Terraform kullanarak Azure sanal makine ölçek kümesi oluşturma

Makale
12/03/2021
Okumak için 5 dakika

Azure sanal makine ölçek kümeleri, aynı VM'leri yapılandırmaya olanak sağlar. VM örneklerinin sayısı isteğe veya zaman çizelgesine göre ayarlanabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Sanal makine ölçek kümesinde otomatik olarak ölçeklendirme Azure portal.

Bu makalede şunları öğreneceksiniz:

Terraform dağıtımı ayarlama

Terraform dağıtımı için değişkenleri ve çıkışları kullanma

Ağ altyapısı oluşturma ve dağıtma

Sanal makine ölçek kümesi oluşturma, dağıtma ve ağa ekleme

VM'lere SSH aracılığıyla bağlanmak için bir sıçrama kutusu oluşturma ve dağıtma

1. Ortamınızı yapılandırma

Azure aboneliği: Azure aboneliğiniz yoksa başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun.

Terraform'yi yapılandırma: Henüz bunu yapmamışsanız, aşağıdaki seçeneklerden birini kullanarak Terraform'ı yapılandırabilirsiniz:

SSH anahtar çifti oluşturma:Daha fazla bilgi için bkz. Azure'da Linux VM'ler için SSH ortak ve özel anahtar çifti oluşturma ve kullanma.

2. Terraform kodunu uygulama

Örnek Terraform kodunu test etmek ve bunu geçerli dizin yapmak için bir dizin oluşturun.

adlı bir dosya main.tf oluşturun ve aşağıdaki kodu girin:

terraform {
  required_version = ">=0.12"
  
  required_providers {
    azurerm = {
      source = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>2.0"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {}
}

resource "azurerm_resource_group" "vmss" {
 name     = var.resource_group_name
 location = var.location
 tags     = var.tags
}

resource "random_string" "fqdn" {
 length  = 6
 special = false
 upper   = false
 number  = 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
}

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 {
   publisher = "Canonical"
   offer     = "UbuntuServer"
   sku       = "16.04-LTS"
   version   = "latest"
 }

 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       = var.admin_password
   custom_data          = file("web.conf")
 }

 os_profile_linux_config {
   disable_password_authentication = false
 }

 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 = var.admin_password
 }

 os_profile_linux_config {
   disable_password_authentication = false
 }

 tags = var.tags
}

Proje değişkenlerini variables.tf içeren adlı bir dosya oluşturun ve aşağıdaki kodu girin:

variable "resource_group_name" {
   description = "Name of the resource group in which the resources will be created"
   default     = "myResourceGroup"
}

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"
}

output.tfTerraform'daki değerleri belirtmek için adlı bir dosya oluşturun ve aşağıdaki kodu girin:

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
}

adlı bir dosya web.conf oluşturun ve aşağıdaki kodu girin:
```
#cloud-config
packages:
 - nginx
```

3. Terraform'ü başlatma

Terraform dağıtımını başlatmak için terraform init'i çalıştırın.

terraform init

Önemli noktalar:

Bu komut, bir Azure kaynak grubu oluşturmak için gereken Azure modüllerini indirir.

4. Terraform yürütme planı oluşturma

Terraform planını çalıştırarak bir yürütme planı oluşturun.

terraform plan -out main.tfplan

Önemli noktalar:

Komut terraform plan bir yürütme planı oluşturur ancak yürütmez. Bunun yerine, yapılandırma dosyalarında belirtilen yapılandırmayı oluşturmak için hangi eylemlerin gerekli olduğunu belirler. Bu düzen, gerçek kaynaklarda değişiklik yapmadan önce yürütme planının beklentilerinize uygun olup olmadığını doğrulamanıza olanak sağlar.
İsteğe -out bağlı parametresi, plan için bir çıkış dosyası belirtmenize olanak sağlar. parametresini -out kullanmak, gözden geçiren planın tam olarak uygulandığını garantiler.
Yürütme planlarını ve güvenliği kalıcı hale uygulama hakkında daha fazla bilgi için güvenlik uyarısı bölümüne bakın.

5. Terraform yürütme planı uygulama

Yürütme planını bulut altyapınıza uygulamak için terraform apply'i çalıştırın.

terraform apply main.tfplan

Önemli noktalar:

Yukarıdaki terraform apply komut daha önce komutunun olduğunu varsayıyor. terraform plan -out main.tfplan
parametresi için farklı bir dosya adı -out belirttiyebilirsiniz, çağrısında aynı dosya adını terraform apply kullanın.
parametresini -out kullanmadıysanız herhangi bir parametre terraform apply olmadan çağrısı yapmanız gerekir.

6. Sonuçları doğrulama

Komutun terraform apply çıkışında aşağıdaki değerlerin yer alan değerlerini görüyorsunuz:
- Sanal makine FQDN'si
- Jumpbox FQDN
- Sıçrama kutusu IP adresi
nginx'ehoş geldiniz! metninin yer alan varsayılan bir sayfa olduğunu onaylamak için sanal makine URL'sini bulun.
Değişkenler dosyasında tanımlanan kullanıcı adını ve dosyasını çalıştırıp belirttiğiniz parolayı kullanarak sıçrama kutusu VM'sinde bağlanmak için SSH terraform apply kullanın. Örneğin: ssh azureuser@<ip_address>.

7. Kaynakları temizleme

Terraform aracılığıyla oluşturulan kaynaklara artık ihtiyacınız kalmadan aşağıdaki adımları uygulayın:

Terraform planını çalıştırın ve bayrağını belirtin.
```
terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
```
Önemli noktalar:
- Komut terraform plan bir yürütme planı oluşturur ancak yürütmez. Bunun yerine, yapılandırma dosyalarında belirtilen yapılandırmayı oluşturmak için hangi eylemlerin gerekli olduğunu belirler. Bu düzen, gerçek kaynaklarda değişiklik yapmadan önce yürütme planının beklentilerinize uygun olup olmadığını doğrulamanıza olanak sağlar.
- İsteğe -out bağlı parametresi, plan için bir çıkış dosyası belirtmenize olanak sağlar. parametresini -out kullanmak, gözden geçiren planın tam olarak uygulandığını garantiler.
- Yürütme planlarını ve güvenliği kalıcı hale uygulama hakkında daha fazla bilgi için güvenlik uyarısı bölümüne bakın.
Yürütme planını uygulamak için terraform apply'i çalıştırın.
```
terraform apply main.destroy.tfplan
```

Azure'da Terraform sorunlarını giderme

Azure'da Terraform kullanırken karşılaşılan yaygın sorunları giderme

Sonraki adımlar

Azure'da Terraform kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin

Terraform kullanarak Azure sanal makine ölçek kümesi oluşturma

Lütfen deneyiminizi değerlendirin

1. Ortamınızı yapılandırma

2. Terraform kodunu uygulama

3. Terraform'ü başlatma

4. Terraform yürütme planı oluşturma

5. Terraform yürütme planı uygulama

6. Sonuçları doğrulama

7. Kaynakları temizleme

Azure'da Terraform sorunlarını giderme

Sonraki adımlar