Краткое руководство. Создание лаборатории в Azure DevTest Labs с помощью Terraform

Статья
04/07/2024

В этой статье показано, как использовать Terraform для создания виртуальной машины Центра обработки данных Windows Server 2019 в лаборатории в Azure DevTest Labs с помощью Terraform.

Вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

Создание случайного имени домашних животных для имени группы ресурсов Azure с помощью random_pet
Создание группы ресурсов Azure с помощью azurerm_resource_group
Создание случайного пароля с помощью random_password
Создание лаборатории в Azure DevTest Labs с помощью azurerm_dev_test_lab
Создание виртуальной сети в Azure DevTest Labs с помощью azurerm_dev_test_virtual_network
Создание виртуальной машины Windows в Azure DevTest Labs с помощью azurerm_dev_test_windows_virtual_machine

Необходимые компоненты

Установка и настройка Terraform

Реализация кода Terraform

Примечание.

Пример кода для этой статьи находится в репозитории Azure Terraform GitHub. Вы можете просмотреть файл журнала, содержащий результаты теста из текущих и предыдущих версий Terraform.

См. другие статьи и примеры кода, в которых показано, как использовать Terraform для управления ресурсами Azure.

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

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

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"
  }
}

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

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
}

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

terraform {
  required_version = ">=0.12"
  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "~>3.0"
    }
  }
}
provider "azurerm" {
  features {}
}

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

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
}

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.

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.

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.

Проверка результатов

Получите имя ресурса Azure, в котором была создана лаборатория.
```
resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
```
Получите имя лаборатории.
```
lab_name=$(terraform output -raw lab_name)
```
Запустите az lab vm list , чтобы перечислить виртуальные машины для лаборатории, созданной в этой статье.
```
az lab vm list --resource-group $resource_group_name \
               --lab-name $lab_name
```

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

Руководство по работе с виртуальными машинами лаборатории

Поделиться через

Краткое руководство. Создание лаборатории в Azure DevTest Labs с помощью Terraform

Необходимые компоненты

Реализация кода Terraform

Инициализация Terraform

Создание плана выполнения Terraform

Применение плана выполнения Terraform

Проверка результатов

Очистка ресурсов

Устранение неполадок с Terraform в Azure

Следующие шаги

Обратная связь

Дополнительные ресурсы