созданию масштабируемого набора виртуальных машин Azure с помощью Terraform

Статья
04/06/2024

Terraform поддерживает определение, предварительный просмотр и развертывание облачной инфраструктуры. С помощью Terraform можно создавать файлы конфигурации с применением синтаксиса HCL. Синтаксис HCL позволяет указать поставщика облачных служб, например Azure, и элементы, составляющие облачную инфраструктуру. После создания файлов конфигурации создается план выполнения, который позволяет предварительно просматривать изменения инфраструктуры до их развертывания. После проверки изменений примените план выполнения для развертывания инфраструктуры.

Масштабируемые наборы виртуальных машин Azure позволяют настроить идентичные виртуальные машины. Количество экземпляров виртуальных машин можно настроить по запросу или расписанию. Дополнительные сведения см. в статье Автоматическое масштабирование масштабируемого набора виртуальных машин на портале Azure.

Вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

настройка развертывания Terraform;
использование переменных и выходных данных для развертывания Terraform;
создание и развертывание сетевой инфраструктуры;
создание и развертывание масштабируемого набора виртуальной машины и присоединение его к сети;
создание и развертывание Jumpbox для подключения к виртуальным машинам по протоколу SSH.

1. Настройка среды

Подписка Azure. Если у вас нет подписки Azure, создайте бесплатную учетную запись, прежде чем начинать работу.

Настройка Terraform: если вы еще этого не сделали, настройте Terraform с помощью одного из следующих вариантов:

Создайте пару ключей SSH. Дополнительные сведения см. в статье "Создание и использование пары открытого и закрытого ключей SSH" для виртуальных машин Linux в Azure.

2. Реализация кода Terraform

Создайте каталог для тестирования примера кода Terraform и сделайте его текущим каталогом.

Создайте файл с именем main.tf и вставьте следующий код:

terraform {
  required_version = ">=0.12"

  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
  }
}

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

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_resource_group" "vmss" {
  name     = var.resource_group_name
  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
}

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

  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
    custom_data          = file("web.conf")
  }

  os_profile_linux_config {
    disable_password_authentication = false
  }

  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 = false
  }

  tags = var.tags
}

Создайте файл с именем variables.tf, содержащий переменные проекта, и вставьте следующий код:

variable "resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the resources will be created"
  default     = "myResourceGroup"
}

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
  sensitive   = true
}

Создайте файл с именем output.tf, чтобы указать, какие значения будет отображать Terraform, и вставьте следующий код:

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
}

Создайте файл с именем web.conf и вставьте следующий код:
```
#cloud-config
packages:
 - nginx
```

3. Инициализация Terraform

Запустите terraform init, чтобы инициализировать развертывание Terraform. Эта команда скачивает поставщик Azure, необходимый для управления ресурсами Azure.

terraform init -upgrade

Основные моменты:

Параметр -upgrade обновляет необходимые подключаемые модули поставщика до последней версии, которая соответствует ограничениям версии конфигурации.

4. Создание плана выполнения Terraform

Чтобы создать план выполнения, выполните terraform plan.

terraform plan -out main.tfplan

Основные моменты:

Команда terraform plan создает план выполнения, но не выполняет его. Вместо этого она определяет, какие действия необходимы для создания конфигурации, заданной в файлах конфигурации. Этот шаблон позволяет проверить, соответствует ли план выполнения вашим ожиданиям, прежде чем вы начнете вносить изменения в фактические ресурсы.
Необязательный параметр -out позволяет указать выходной файл для плана. Использование параметра -out гарантирует, что проверяемый план полностью соответствует применяемому.

5. Применение плана выполнения Terraform

Выполните terraform apply, чтобы применить план выполнения к вашей облачной инфраструктуре.

terraform apply main.tfplan

Основные моменты:

В примере terraform apply команды предполагается, что вы ранее выполнили.terraform plan -out main.tfplan
Если для параметра -out указано другое имя файла, используйте то же имя в вызове к terraform apply.
Если вы не использовали параметр -out, вызовите terraform apply без параметров.

6. Проверка результатов

В выходных данных команды terraform apply отображаются следующие значения:
- FQDN виртуальной машины;
- FQDN Jumpbox;
- IP-адрес Jumpbox.
Перейдите по URL-адресу виртуальной машины, чтобы подтвердить страницу по умолчанию с текстом Welcome to nginx! (Добро пожаловать в nginx!).
Подключитесь к виртуальной машине Jumpbox с помощью SSH, используя имя пользователя, определенное в файле переменных, и пароль, указанный при выполнении команды terraform apply. Например: ssh azureuser@<ip_address>.

7. Очистка ресурсов

Если вам больше не нужны ресурсы, созданные через Terraform, выполните следующие действия:

Выполните команду terraform plan и укажите флаг destroy.
```
terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
```
Основные моменты:
- Команда terraform plan создает план выполнения, но не выполняет его. Вместо этого она определяет, какие действия необходимы для создания конфигурации, заданной в файлах конфигурации. Этот шаблон позволяет проверить, соответствует ли план выполнения вашим ожиданиям, прежде чем вы начнете вносить изменения в фактические ресурсы.
- Необязательный параметр -out позволяет указать выходной файл для плана. Использование параметра -out гарантирует, что проверяемый план полностью соответствует применяемому.
Выполните команду terraform apply, чтобы применить план выполнения.
```
terraform apply main.destroy.tfplan
```

Устранение неполадок с Terraform в Azure

Устранение распространенных проблем при использовании Terraform в Azure

Следующие шаги

Документация по Terraform в Azure

Поделиться через

созданию масштабируемого набора виртуальных машин Azure с помощью Terraform

1. Настройка среды

2. Реализация кода Terraform

3. Инициализация Terraform

4. Создание плана выполнения Terraform

5. Применение плана выполнения Terraform

6. Проверка результатов

7. Очистка ресурсов

Устранение неполадок с Terraform в Azure

Следующие шаги

Обратная связь

Дополнительные ресурсы