Erstellen einer Azure-VM-Skalierungsgruppe auf der Grundlage eines benutzerdefinierten Packer-Images unter Verwendung von Terraform

Artikel
04/06/2024

Mit Terraform können Sie eine Cloudinfrastruktur definieren, eine Vorschau der Cloudinfrastruktur anzeigen und die Cloudinfrastruktur bereitstellen. Terraform ermöglicht das Erstellen von Konfigurationsdateien mit HCL-Syntax. Mit der HCL-Syntax können Sie den Cloudanbieter (beispielsweise Azure) und die Elemente angeben, aus denen sich Ihre Cloudinfrastruktur zusammensetzt. Nach der Erstellung Ihrer Konfigurationsdateien erstellen Sie einen Ausführungsplan, mit dem Sie eine Vorschau Ihrer Infrastrukturänderungen anzeigen können, bevor diese bereitgestellt werden. Nach der Überprüfung der Änderungen wenden Sie den Ausführungsplan an, um die Infrastruktur bereitzustellen.

Azure-VM-Skalierungsgruppen ermöglichen die Konfiguration identischer virtueller Computer. Die Anzahl von VM-Instanzen kann bedarfs- zeitplangesteuert angepasst werden. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisches Skalieren einer VM-Skalierungsgruppe im Azure-Portal.

In diesem Artikel werden folgende Vorgehensweisen behandelt:

Einrichten Ihrer Terraform-Bereitstellung
Verwenden von Variablen und Ausgaben für die Terraform-Bereitstellung
Erstellen und Bereitstellen einer Netzwerkinfrastruktur
Erstellen eines benutzerdefinierten VM-Images mithilfe von Packer
Erstellen und Bereitstellen einer VM-Skalierungsgruppe unter Verwendung des benutzerdefinierten Images
Erstellen und Bereitstellen einer Jumpbox

1. Konfigurieren Ihrer Umgebung

Azure-Abonnement: Wenn Sie kein Azure-Abonnement besitzen, können Sie ein kostenloses Konto erstellen, bevor Sie beginnen.

Konfigurieren von Terraform: Konfigurieren Sie Terraform mithilfe einer der folgenden Optionen, sofern noch nicht geschehen:

2. Erstellen eines Packer-Images

Installieren Sie Packer.

Die wichtigsten Punkte:
- Um zu bestätigen, dass Sie Zugriff auf die ausführbare Packer-Datei haben, führen Sie den folgenden Befehl aus: packer -v.
- Abhängig von Ihrer Umgebung müssen Sie möglicherweise Ihren Pfad festlegen und die Befehlszeile erneut öffnen.
Führen Sie az group create aus, um eine Ressourcengruppe für das Packer-Image zu erstellen.
```
az group create -n myPackerImages -l eastus
```
Führen Sie az ad sp create-for-rbac aus, um Packer die Authentifizierung bei Azure mithilfe eines Dienstprinzipals zu ermöglichen.
```
az ad sp create-for-rbac --role Contributor --scopes /subscriptions/<subscription_id> --query "{ client_id: appId, client_secret: password, tenant_id: tenant }"
```
Die wichtigsten Punkte:
- Notieren Sie sich die ausgegebenen Werte (appId, client_secret, tenant_id).
Führen Sie zum Anzeigen des aktuellen Azure-Abonnements az account show aus.
```
az account show --query "{ subscription_id: id }"
```

Erstellen Sie eine Packer-Vorlagenvariablendatei namens ubuntu.pkr.hcl , und fügen Sie den folgenden Code ein. Aktualisieren Sie die hervorgehobenen Zeilen mit Ihren Dienstprinzipal- und Azure-Abonnementinformationen.

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"
}

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
  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",
    ]
  }
}

Die wichtigsten Punkte:

Legen Sie die Felder client_id, client_secret und tenant_id auf die entsprechenden Werte Ihres Dienstprinzipals fest.
Legen Sie das subscription_id Feld auf Ihre Azure-Abonnement-ID fest.

Erstellen Sie das Packer-Image.
```
packer build ubuntu.json
```

3. Implementieren des Terraform-Codes

Erstellen Sie ein Verzeichnis, in dem der Terraform-Beispielcode getestet werden soll, und legen Sie es als aktuelles Verzeichnis fest.

Erstellen Sie eine Datei namens main.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

terraform {

  required_version = ">=0.12"

  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>2.0"
    }
    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 "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" {
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name
  loadbalancer_id     = azurerm_lb.vmss.id
  name                = "ssh-running-probe"
  port                = var.application_port
}

resource "azurerm_lb_rule" "lbnatrule" {
  resource_group_name            = azurerm_resource_group.vmss.name
  loadbalancer_id                = azurerm_lb.vmss.id
  name                           = "http"
  protocol                       = "Tcp"
  frontend_port                  = var.application_port
  backend_port                   = var.application_port
  backend_address_pool_id        = 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 = jsondecode(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 = jsondecode(azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output).publicKey
    }
  }

  tags = var.tags
}

Erstellen Sie eine Datei namens variables.tf, die die Projektvariablen enthält, und fügen Sie den folgenden Code ein:

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
}

Erstellen Sie eine Datei namens output.tf, um anzugeben, welche Werte von Terraform angezeigt werden sollen, und fügen Sie den folgenden Code ein:

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. Initialisieren von Terraform

Führen Sie zum Initialisieren der Terraform-Bereitstellung terraform init aus. Mit diesem Befehl wird der Azure-Anbieter heruntergeladen, der zum Verwalten Ihrer Azure-Ressourcen erforderlich ist.

terraform init -upgrade

Die wichtigsten Punkte:

Der Parameter -upgrade aktualisiert die erforderlichen Anbieter-Plug-Ins auf die neueste Version, die den Versionseinschränkungen der Konfiguration entspricht.

5. Erstellen eines Terraform-Ausführungsplans

Führen Sie terraform plan aus, um einen Ausführungsplan zu erstellen.

terraform plan -out main.tfplan

Die wichtigsten Punkte:

Durch den Befehl terraform plan wird ein Ausführungsplan erstellt, aber nicht ausgeführt. Stattdessen werden die Aktionen ermittelt, die erforderlich sind, um die in Ihren Konfigurationsdateien angegebene Konfiguration zu erstellen. Mit diesem Muster können Sie überprüfen, ob der Ausführungsplan Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie Änderungen an den eigentlichen Ressourcen vornehmen.
Der optionale Parameter -out ermöglicht die Angabe einer Ausgabedatei für den Plan. Durch die Verwendung des Parameters -out wird sichergestellt, dass genau der von Ihnen überprüfte Plan angewendet wird.

6. Anwenden eines Terraform-Ausführungsplans

Führen Sie terraform apply aus, um den Ausführungsplan auf Ihre Cloudinfrastruktur anzuwenden.

terraform apply main.tfplan

Die wichtigsten Punkte:

Der Beispielbefehl terraform apply setzt voraus, dass Sie zuvor terraform plan -out main.tfplan ausgeführt haben.
Wenn Sie einen anderen Dateinamen für den Parameter -out angegeben haben, verwenden Sie denselben Dateinamen im Aufruf von terraform apply.
Wenn Sie den Parameter -out nicht verwendet haben, rufen Sie terraform apply ohne Parameter auf.

7. Überprüfen der Ergebnisse

In der Ausgabe des Befehls terraform apply sehen Sie Werte für Folgendes:
- FQDN des virtuellen Computers
- FQDN der Jumpbox
- IP-Adresse der Jumpbox
Navigieren Sie zur URL des virtuellen Computers, um eine Standardseite mit dem Text Willkommen bei nginx! zu bestätigen.
Stellen Sie mithilfe von SSH eine Verbindung mit der Jumpbox-VM her. Verwenden Sie dazu den in der Variablendatei definierten Benutzernamen und das Kennwort, das Sie beim Ausführen von terraform apply angegeben haben. Beispiel: ssh azureuser@<ip_address>

8. Bereinigen von Ressourcen

Löschen der VM-Skalierungsgruppe

Wenn Sie die über Terraform erstellten Ressourcen nicht mehr benötigen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Führen Sie terraform plan aus, und geben Sie das Flag destroy an.
```
terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
```
Die wichtigsten Punkte:
- Durch den Befehl terraform plan wird ein Ausführungsplan erstellt, aber nicht ausgeführt. Stattdessen werden die Aktionen ermittelt, die erforderlich sind, um die in Ihren Konfigurationsdateien angegebene Konfiguration zu erstellen. Mit diesem Muster können Sie überprüfen, ob der Ausführungsplan Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie Änderungen an den eigentlichen Ressourcen vornehmen.
- Der optionale Parameter -out ermöglicht die Angabe einer Ausgabedatei für den Plan. Durch die Verwendung des Parameters -out wird sichergestellt, dass genau der von Ihnen überprüfte Plan angewendet wird.
Führen Sie zum Anwenden des Ausführungsplans den Befehl terraform apply aus.
```
terraform apply main.destroy.tfplan
```

Löschen des Packer-Images und der Ressourcengruppe

Führen Sie az group delete aus, um die Ressourcengruppe für das Packer-Image zu löschen. Das Packer-Image wird ebenfalls gelöscht.

az group delete --name myPackerImages --yes

Problembehandlung für Terraform in Azure

Behandeln allgemeiner Probleme bei der Verwendung von Terraform in Azure

Nächste Schritte

Weitere Informationen zur Verwendung von Terraform in Azure

Erstellen einer Azure-VM-Skalierungsgruppe auf der Grundlage eines benutzerdefinierten Packer-Images unter Verwendung von Terraform

1. Konfigurieren Ihrer Umgebung

2. Erstellen eines Packer-Images

3. Implementieren des Terraform-Codes

4. Initialisieren von Terraform

5. Erstellen eines Terraform-Ausführungsplans

6. Anwenden eines Terraform-Ausführungsplans

7. Überprüfen der Ergebnisse

8. Bereinigen von Ressourcen

Löschen der VM-Skalierungsgruppe

Löschen des Packer-Images und der Ressourcengruppe

Problembehandlung für Terraform in Azure

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Zusätzliche Ressourcen