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Schnellstart: Erstellen eines Azure Stream Analytics-Auftrags mithilfe von Terraform

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In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von Terraform einen Azure Stream Analytics-Auftrag erstellen. Nachdem der Auftrag erstellt wurde, überprüfen Sie die Bereitstellung.

Mit Terraform können Sie eine Cloudinfrastruktur definieren, eine Vorschau der Cloudinfrastruktur anzeigen und die Cloudinfrastruktur bereitstellen. Terraform ermöglicht das Erstellen von Konfigurationsdateien mit HCL-Syntax. Mit der HCL-Syntax können Sie den Cloudanbieter (beispielsweise Azure) und die Elemente angeben, aus denen sich Ihre Cloudinfrastruktur zusammensetzt. Nach der Erstellung Ihrer Konfigurationsdateien erstellen Sie einen Ausführungsplan, mit dem Sie eine Vorschau Ihrer Infrastrukturänderungen anzeigen können, bevor diese bereitgestellt werden. Nach der Überprüfung der Änderungen wenden Sie den Ausführungsplan an, um die Infrastruktur bereitzustellen.

In diesem Artikel werden folgende Vorgehensweisen behandelt:

  • Erstellen eines Zufallswerts für den Azure-Ressourcengruppennamen mithilfe von random_pet.
  • Erstellen einer Azure-Ressourcengruppe mithilfe von azurerm_resource_group.
  • Erstellen Sie mithilfe von random_pet einen Zufallswert für den Azure-Ressourcengruppennamen.
  • Erstellen Sie mithilfe von azurerm_stream_analytics_job einen Azure Stream Analytics-Auftrag.

Voraussetzungen

Implementieren des Terraform-Codes

Hinweis

Der Beispielcode für diesen Artikel befindet sich im Azure Terraform-GitHub-Repository. Sie können die Protokolldatei anzeigen, die die Testergebnisse von aktuellen und früheren Terraform-Versionen enthält.

Betrachten Sie die weiteren Artikel und Beispielcodes zur Verwendung von Terraform zum Verwalten von Azure-Ressourcen.

  1. Erstellen Sie ein Verzeichnis, in dem der Terraform-Beispielcode getestet und ausgeführt werden soll, und legen Sie es als aktuelles Verzeichnis fest.

  2. Erstellen Sie eine Datei namens providers.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

    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. Erstellen Sie eine Datei namens main.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

    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. Erstellen Sie eine Datei namens variables.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

    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. Erstellen Sie eine Datei namens outputs.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

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

output "stream_analytics_job_name" {
  value = azurerm_stream_analytics_job.job.name
}

Initialisieren von Terraform

Führen Sie zum Initialisieren der Terraform-Bereitstellung terraform init aus. Mit diesem Befehl wird der Azure-Anbieter heruntergeladen, der zum Verwalten Ihrer Azure-Ressourcen erforderlich ist.

terraform init -upgrade

Die wichtigsten Punkte:

  • Der Parameter -upgrade aktualisiert die erforderlichen Anbieter-Plug-Ins auf die neueste Version, die den Versionseinschränkungen der Konfiguration entspricht.

Erstellen eines Terraform-Ausführungsplans

Führen Sie terraform plan aus, um einen Ausführungsplan zu erstellen.

terraform plan -out main.tfplan

Die wichtigsten Punkte:

  • Durch den Befehl terraform plan wird ein Ausführungsplan erstellt, aber nicht ausgeführt. Stattdessen werden die Aktionen ermittelt, die erforderlich sind, um die in Ihren Konfigurationsdateien angegebene Konfiguration zu erstellen. Mit diesem Muster können Sie überprüfen, ob der Ausführungsplan Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie Änderungen an den eigentlichen Ressourcen vornehmen.
  • Der optionale Parameter -out ermöglicht die Angabe einer Ausgabedatei für den Plan. Durch die Verwendung des Parameters -out wird sichergestellt, dass genau der von Ihnen überprüfte Plan angewendet wird.

Anwenden eines Terraform-Ausführungsplans

Führen Sie terraform apply aus, um den Ausführungsplan auf Ihre Cloudinfrastruktur anzuwenden.

terraform apply main.tfplan

Die wichtigsten Punkte:

  • Der Beispielbefehl terraform apply setzt voraus, dass Sie zuvor terraform plan -out main.tfplan ausgeführt haben.
  • Wenn Sie einen anderen Dateinamen für den Parameter -out angegeben haben, verwenden Sie denselben Dateinamen im Aufruf von terraform apply.
  • Wenn Sie den Parameter -out nicht verwendet haben, rufen Sie terraform apply ohne Parameter auf.

Überprüfen der Ergebnisse

  1. Rufen Sie den Namen der Azure-Ressourcengruppe ab.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Rufen Sie den Namen des neuen Azure Stream Analytics-Auftrags ab.

    stream_analytics_job_name=$(terraform output -raw stream_analytics_job_name)

  3. Führen Sie az stream-analytics job show aus, um Informationen zum Auftrag anzuzeigen.

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

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie die über Terraform erstellten Ressourcen nicht mehr benötigen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  1. Führen Sie terraform plan aus, und geben Sie das Flag destroy an.

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Die wichtigsten Punkte:

    • Durch den Befehl terraform plan wird ein Ausführungsplan erstellt, aber nicht ausgeführt. Stattdessen werden die Aktionen ermittelt, die erforderlich sind, um die in Ihren Konfigurationsdateien angegebene Konfiguration zu erstellen. Mit diesem Muster können Sie überprüfen, ob der Ausführungsplan Ihren Erwartungen entspricht, bevor Sie Änderungen an den eigentlichen Ressourcen vornehmen.
    • Der optionale Parameter -out ermöglicht die Angabe einer Ausgabedatei für den Plan. Durch die Verwendung des Parameters -out wird sichergestellt, dass genau der von Ihnen überprüfte Plan angewendet wird.

  2. Führen Sie zum Anwenden des Ausführungsplans den Befehl terraform apply aus.

    terraform apply main.destroy.tfplan

Problembehandlung für Terraform in Azure

Behandeln allgemeiner Probleme bei der Verwendung von Terraform in Azure

Nächste Schritte

Erstellen eines dedizierten Azure Stream Analytics-Clusters mit dem Microsoft Azure-Portal