Criar um conjunto de dimensionamento de máquinas virtuais do Azure com base em uma imagem personalizada do Packer usando o Terraform

Artigo
04/06/2024

O Terraform permite a definição, a visualização e a implantação da infraestrutura de nuvem. Usando o Terraform, você cria arquivos de configuração usando sintaxe de HCL. A sintaxe da HCL permite que você especifique o provedor de nuvem, como o Azure, e os elementos que compõem sua infraestrutura de nuvem. Depois de criar os arquivos de configuração, você cria um plano de execução que permite visualizar as alterações de infraestrutura antes de serem implantadas. Depois de verificar as alterações, aplique o plano de execução para implantar a infraestrutura.

Os conjuntos de dimensionamento de máquinas virtuais do Azure permitem configurar VMs idênticas. O número de instâncias de VM pode ser ajustado com base na demanda ou em uma agenda. Para obter mais informações, consulte Dimensionar automaticamente um conjunto de dimensionamento de máquinas virtuais no portal do Azure.

Neste artigo, você aprenderá como:

Configurar sua implantação do Terraform
Usar variáveis e saídas para a implantação do Terraform
Criar e implantar uma infraestrutura de rede
Criar uma imagem de máquina virtual personalizada usando o Packer
Criar e implantar um conjunto de dimensionamento de máquinas virtuais usando uma imagem personalizada
Criar e implantar um jumpbox

1. Configurar seu ambiente

Assinatura do Azure: caso você não tenha uma assinatura do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.

Configurar o Terraform: se ainda não tiver feito isso, configure o Terraform usando uma das seguintes opções:

2. Criar uma imagem do Packer

Instalar o Packer.

Pontos principais:
- Execute o comando packer -v para confirmar se você tem acesso ao executável do Packer.
- Conforme o ambiente, talvez seja preciso definir o caminho e reabrir a linha de comando.
Execute az group create para criar um grupo de recursos no qual armazenar a imagem do Packer.
```
az group create -n myPackerImages -l eastus
```
Execute az ad sp create-for-rbac para permitir que o Packer execute uma autenticação no Azure usando uma entidade de serviço.
```
az ad sp create-for-rbac --role Contributor --scopes /subscriptions/<subscription_id> --query "{ client_id: appId, client_secret: password, tenant_id: tenant }"
```
Pontos principais:
- Anote os valores de saída (appId, client_secret e tenant_id).
Execute az account show para exibir uma assinatura do Azure atual.
```
az account show --query "{ subscription_id: id }"
```

Crie um arquivo de variáveis de modelo Packer nomeado ubuntu.pkr.hcl e insira o código a seguir. Atualize as linhas realçadas com sua entidade de serviço e informações de assinatura do Azure.

packer {
  required_plugins {
    azure = {
      source  = "github.com/hashicorp/azure"
      version = "~> 2"
    }
  }
}

variable client_id {
  type    = string
  default = null
}
variable client_secret {
  type    = string
  default = null
}

variable subscription_id {
  type    = string
  default = null
}

variable tenant_id {
  type    = string
  default = null
}

variable location {
  default = "eastus"
}

variable "image_resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the Packer image will be created"
  default     = "myPackerImages"
}

variable "oidc_request_url" {
  default = null
}

variable "oidc_request_token" {
  default = null
}

# arm builder
source "azure-arm" "builder" {
  client_id                         = var.client_id
  client_secret                     = var.client_secret
  image_offer                       = "UbuntuServer"
  image_publisher                   = "canonical"
  image_sku                         = "16.04-LTS"
  location                          = var.location
  managed_image_name                = "myPackerImage"
  managed_image_resource_group_name = var.image_resource_group_name
  os_type                           = "Linux"
  subscription_id                   = var.subscription_id
  tenant_id                         = var.tenant_id
  oidc_request_url                  = var.oidc_request_url
  oidc_request_token                = var.oidc_request_token
  vm_size                           = "Standard_DS2_v2"
  azure_tags = {
    "dept" : "Engineering",
    "task" : "Image deployment",
  }
}

build {
  sources = ["source.azure-arm.builder"]
  provisioner "shell" {
    execute_command = "chmod +x {{ .Path }}; {{ .Vars }} sudo -E sh '{{ .Path }}'"
    inline = [
      "apt-get update",
      "apt-get upgrade -y",
      "apt-get -y install nginx",
      "/usr/sbin/waagent -force -deprovision+user && export HISTSIZE=0 && sync",
    ]
  }
}

Pontos principais:

Defina os campos client_id, client_secret e tenant_id para os respectivos valores da entidade de serviço.
Defina o campo para sua ID de assinatura do subscription_id Azure.

Crie uma imagem do Packer.
```
packer build ubuntu.json
```

3. Implementar o código do Terraform

Crie um diretório em que você vai testar o código de exemplo do Terraform, depois transforme-o no diretório atual.

Crie um arquivo chamado main.tf e insira o seguinte código:

terraform {

  required_version = ">=0.12"

  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
    azapi = {
      source  = "Azure/azapi"
      version = "~> 1.0"
    }
    local = {
      source  = "hashicorp/local"
      version = "2.4.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "3.5.1"
    }
    tls = {
      source  = "hashicorp/tls"
      version = "4.0.4"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {
    resource_group {
      prevent_deletion_if_contains_resources = false
    }
  }
}

resource "random_pet" "id" {}

resource "azurerm_resource_group" "vmss" {
  name     = coalesce(var.resource_group_name, "201-vmss-packer-jumpbox-${random_pet.id.id}")
  location = var.location
  tags     = var.tags
}

resource "random_string" "fqdn" {
  length  = 6
  special = false
  upper   = false
  numeric = false
}

resource "azurerm_virtual_network" "vmss" {
  name                = "vmss-vnet"
  address_space       = ["10.0.0.0/16"]
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name
  tags                = var.tags
}

resource "azurerm_subnet" "vmss" {
  name                 = "vmss-subnet"
  resource_group_name  = azurerm_resource_group.vmss.name
  virtual_network_name = azurerm_virtual_network.vmss.name
  address_prefixes     = ["10.0.2.0/24"]
}

resource "azurerm_public_ip" "vmss" {
  name                = "vmss-public-ip"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name
  allocation_method   = "Static"
  domain_name_label   = random_string.fqdn.result
  tags                = var.tags
}

resource "azurerm_lb" "vmss" {
  name                = "vmss-lb"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name

  frontend_ip_configuration {
    name                 = "PublicIPAddress"
    public_ip_address_id = azurerm_public_ip.vmss.id
  }

  tags = var.tags
}

resource "azurerm_lb_backend_address_pool" "bpepool" {
  loadbalancer_id = azurerm_lb.vmss.id
  name            = "BackEndAddressPool"
}

resource "azurerm_lb_probe" "vmss" {
  loadbalancer_id = azurerm_lb.vmss.id
  name            = "ssh-running-probe"
  port            = var.application_port
}

resource "azurerm_lb_rule" "lbnatrule" {
  loadbalancer_id                = azurerm_lb.vmss.id
  name                           = "http"
  protocol                       = "Tcp"
  frontend_port                  = var.application_port
  backend_port                   = var.application_port
  backend_address_pool_ids       = [azurerm_lb_backend_address_pool.bpepool.id]
  frontend_ip_configuration_name = "PublicIPAddress"
  probe_id                       = azurerm_lb_probe.vmss.id
}

data "azurerm_resource_group" "image" {
  name = var.packer_resource_group_name
}

data "azurerm_image" "image" {
  name                = var.packer_image_name
  resource_group_name = data.azurerm_resource_group.image.name
}

resource "azapi_resource" "ssh_public_key" {
  type      = "Microsoft.Compute/sshPublicKeys@2022-11-01"
  name      = random_pet.id.id
  location  = azurerm_resource_group.vmss.location
  parent_id = azurerm_resource_group.vmss.id
}

resource "azapi_resource_action" "ssh_public_key_gen" {
  type        = "Microsoft.Compute/sshPublicKeys@2022-11-01"
  resource_id = azapi_resource.ssh_public_key.id
  action      = "generateKeyPair"
  method      = "POST"

  response_export_values = ["publicKey", "privateKey"]
}

resource "random_password" "password" {
  count  = var.admin_password == null ? 1 : 0
  length = 20
}

locals {
  admin_password = try(random_password.password[0].result, var.admin_password)
}

resource "azurerm_virtual_machine_scale_set" "vmss" {
  name                = "vmscaleset"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name
  upgrade_policy_mode = "Manual"

  sku {
    name     = "Standard_DS1_v2"
    tier     = "Standard"
    capacity = 2
  }

  storage_profile_image_reference {
    id = data.azurerm_image.image.id
  }

  storage_profile_os_disk {
    name              = ""
    caching           = "ReadWrite"
    create_option     = "FromImage"
    managed_disk_type = "Standard_LRS"
  }

  storage_profile_data_disk {
    lun           = 0
    caching       = "ReadWrite"
    create_option = "Empty"
    disk_size_gb  = 10
  }

  os_profile {
    computer_name_prefix = "vmlab"
    admin_username       = var.admin_user
    admin_password       = local.admin_password
  }

  os_profile_linux_config {
    disable_password_authentication = true

    ssh_keys {
      path     = "/home/azureuser/.ssh/authorized_keys"
      key_data = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
    }
  }

  network_profile {
    name    = "terraformnetworkprofile"
    primary = true

    ip_configuration {
      name                                   = "IPConfiguration"
      subnet_id                              = azurerm_subnet.vmss.id
      load_balancer_backend_address_pool_ids = [azurerm_lb_backend_address_pool.bpepool.id]
      primary                                = true
    }
  }

  tags = var.tags
}

resource "azurerm_public_ip" "jumpbox" {
  name                = "jumpbox-public-ip"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name
  allocation_method   = "Static"
  domain_name_label   = "${random_string.fqdn.result}-ssh"
  tags                = var.tags
}

resource "azurerm_network_interface" "jumpbox" {
  name                = "jumpbox-nic"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name

  ip_configuration {
    name                          = "IPConfiguration"
    subnet_id                     = azurerm_subnet.vmss.id
    private_ip_address_allocation = "Dynamic"
    public_ip_address_id          = azurerm_public_ip.jumpbox.id
  }

  tags = var.tags
}

resource "azurerm_virtual_machine" "jumpbox" {
  name                  = "jumpbox"
  location              = var.location
  resource_group_name   = azurerm_resource_group.vmss.name
  network_interface_ids = [azurerm_network_interface.jumpbox.id]
  vm_size               = "Standard_DS1_v2"

  storage_image_reference {
    publisher = "Canonical"
    offer     = "UbuntuServer"
    sku       = "16.04-LTS"
    version   = "latest"
  }

  storage_os_disk {
    name              = "jumpbox-osdisk"
    caching           = "ReadWrite"
    create_option     = "FromImage"
    managed_disk_type = "Standard_LRS"
  }

  os_profile {
    computer_name  = "jumpbox"
    admin_username = var.admin_user
    admin_password = local.admin_password
  }

  os_profile_linux_config {
    disable_password_authentication = true

    ssh_keys {
      path     = "/home/azureuser/.ssh/authorized_keys"
      key_data = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
    }
  }

  tags = var.tags
}

Crie um arquivo chamado variables.tf para incluir as variáveis do projeto, depois insira o seguinte código:

variable "packer_resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the Packer image will be created"
  default     = "myPackerImages"
}

variable "packer_image_name" {
  description = "Name of the Packer image"
  default     = "myPackerImage"
}

variable "resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the Packer image  will be created"
  default     = null
}

variable "location" {
  default     = "eastus"
  description = "Location where resources will be created"
}

variable "tags" {
  description = "Map of the tags to use for the resources that are deployed"
  type        = map(string)
  default = {
    environment = "codelab"
  }
}

variable "application_port" {
  description = "Port that you want to expose to the external load balancer"
  default     = 80
}

variable "admin_user" {
  description = "User name to use as the admin account on the VMs that will be part of the VM scale set"
  default     = "azureuser"
}

variable "admin_password" {
  description = "Default password for admin account"
  default     = null
}

Crie um arquivo chamado output.tf para especificar quais valores serão exibidos pelo Terraform, depois insira o seguinte código:

output "vmss_public_ip_fqdn" {
  value = azurerm_public_ip.vmss.fqdn
}

output "jumpbox_public_ip_fqdn" {
  value = azurerm_public_ip.jumpbox.fqdn
}

output "jumpbox_public_ip" {
  value = azurerm_public_ip.jumpbox.ip_address
}

4. Inicializar o Terraform

Execute terraform init para inicializar a implantação do Terraform. Esse comando baixa o provedor do Azure necessário para gerenciar seus recursos do Azure.

terraform init -upgrade

Pontos principais:

O parâmetro -upgrade atualiza os plug-ins do provedor necessários para a versão mais recente que esteja em conformidade com as restrições de versão da configuração.

5. Criar um plano de execução do Terraform

Execute o comando terraform plan para criar um plano de execução.

terraform plan -out main.tfplan

Pontos principais:

O comando terraform plan cria um plano de execução, mas não o executa. Em vez disso, ele determina quais ações são necessárias para criar a configuração especificada em seus arquivos de configuração. Esse padrão permite que você verifique se o plano de execução corresponde às suas expectativas antes de fazer qualquer alteração nos recursos reais.
O parâmetro opcional -out permite que você especifique um arquivo de saída para o plano. Usar o parâmetro -out garante que o plano que você examinou seja exatamente o que é aplicado.

6. Aplicar um plano de execução do Terraform

Execute terraform apply para aplicar o plano de execução à sua infraestrutura de nuvem.

terraform apply main.tfplan

Pontos principais:

O exemplo de comando do terraform apply pressupõe que você executou o terraform plan -out main.tfplan anteriormente.
Se você especificou um nome de arquivo diferente para o parâmetro -out, use esse mesmo nome de arquivo na chamada para terraform apply.
Se você não usou o parâmetro -out, chame terraform apply sem nenhum parâmetro.

7. Verificar os resultados

Na saída do comando terraform apply, você verá os valores dos seguintes itens:
- O FQDN da máquina virtual
- O FQDN do Jumpbox
- O endereço IP do Jumpbox
Acesse a URL da máquina virtual para confirmar uma página padrão com o texto Bem-vindo(a) ao nginx!.
Use o SSH para se conectar à VM Jumpbox com o nome de usuário definido no arquivo de variáveis e a senha indicada quando você executou terraform apply. Por exemplo: ssh azureuser@<ip_address>.

8. Limpar os recursos

Excluir o conjunto de dimensionamento de máquinas virtuais

Quando você não precisar mais dos recursos criados por meio o Terraform, execute as seguintes etapas:

Execute terraform plan e especifique o sinalizador destroy.
```
terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
```
Pontos principais:
- O comando terraform plan cria um plano de execução, mas não o executa. Em vez disso, ele determina quais ações são necessárias para criar a configuração especificada em seus arquivos de configuração. Esse padrão permite que você verifique se o plano de execução corresponde às suas expectativas antes de fazer qualquer alteração nos recursos reais.
- O parâmetro opcional -out permite que você especifique um arquivo de saída para o plano. Usar o parâmetro -out garante que o plano que você examinou seja exatamente o que é aplicado.
Execute a aplicação do Terraform para aplicar o plano de execução.
```
terraform apply main.destroy.tfplan
```

Excluir a imagem do Packer e o grupo de recursos

Execute az group delete a fim de excluir o grupo de recursos usado para conter a imagem do Packer. A imagem do Packer também será excluída.

az group delete --name myPackerImages --yes

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Criar um conjunto de dimensionamento de máquinas virtuais do Azure com base em uma imagem personalizada do Packer usando o Terraform

1. Configurar seu ambiente

2. Criar uma imagem do Packer

3. Implementar o código do Terraform

4. Inicializar o Terraform

5. Criar um plano de execução do Terraform

6. Aplicar um plano de execução do Terraform

7. Verificar os resultados

8. Limpar os recursos

Excluir o conjunto de dimensionamento de máquinas virtuais

Excluir a imagem do Packer e o grupo de recursos

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