이 정확하게 적용됩니다.

2. terraform apply를 실행하여 실행 계획을 적용합니다.

   terraform apply main.destroy.tfplan
   

Azure의 Terraform 문제 해결

Azure에서 Terraform을 사용할 때 일반적인 문제 해결

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