Azure-beli virtuálisgép-méretezési csoport létrehozása Egyéni Packer-rendszerképből a Terraform használatával

  • Cikk

A Terraform lehetővé teszi a felhőinfrastruktúra definícióját, előzetes verzióját és üzembe helyezését. A Terraform használatával konfigurációs fájlokat hozhat létre HCL-szintaxissal. A HCL szintaxissal megadhatja a felhőszolgáltatót – például az Azure-t – és a felhőinfrastruktúra elemeit. A konfigurációs fájlok létrehozása után létrehoz egy végrehajtási tervet , amely lehetővé teszi az infrastruktúra változásainak előzetes megtekintését az üzembe helyezés előtt. A módosítások ellenőrzése után alkalmazza a végrehajtási tervet az infrastruktúra üzembe helyezésére.

Az Azure-beli virtuálisgép-méretezési csoportok lehetővé teszik azonos virtuális gépek konfigurálását. A virtuálisgép-példányok száma igény vagy ütemezés alapján módosítható. További információ: Virtuálisgép-méretezési csoport automatikus méretezése az Azure Portalon.

Ebben a cikkben az alábbiakkal ismerkedhet meg:

  • A Terraform-környezet beállítása
  • Változók és kimenetek használata egy Terraform-környezethez
  • Hálózati infrastruktúra létrehozása és üzembe helyezése
  • Egyéni virtuálisgép-rendszerkép létrehozása a Packer használatával
  • Virtuálisgép-méretezési csoport létrehozása és üzembe helyezése az egyéni rendszerkép használatával
  • Jumpbox létrehozása és üzembe helyezése

1. A környezet konfigurálása

  • Azure-előfizetés: Ha nem rendelkezik Azure-előfizetéssel, első lépésként mindössze néhány perc alatt létrehozhat egy ingyenes fiókot.

2. Packer-rendszerkép létrehozása

  1. Telepítse a Packert.

    Főbb pontok:

    • Annak ellenőrzéséhez, hogy rendelkezik-e hozzáféréssel a Packer végrehajtható fájljához, futtassa a következő parancsot: packer -v.
    • A környezettől függően előfordulhat, hogy be kell állítania az elérési utat, és újra meg kell nyitnia a parancssort.

  2. Futtassa az az group create parancsot egy erőforráscsoport létrehozásához a Packer-rendszerkép tárolásához.

    az group create -n myPackerImages -l eastus

  3. Futtassa az az ad sp create-for-rbac parancsot, hogy a Packer hitelesítést végezzen az Azure-ban egy szolgáltatásnév használatával.

    az ad sp create-for-rbac --role Contributor --scopes /subscriptions/<subscription_id> --query "{ client_id: appId, client_secret: password, tenant_id: tenant }"

    Főbb pontok:

    • Jegyezze fel a kimeneti értékeket (appId, client_secret, tenant_id).

  4. Futtassa az az account show-t az aktuális Azure-előfizetés megjelenítéséhez.

    az account show --query "{ subscription_id: id }"

  5. Hozzon létre egy Packer-sablonváltozók nevű fájlt ubuntu.pkr.hcl , és szúrja be a következő kódot. Frissítse a kiemelt sorokat a szolgáltatásnévvel és az Azure-előfizetés adataival.

    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",
    ]
  }
}

    Főbb pontok:

    • Állítsa be a client_id, client_secretés tenant_id a mezőket a szolgáltatásnév megfelelő értékeire.
    • Állítsa be a subscription_id mezőt az Azure-előfizetés azonosítójához.

  6. Hozza létre a Packer-rendszerképet.

    packer build ubuntu.json

3. A Terraform-kód implementálása

  1. Hozzon létre egy könyvtárat, amelyben tesztelheti a Terraform-mintakódot, és az aktuális könyvtárá teheti.

  2. Hozzon létre egy elnevezett main.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

    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
}

  3. Hozzon létre egy fájlt variables.tf , amely tartalmazza a projektváltozókat, és szúrja be a következő kódot:

    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
}

  4. Hozzon létre egy fájlt, output.tf amely megadja, hogy milyen értékek jelenjenek meg a Terraformban, és szúrja be a következő kódot:

    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. A Terraform inicializálása

Futtassa a Terraform init parancsot a Terraform üzembe helyezésének inicializálásához. Ez a parancs letölti az Azure-erőforrások kezeléséhez szükséges Azure-szolgáltatót.

terraform init -upgrade

Főbb pontok:

  • A -upgrade paraméter frissíti a szükséges szolgáltatói beépülő modulokat a legújabb verzióra, amely megfelel a konfiguráció verziókorlátozásainak.

5. Terraform végrehajtási terv létrehozása

Végrehajtási terv létrehozásához futtassa a Terraform-tervet .

terraform plan -out main.tfplan

Főbb pontok:

  • A terraform plan parancs létrehoz egy végrehajtási tervet, de nem hajtja végre. Ehelyett meghatározza, hogy milyen műveletek szükségesek a konfigurációs fájlokban megadott konfiguráció létrehozásához. Ez a minta lehetővé teszi annak ellenőrzését, hogy a végrehajtási terv megfelel-e az elvárásainak, mielőtt módosítanák a tényleges erőforrásokat.
  • Az opcionális -out paraméter lehetővé teszi a terv kimeneti fájljának megadását. -out A paraméter használatával biztosítható, hogy a vizsgált terv pontosan az alkalmazott legyen.

6. Terraform végrehajtási terv alkalmazása

A terraform futtatásával alkalmazza a végrehajtási tervet a felhőinfrastruktúrára.

terraform apply main.tfplan

Főbb pontok:

  • A példaparancs terraform apply feltételezi, hogy korábban futtatott terraform plan -out main.tfplan.
  • Ha másik fájlnevet adott meg a -out paraméterhez, használja ugyanazt a fájlnevet a hívásban terraform apply.
  • Ha nem használta a paramétert -out , hívjon terraform apply paraméterek nélkül.

7. Ellenőrizze az eredményeket

  1. A parancs kimenetében a terraform apply következő értékek láthatók:

    • Virtuális gép teljes tartományneve
    • Jumpbox FQDN
    • Jumpbox IP-címe

  2. Keresse meg a virtuális gép URL-címét, és erősítse meg az alapértelmezett oldalt az üdvözli az nginx!.

  3. Az SSH használatával csatlakozhat a jumpbox virtuális géphez a változófájlban meghatározott felhasználónévvel és a futtatáskor terraform applymegadott jelszóval. Például: ssh azureuser@<ip_address>

8. Erőforrások törlése

Virtuálisgép-méretezési csoport törlése

Ha már nincs szüksége a Terraformon keresztül létrehozott erőforrásokra, hajtsa végre az alábbi lépéseket:

  1. Futtassa a Terraform-tervet , és adja meg a jelölőt destroy .

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Főbb pontok:

    • A terraform plan parancs létrehoz egy végrehajtási tervet, de nem hajtja végre. Ehelyett meghatározza, hogy milyen műveletek szükségesek a konfigurációs fájlokban megadott konfiguráció létrehozásához. Ez a minta lehetővé teszi annak ellenőrzését, hogy a végrehajtási terv megfelel-e az elvárásainak, mielőtt módosítanák a tényleges erőforrásokat.
    • Az opcionális -out paraméter lehetővé teszi a terv kimeneti fájljának megadását. -out A paraméter használatával biztosítható, hogy a vizsgált terv pontosan az alkalmazott legyen.

  2. A végrehajtási terv alkalmazásához futtassa a terraformát .

    terraform apply main.destroy.tfplan

Packer-rendszerkép és erőforráscsoport törlése

Futtassa az az group delete parancsot a Packer-rendszerképet tartalmazó erőforráscsoport törléséhez. A Packer-rendszerkép is törlődik.

az group delete --name myPackerImages --yes

A Terraform hibaelhárítása az Azure-ban

A Terraform Azure-beli használatakor felmerülő gyakori problémák elhárítása

Következő lépések

További információ a Terraform azure-beli használatáról