Краткое руководство. Создание ресурса служб искусственного интеллекта Azure с помощью Terraform

  • Статья

В этой статье показано, как использовать Terraform для создания учетной записи служб искусственного интеллекта Azure с помощью Terraform.

Службы искусственного интеллекта Azure — это облачные службы искусственного интеллекта, которые помогают разработчикам создавать когнитивный интеллект в приложения, не имея прямых навыков ИИ или знаний. Они доступны через REST API и пакеты SDK клиентской библиотеки на многих популярных языках разработки. Службы искусственного интеллекта Azure позволяют разработчикам легко добавлять когнитивные функции в свои приложения с помощью когнитивных решений, которые могут видеть, слышать, говорить и анализировать.

Terraform поддерживает определение, предварительный просмотр и развертывание облачной инфраструктуры. С помощью Terraform можно создавать файлы конфигурации с применением синтаксиса HCL. Синтаксис HCL позволяет указать поставщика облачных служб, например Azure, и элементы, составляющие облачную инфраструктуру. После создания файлов конфигурации создается план выполнения, который позволяет предварительно просматривать изменения инфраструктуры до их развертывания. После проверки изменений примените план выполнения для развертывания инфраструктуры.

Вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

  • Создание случайного имени домашних животных для имени группы ресурсов Azure с помощью random_pet
  • Создание группы ресурсов Azure с помощью azurerm_resource_group
  • Создание случайной строки с помощью random_string
  • Создание учетной записи служб ИИ Azure с помощью azurerm_cognitive_account

Необходимые компоненты

Реализация кода Terraform

Примечание.

Пример кода для этой статьи находится в репозитории Azure Terraform GitHub. Вы можете просмотреть файл журнала, содержащий результаты теста из текущих и предыдущих версий Terraform.

См. другие статьи и примеры кода, в которых показано, как использовать Terraform для управления ресурсами Azure.

  1. Создайте каталог для тестирования и выполнения примера кода Terraform и сделайте его текущим каталогом.

  2. Создайте файл с именем main.tf и вставьте следующий код:

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

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

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

resource "azurerm_cognitive_account" "cognitive_service" {
  name                = "CognitiveService-${random_string.azurerm_cognitive_account_name.result}"
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  sku_name            = var.sku
  kind                = "CognitiveServices"
}

  3. Создайте файл с именем outputs.tf и вставьте следующий код:

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

output "azurerm_cognitive_account_name" {
  value = azurerm_cognitive_account.cognitive_service.name
}

  4. Создайте файл с именем providers.tf и вставьте следующий код:

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

  5. Создайте файл с именем variables.tf и вставьте следующий код:

    variable "resource_group_location" {
  type        = string
  description = "Location for all resources."
  default     = "eastus"
}

variable "resource_group_name_prefix" {
  type        = string
  description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription."
  default     = "rg"
}

variable "sku" {
  type        = string
  description = "The sku name of the Azure Analysis Services server to create. Choose from: B1, B2, D1, S0, S1, S2, S3, S4, S8, S9. Some skus are region specific. See https://docs.microsoft.com/en-us/azure/analysis-services/analysis-services-overview#availability-by-region"
  default     = "S0"
}

Инициализация Terraform

Запустите terraform init, чтобы инициализировать развертывание Terraform. Эта команда скачивает поставщик Azure, необходимый для управления ресурсами Azure.

terraform init -upgrade

Основные моменты:

  • Параметр -upgrade обновляет необходимые подключаемые модули поставщика до последней версии, которая соответствует ограничениям версии конфигурации.

Создание плана выполнения Terraform

Чтобы создать план выполнения, выполните terraform plan.

terraform plan -out main.tfplan

Основные моменты:

  • Команда terraform plan создает план выполнения, но не выполняет его. Вместо этого она определяет, какие действия необходимы для создания конфигурации, заданной в файлах конфигурации. Этот шаблон позволяет проверить, соответствует ли план выполнения вашим ожиданиям, прежде чем вы начнете вносить изменения в фактические ресурсы.
  • Необязательный параметр -out позволяет указать выходной файл для плана. Использование параметра -out гарантирует, что проверяемый план полностью соответствует применяемому.

Применение плана выполнения Terraform

Выполните terraform apply, чтобы применить план выполнения к вашей облачной инфраструктуре.

terraform apply main.tfplan

Основные моменты:

  • В примере terraform apply команды предполагается, что вы ранее выполнили.terraform plan -out main.tfplan
  • Если для параметра -out указано другое имя файла, используйте то же имя в вызове к terraform apply.
  • Если вы не использовали параметр -out, вызовите terraform apply без параметров.

Проверка результатов

  1. Получите имя ресурса Azure, в котором была создана учетная запись служб ИИ Azure.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Получите имя учетной записи служб ИИ Azure.

    azurerm_cognitive_account_name=$(terraform output -raw azurerm_cognitive_account_name)

  3. Выполните команду az cognitiveservices account show , чтобы отобразить учетную запись служб ИСКУССТВЕННОго интеллекта Azure, созданную в этой статье.

    az cognitiveservices account show --name $azurerm_cognitive_account_name \
                                  --resource-group $resource_group_name

Очистка ресурсов

Если вам больше не нужны ресурсы, созданные через Terraform, выполните следующие действия:

  1. Выполните команду terraform plan и укажите флаг destroy.

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Основные моменты:

    • Команда terraform plan создает план выполнения, но не выполняет его. Вместо этого она определяет, какие действия необходимы для создания конфигурации, заданной в файлах конфигурации. Этот шаблон позволяет проверить, соответствует ли план выполнения вашим ожиданиям, прежде чем вы начнете вносить изменения в фактические ресурсы.
    • Необязательный параметр -out позволяет указать выходной файл для плана. Использование параметра -out гарантирует, что проверяемый план полностью соответствует применяемому.

  2. Выполните команду terraform apply, чтобы применить план выполнения.

    terraform apply main.destroy.tfplan

Устранение неполадок с Terraform в Azure

Устранение распространенных проблем при использовании Terraform в Azure

Следующие шаги