빠른 시작: Terraform을 사용하여 Azure DevTest Labs에서 랩 만들기

아티클
04/08/2024

이 문서에서는 Terraform을 사용하여 Azure DevTest Labs 내 랩에서 Terraform을 사용하여 Windows Server 2019 Datacenter 가상 머신을 만드는 방법을 보여 줍니다.

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_password를 사용하여 임의 암호 만들기
azurerm_dev_test_lab을 사용하여 Azure DevTest Labs 내에서 랩 만들기
azurerm_dev_test_virtual_network를 사용하여 Azure DevTest Labs 내에서 가상 네트워크 만들기
azurerm_dev_test_windows_virtual_machine을 사용하여 Azure DevTest Labs 내에서 Windows 가상 머신 만들기

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.

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

main.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

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.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

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.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

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.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

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 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

랩이 만들어진 Azure 리소스 이름을 가져옵니다.

resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

랩 이름을 가져옵니다.

lab_name=$(terraform output -raw lab_name)

az lab vm list를 실행하여 이 문서에서 만든 랩의 가상 머신을 나열합니다.
```
az lab vm list --resource-group $resource_group_name \
               --lab-name $lab_name
```

리소스 정리

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

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.
terraform apply를 실행하여 실행 계획을 적용합니다.
```
terraform apply main.destroy.tfplan
```

Azure의 Terraform 문제 해결

Azure에서 Terraform을 사용할 때 일반적인 문제 해결

다음 단계

자습서: 랩 VM 작업

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필수 조건

Terraform 코드 구현

Terraform 초기화

Terraform 실행 계획 만들기

Terraform 실행 계획 적용

결과 확인

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Azure의 Terraform 문제 해결

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