Share via

Tworzenie zarządzanego systemu plików Lustre platformy Azure przy użyciu narzędzia Terraform

  • Artykuł

W tym artykule użyjesz narzędzia Terraform do utworzenia systemu plików Azure Managed Lustre .

Narzędzie Terraform umożliwia definiowanie, wyświetlanie wersji zapoznawczej i wdrażanie infrastruktury chmury. Za pomocą narzędzia Terraform można tworzyć pliki konfiguracji przy użyciu składni HCL. Składnia listy HCL umożliwia określenie dostawcy chmury — takiego jak platforma Azure — i elementów, które tworzą infrastrukturę chmury. Po utworzeniu plików konfiguracji należy utworzyć plan wykonania , który umożliwia wyświetlenie podglądu zmian infrastruktury przed ich wdrożeniem. Po zweryfikowaniu zmian zastosujesz plan wykonania w celu wdrożenia infrastruktury.

W tym artykule omówiono sposób wykonywania następujących zadań:

Uwaga

W przykładzie kodu w tym artykule użyto random_pet i random_string zasobów w celu wygenerowania unikatowych wartości nazwy grupy zasobów i nazwy zarządzanego systemu plików Lustre. Te wartości można zastąpić własnymi nazwami zasobów w plikach variables.tf i main.tf .

Wymagania wstępne

Implementowanie kodu narzędzia Terraform

Uwaga

Przykładowy kod tego artykułu znajduje się w repozytorium GitHub narzędzia Azure Terraform. Możesz wyświetlić plik dziennika zawierający wyniki testu z bieżących i poprzednich wersji programu Terraform.

Zobacz więcej artykułów i przykładowego kodu pokazującego, jak zarządzać zasobami platformy Azure za pomocą narzędzia Terraform

  1. Utwórz katalog, w którym chcesz przetestować przykładowy kod narzędzia Terraform i ustawić go jako bieżący katalog.

  2. Utwórz plik o nazwie providers.tf i wstaw następujący kod:

    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. Utwórz plik o nazwie main.tf i wstaw następujący kod:

    resource "random_pet" "rg_name" {
  prefix = var.resource_group_name_prefix
}

resource "azurerm_resource_group" "rg" {
  location = var.resource_group_location
  name     = random_pet.rg_name.id
}

resource "random_string" "azurerm_virtual_network_name" {
  length  = 13
  lower   = true
  numeric = false
  special = false
  upper   = false
}

resource "azurerm_virtual_network" "example" { 
  name = coalesce(var.virtual_network_name, "vnet-${random_string.azurerm_virtual_network_name.result}")
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  address_space = ["10.0.0.0/16"] 
  location = azurerm_resource_group.rg.location 
}

resource "random_string" "azurerm_subnet_name" {
  length  = 13
  lower   = true
  numeric = false
  special = false
  upper   = false
}

resource "azurerm_subnet" "example" { 
  name = coalesce(var.subnet_name, "subnet-${random_string.azurerm_subnet_name.result}")
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name 
  virtual_network_name = azurerm_virtual_network.example.name 
  address_prefixes = ["10.0.2.0/24"]
}

resource "random_string" "azurerm_amlfs_name" {
  length  = 13
  lower   = true
  numeric = false
  special = false
  upper   = false
}

resource "azurerm_managed_lustre_file_system" "example" { 
  name = coalesce(var.amlfs_name, "amlfs-${random_string.azurerm_amlfs_name.result}")
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  location = azurerm_resource_group.rg.location 
  sku_name = var.amlfs_sku_name
  subnet_id = azurerm_subnet.example.id 
  storage_capacity_in_tb = var.amlfs_storage_capacity_in_tb 
  zones = ["1"] 
  maintenance_window {
    day_of_week = var.amlfs_maintenance_day_of_week
    time_of_day_in_utc = var.amlfs_maintenance_time_of_day
  }
}

  4. Utwórz plik o nazwie variables.tf i wstaw następujący kod:

    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 "resource_group_location" {
  type        = string
  default     = "eastus"
  description = "Location of the resource group."
}

variable "virtual_network_name" {
  type        = string
  description = "The name of the virtual network resource. The value will be randomly generated if blank."
  default     = ""
}

variable "subnet_name" {
  type        = string
  description = "The name of the virtual network subnet. The value will be randomly generated if blank."
  default     = ""
}

variable "amlfs_name" {
  type        = string
  description = "The name of the Manage Lustre file system resource. The value will be randomly generated if blank."
  default     = ""
}

variable "amlfs_sku_name" {
  type        = string
  default     = "AMLFS-Durable-Premium-40"
  validation {
    condition     = contains(["AMLFS-Durable-Premium-40", "AMLFS-Durable-Premium-125", "AMLFS-Durable-Premium-250", "AMLFS-Durable-Premium-500"], var.amlfs_sku_name)
    error_message = "The SKU value must be one of the following: AMLFS-Durable-Premium-40, AMLFS-Durable-Premium-125, AMLFS-Durable-Premium-250, AMLFS-Durable-Premium-500."
  }
  description = "SKU name for the Azure Managed Lustre file system."
}

variable "amlfs_storage_capacity_in_tb" {
  type        = number
  default     = 48
  description = "The size of the Managed Lustre file system, in TiB. This might be rounded up."
}

variable "amlfs_maintenance_day_of_week" {
  type        = string
  default     = "Saturday"
  validation {
    condition     = contains(["Sunday", "Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday"], var.amlfs_maintenance_day_of_week)
    error_message = "The maintenance day of week value must be one of the following: Sunday, Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday."
  }
  description = "Day of the week on which the maintenance window will occur."
}

variable "amlfs_maintenance_time_of_day" {
  type        = string
  default     = "02:00"
  description = "The time of day (in UTC) to start the maintenance window."
}

  5. Utwórz plik o nazwie outputs.tf i wstaw następujący kod:

    output "resource_group_name" {
  value = azurerm_resource_group.rg.name
}

output "virtual_network_name" {
  value = azurerm_virtual_network.example.name
}

output "subnet_name" {
  value = azurerm_subnet.example.name
}

output "managed_lustre_file_system_name" {
  value = azurerm_managed_lustre_file_system.example.name
}

output "amlfs_sku_name" {
  value = azurerm_managed_lustre_file_system.example.sku_name
}

output "amlfs_storage_capacity_in_tb" {
  value = azurerm_managed_lustre_file_system.example.storage_capacity_in_tb
}

Inicjowanie narzędzia Terraform

Uruchom narzędzie terraform init, aby zainicjować wdrożenie narzędzia Terraform. To polecenie pobiera dostawcę platformy Azure wymaganego do zarządzania zasobami platformy Azure.

terraform init -upgrade

Kluczowe kwestie:

  • Parametr -upgrade uaktualnia niezbędne wtyczki dostawcy do najnowszej wersji, która jest zgodna z ograniczeniami wersji konfiguracji.

Tworzenie planu wykonania programu Terraform

Uruchom plan terraform , aby utworzyć plan wykonania.

terraform plan -out main.tfplan

Kluczowe kwestie:

  • Polecenie terraform plan tworzy plan wykonania, ale nie wykonuje go. Zamiast tego określa, jakie akcje są niezbędne do utworzenia konfiguracji określonej w plikach konfiguracji. Ten wzorzec umożliwia sprawdzenie, czy plan wykonania jest zgodny z oczekiwaniami przed wprowadzeniem jakichkolwiek zmian w rzeczywistych zasobach.
  • Opcjonalny -out parametr umożliwia określenie pliku wyjściowego dla planu. Użycie parametru -out zapewnia, że przeglądany plan jest dokładnie tym, co jest stosowane.

Stosowanie planu wykonania programu Terraform

Uruchom narzędzie terraform apply , aby zastosować plan wykonywania do infrastruktury chmury.

terraform apply main.tfplan

Kluczowe kwestie:

  • W przykładowym terraform apply poleceniu założono, że wcześniej uruchomiono polecenie terraform plan -out main.tfplan.
  • Jeśli określono inną nazwę pliku dla parametru -out , użyj tej samej nazwy pliku w wywołaniu metody terraform apply.
  • Jeśli nie użyto parametru , wywołaj metodę -outterraform apply bez żadnych parametrów.

Weryfikowanie wyników

  1. Pobierz nazwę grupy zasobów platformy Azure.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Pobierz nazwę zarządzanego systemu plików Lustre.

    managed_lustre_file_system_name=$(terraform output -raw managed_lustre_file_system_name)

  3. Uruchom polecenie az amlfs show , aby wyświetlić nazwę zarządzanego systemu plików Lustre.

    az amlfs show --resource-group $resource_group_name \
              --name $managed_lustre_file_system_name \

Czyszczenie zasobów

Jeśli zasoby utworzone za pomocą programu Terraform nie są już potrzebne, wykonaj następujące czynności:

  1. Uruchom plan terraform i określ flagę destroy .

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Kluczowe kwestie:

    • Polecenie terraform plan tworzy plan wykonania, ale nie wykonuje go. Zamiast tego określa, jakie akcje są niezbędne do utworzenia konfiguracji określonej w plikach konfiguracji. Ten wzorzec umożliwia sprawdzenie, czy plan wykonania jest zgodny z oczekiwaniami przed wprowadzeniem jakichkolwiek zmian w rzeczywistych zasobach.
    • Opcjonalny -out parametr umożliwia określenie pliku wyjściowego dla planu. Użycie parametru -out zapewnia, że przeglądany plan jest dokładnie tym, co jest stosowane.

  2. Uruchom narzędzie terraform apply , aby zastosować plan wykonania.

    terraform apply main.destroy.tfplan

Rozwiązywanie problemów z programem Terraform na platformie Azure

Rozwiązywanie typowych problemów podczas korzystania z programu Terraform na platformie Azure

Następne kroki

Następnie możesz dowiedzieć się więcej o usłudze Azure Managed Lustre.

Dowiedz się więcej o usłudze Azure Managed Lustre