빠른 시작: Terraform을 사용하여 Azure Stream Analytics 작업 만들기

이 문서에서는 Terraform을 사용하여 Azure Stream Analytics 작업을 만드는 방법을 보여 줍니다. 작업을 만든 후에는 배포의 유효성을 검사합니다.

Terraform은 클라우드 인프라의 정의, 미리 보기 및 배포를 사용합니다. Terraform을 사용하는 경우 HCL 구문를 사용하여 구성 파일을 만듭니다. HCL 구문을 사용하면 클라우드 공급자(예: Azure) 그리고 클라우드 인프라를 구성하는 요소를 지정할 수 있습니다. 구성 파일을 만든 후 배포되기 전에 인프라 변경을 미리 볼 수 있는 실행 계획를 만듭니다. 변경 내용을 확인 한 후에는 실행 계획을 적용하여 인프라를 배포합니다.

이 문서에서는 다음 방법을 설명합니다.

• random_pet을 사용하여 Azure 리소스 그룹 이름에 대한 임의 값 만들기.
• azurerm_resource_group을 사용하여 Azure 리소스 그룹 만들기.
• random_pet을 사용하여 Azure Stream Analytics 작업 이름에 대한 임의 값을 만듭니다.
• azurerm_stream_analytics_job을 사용하여 Azure Stream Analytics 작업을 만듭니다.

필수 조건

• Terraform 설치 및 구성

Terraform 코드 구현

참고 항목

이 문서의 샘플 코드는 Azure Terraform GitHub 리포지토리에 있습니다. Terraform의 현재 및 이전 버전의 테스트 결과가 포함된 로그 파일을 볼 수 있습니다.

Terraform을 사용하여 Azure 리소스를 관리하는 방법을 보여 주는 추가 문서 및 샘플 코드를 참조하세요.

1. 샘플 Terraform 코드를 테스트 및 실행할 디렉터리를 만들고 현재 디렉터리로 만듭니다.

2. providers.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   terraform {
     required_version = ">=1.0"
     required_providers {
       azurerm = {
         source  = "hashicorp/azurerm"
         version = "~>3.0"
       }
       random = {
         source  = "hashicorp/random"
         version = "~>3.0"
       }
     }
   }
   provider "azurerm" {
     features {}
   }
   

3. main.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   resource "random_pet" "rg_name" {
     prefix = "rg"
   }
   
   resource "azurerm_resource_group" "rg" {
     name     = random_pet.rg_name.id
     location = var.resource_group_location
   }
   
   resource "random_pet" "stream_analytics_job_name" {
     prefix = "job"
   }
   
   resource "azurerm_stream_analytics_job" "job" {
     name                                     = random_pet.stream_analytics_job_name.id
     resource_group_name                      = azurerm_resource_group.rg.name
     location                                 = azurerm_resource_group.rg.location
     streaming_units                          = var.number_of_streaming_units
     events_out_of_order_max_delay_in_seconds = 0
     events_late_arrival_max_delay_in_seconds = 5
     data_locale                              = "en-US"
     events_out_of_order_policy               = "Adjust"
     output_error_policy                      = "Stop"
   
     transformation_query = <<QUERY
   SELECT
       *
   INTO
       [YourOutputAlias]
   FROM
       [YourInputAlias]
   QUERY
   
   }
   

4. variables.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   variable "resource_group_location" {
     type        = string
     description = "Location for the resources."
     default     = "eastus"
   }
   
   variable "number_of_streaming_units" {
     type        = number
     description = "Number of streaming units."
     default     = 1
     validation {
       condition     = contains([1, 3, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48], var.number_of_streaming_units)
       error_message = "Invalid value for: number_of_streaming_units. The value should be one of the following: 1, 3, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48."
     }
   }
   

5. outputs.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   output "resource_group_name" {
     value = azurerm_resource_group.rg.name
   }
   
   output "stream_analytics_job_name" {
     value = azurerm_stream_analytics_job.job.name
   }
   

Terraform 초기화

terraform init를 실행하여 Terraform 배포를 초기화합니다. 이 명령은 Azure 리소스를 관리하는 데 필요한 Azure 공급자를 다운로드합니다.

terraform init -upgrade

주요 정보:

• -upgrade 매개 변수는 필요한 공급자 플러그 인을 구성의 버전 제약 조건을 준수하는 최신 버전으로 업그레이드합니다.

Terraform 실행 계획 만들기

terraform plan을 실행하여 실행 계획을 만듭니다.

terraform plan -out main.tfplan

주요 정보:

• terraform plan 명령은 실행 계획을 만들지만 실행하지는 않습니다. 대신 구성 파일에 지정된 구성을 만드는 데 필요한 작업을 결정합니다. 이 패턴을 사용하면 실제 리소스를 변경하기 전에 실행 계획이 예상과 일치하는지 확인할 수 있습니다.
• 선택 사항인 -out 매개 변수를 사용하여 계획의 출력 파일을 지정할 수 있습니다. -out 매개 변수를 사용하면 검토한 계획이 정확하게 적용됩니다.

Terraform 실행 계획 적용

terraform apply를 실행하여 실행 계획을 클라우드 인프라에 적용합니다.

terraform apply main.tfplan

주요 정보:

• 예시 terraform apply 명령은 이전에 terraform plan -out main.tfplan를 실행했다고 가정합니다.
• -out 매개 변수에 다른 파일 이름을 지정한 경우 terraform apply에 대한 호출에서 동일한 파일 이름을 사용합니다.
• -out 매개 변수를 사용하지 않은 경우 매개 변수 없이 terraform apply를 호출합니다.

결과 확인

Azure CLI

1. Azure 리소스 그룹 이름을 가져옵니다.

   resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. 새 Azure Stream Analytics 작업 이름을 가져옵니다.

   stream_analytics_job_name=$(terraform output -raw stream_analytics_job_name)
   

3. az stream-analytics job show를 실행하여 작업에 대한 정보를 표시합니다.

   az stream-analytics job show \
   --resource-group $resource_group_name \
   --job-name $stream_analytics_job_name
   

Azure PowerShell

1. Azure 리소스 그룹 이름을 가져옵니다.

   $resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. 새 Azure Stream Analytics 작업 이름을 가져옵니다.

   $stream_analytics_job_name=$(terraform output -raw stream_analytics_job_name)
   

3. Get-AzStreamAnalyticsJob을 실행하여 작업에 대한 정보를 표시합니다.

    Get-AzStreamAnalyticsJob `
       -ResourceGroupName $resource_group_name `
       -Name $stream_analytics_job_name
   

리소스 정리

Terraform을 통해 리소스를 만들 필요가 더 이상 없으면 다음 단계를 수행합니다.

1. terraform 플랜을 실행하고 destroy 플래그를 지정합니다.

   terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
   

   주요 정보:

   • terraform plan 명령은 실행 계획을 만들지만 실행하지는 않습니다. 대신 구성 파일에 지정된 구성을 만드는 데 필요한 작업을 결정합니다. 이 패턴을 사용하면 실제 리소스를 변경하기 전에 실행 계획이 예상과 일치하는지 확인할 수 있습니다.
   • 선택 사항인 -out 매개 변수를 사용하여 계획의 출력 파일을 지정할 수 있습니다. -out 매개 변수를 사용하면 검토한 계획이 정확하게 적용됩니다.

2. terraform apply를 실행하여 실행 계획을 적용합니다.

   terraform apply main.destroy.tfplan
   

Azure의 Terraform 문제 해결

Azure에서 Terraform을 사용할 때 일반적인 문제 해결

다음 단계

Azure Portal을 사용하여 전용 Azure Stream Analytics 클러스터 만들기