Hızlı Başlangıç: Terraform kullanarak Azure DevTest Labs'de laboratuvar oluşturma

Bu makalede Terraform kullanarak Azure DevTest Labs içindeki bir laboratuvarda Windows Server 2019 Datacenter sanal makinesi oluşturmak için Terraform'un nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.

Bu makalede şunları öğreneceksiniz:

Önkoşullar

• Terraform'u yükleme ve yapılandırma

Terraform kodunu uygulama

1. Örnek Terraform kodunu test edip çalıştırmak ve geçerli dizin yapmak için bir dizin oluşturun.

2. adlı main.tf bir dosya oluşturun ve aşağıdaki kodu ekleyin:

   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"
     }
   }
   

3. adlı outputs.tf bir dosya oluşturun ve aşağıdaki kodu ekleyin:

   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
   }
   

4. adlı providers.tf bir dosya oluşturun ve aşağıdaki kodu ekleyin:

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

5. adlı variables.tf bir dosya oluşturun ve aşağıdaki kodu ekleyin:

   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'u başlatma

Terraform dağıtımını başlatmak için terraform init komutunu çalıştırın. Bu komut, Azure kaynaklarınızı yönetmek için gereken Azure sağlayıcısını indirir.

terraform init -upgrade

Önemli noktalar:

• -upgrade parametresi, gerekli sağlayıcı eklentilerini yapılandırmanın sürüm kısıtlamalarına uygun en yeni sürüme yükseltir.

Terraform yürütme planı oluşturma

Terraform planını çalıştırarak yürütme planı oluşturun.

terraform plan -out main.tfplan

Önemli noktalar:

• komutu terraform plan bir yürütme planı oluşturur ancak yürütmez. Bunun yerine, yapılandırma dosyalarınızda belirtilen yapılandırmayı oluşturmak için hangi eylemlerin gerekli olduğunu belirler. Bu düzen, gerçek kaynaklarda değişiklik yapmadan önce yürütme planının beklentilerinizle eşleşip eşleşmediğini doğrulamanızı sağlar.
• İsteğe bağlı -out parametresi, plan için bir çıkış dosyası belirtmenize olanak tanır. parametresinin -out kullanılması, gözden geçirdiğiniz planın tam olarak uygulanan plan olmasını sağlar.

Terraform yürütme planı uygulama

Yürütme planını bulut altyapınıza uygulamak için terraform apply komutunu çalıştırın.

terraform apply main.tfplan

Önemli noktalar:

• Örnek terraform apply komut, daha önce komutunu çalıştırdığınızı terraform plan -out main.tfplanvarsayar.
• parametresi için -out farklı bir dosya adı belirttiyseniz, çağrısında terraform applyaynı dosya adını kullanın.
• parametresini -out kullanmadıysanız, parametresiz olarak çağırın terraform apply .

Sonuçları doğrulama

1. Laboratuvarın oluşturulduğu Azure kaynak adını alın.

   resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Laboratuvar adını alın.

   lab_name=$(terraform output -raw lab_name)
   

3. Bu makalede oluşturduğunuz laboratuvarın sanal makinelerini listelemek için az lab vm list komutunu çalıştırın.

   az lab vm list --resource-group $resource_group_name \
                  --lab-name $lab_name
   

Kaynakları temizleme

Terraform aracılığıyla oluşturulan kaynaklara artık ihtiyacınız kalmadığında aşağıdaki adımları uygulayın:

1. terraform planını çalıştırın ve bayrağını destroy belirtin.

   terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
   

   Önemli noktalar:

   • komutu terraform plan bir yürütme planı oluşturur ancak yürütmez. Bunun yerine, yapılandırma dosyalarınızda belirtilen yapılandırmayı oluşturmak için hangi eylemlerin gerekli olduğunu belirler. Bu düzen, gerçek kaynaklarda değişiklik yapmadan önce yürütme planının beklentilerinizle eşleşip eşleşmediğini doğrulamanızı sağlar.
   • İsteğe bağlı -out parametresi, plan için bir çıkış dosyası belirtmenize olanak tanır. parametresinin -out kullanılması, gözden geçirdiğiniz planın tam olarak uygulanan plan olmasını sağlar.

2. Yürütme planını uygulamak için terraform apply komutunu çalıştırın.

   terraform apply main.destroy.tfplan
   

Azure'da Terraform sorunlarını giderme

Azure'da Terraform kullanırken karşılaşılan yaygın sorunları giderme

Sonraki adımlar