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Bereitstellen eines Azure Batch-Kontos und zweier Pools mit einer Startaufgabe – Terraform

In dieser Schnellstartanleitung erstellen Sie ein Azure Batch-Konto, ein Azure Storage-Konto und zwei Batch-Pools mithilfe von Terraform. Batch ist ein cloudbasierter Auftragsplanungsdienst, der die Verarbeitung großer Datenmengen auf vielen Computern parallelisiert und verteilt. Er wird in der Regel für Aufgaben wie das Rendern von 3D-Grafiken, das Analysieren großer Datasets oder das Verarbeiten von Videos verwendet. In diesem Fall enthalten die erstellten Ressourcen ein Batch-Konto (das die zentrale Organisationsentität für verteilte Verarbeitungsaufgaben ist), ein Storage-Konto zum Speichern der zu verarbeitenden Daten und zwei Batch-Pools, bei denen es sich um Gruppen virtueller Computer handelt, die die Aufgaben ausführen.

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.

  • Geben Sie die erforderliche Version von Terraform und die erforderlichen Anbieter an.
  • Definieren Sie den Azure-Anbieter ohne zusätzliche Features.
  • Definieren Sie Variablen für den Speicherort und das Namenspräfix der Ressourcengruppe.
  • Generieren Sie einen zufälligen Namen für die Azure-Ressourcengruppe.
  • Erstellen Sie an einem angegebenen Speicherort eine Ressourcengruppe mit dem generierten Namen.
  • Generieren Sie eine zufällige Zeichenfolge für den Namen des Storage-Kontos.
  • Erstellen Sie ein Storage-Konto mit dem generierten Namen in der erstellten Ressourcengruppe.
  • Generieren Sie eine zufällige Zeichenfolge für den Namen des Batch-Kontos.
  • Erstellen Sie ein Batch-Konto mit dem generierten Namen in der erstellten Ressourcengruppe und verknüpft mit dem erstellten Storage-Konto.
  • Generieren Sie einen zufälligen Namen für den Batch-Pool.
  • Erstellen Sie einen Batch-Pool mit einer festen Skalierung in der erstellten Ressourcengruppe und verknüpft mit dem erstellten Batch-Konto.
  • Erstellen Sie einen Batch-Pool mit Autoskalierung in der erstellten Ressourcengruppe und verknüpft mit dem erstellten Batch-Konto.
  • Geben Sie die Namen der erstellten Ressourcengruppe, des Storage-Kontos, des Batch-Kontos und beider Batch-Pools aus.

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.

Lesen Sie weitere 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 main.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

    Terraform
    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" "storage_account_name" {
      length  = 8
      lower   = true
      numeric = false
      special = false
      upper   = false
    }
    
    resource "azurerm_storage_account" "example" {
      name                     = random_string.storage_account_name.result
      resource_group_name      = azurerm_resource_group.rg.name
      location                 = azurerm_resource_group.rg.location
      account_tier             = "Standard"
      account_replication_type = "LRS"
    }
    
    resource "random_string" "batch_account_name" {
      length  = 8
      lower   = true
      numeric = false
      special = false
      upper   = false
    }
    
    resource "azurerm_batch_account" "example" {
      name                                = random_string.batch_account_name.result
      resource_group_name                 = azurerm_resource_group.rg.name
      location                            = azurerm_resource_group.rg.location
      storage_account_id                  = azurerm_storage_account.example.id
      storage_account_authentication_mode = "StorageKeys"
    }
    
    resource "random_pet" "azurerm_batch_pool_name" {
      prefix = "pool"
    }
    
    resource "azurerm_batch_pool" "fixed" {
      name                = "${random_pet.azurerm_batch_pool_name.id}-fixed-pool"
      resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
      account_name        = azurerm_batch_account.example.name
      display_name        = "Fixed Scale Pool"
      vm_size             = "Standard_D4_v3"
      node_agent_sku_id   = "batch.node.ubuntu 22.04"
    
      fixed_scale {
        target_dedicated_nodes = 2
        resize_timeout         = "PT15M"
      }
    
      storage_image_reference {
        publisher = "Canonical"
        offer     = "0001-com-ubuntu-server-jammy"
        sku       = "22_04-lts"
        version   = "latest"
      }
    
      start_task {
        command_line       = "echo 'Hello World from $env'"
        task_retry_maximum = 1
        wait_for_success   = true
    
        common_environment_properties = {
          env = "TEST"
        }
    
        user_identity {
          auto_user {
            elevation_level = "NonAdmin"
            scope           = "Task"
          }
        }
      }
    
      metadata = {
        "tagName" = "Example tag"
      }
    }
    
    resource "azurerm_batch_pool" "autopool" {
      name                = "${random_pet.azurerm_batch_pool_name.id}-autoscale-pool"
      resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
      account_name        = azurerm_batch_account.example.name
      display_name        = "Auto Scale Pool"
      vm_size             = "Standard_D4_v3"
      node_agent_sku_id   = "batch.node.ubuntu 22.04"
    
      auto_scale {
        evaluation_interval = "PT15M"
    
        formula = <<EOF
          startingNumberOfVMs = 1;
          maxNumberofVMs = 25;
          pendingTaskSamplePercent = $PendingTasks.GetSamplePercent(180 * TimeInterval_Second);
          pendingTaskSamples = pendingTaskSamplePercent < 70 ? startingNumberOfVMs : avg($PendingTasks.GetSample(180 * TimeInterval_Second));
          $TargetDedicatedNodes=min(maxNumberofVMs, pendingTaskSamples);
    EOF
      }
    
      storage_image_reference {
        publisher = "Canonical"
        offer     = "0001-com-ubuntu-server-jammy"
        sku       = "22_04-lts"
        version   = "latest"
      }
    }
    
  3. Erstellen Sie eine Datei namens outputs.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

    Terraform
    output "resource_group_name" {
      value = azurerm_resource_group.rg.name
    }
    
    output "storage_account_name" {
      value = azurerm_storage_account.example.name
    }
    
    output "batch_account_name" {
      value = azurerm_batch_account.example.name
    }
    
    output "batch_pool_fixed_name" {
      value = azurerm_batch_pool.fixed.name
    }
    
    output "batch_pool_autopool_name" {
      value = azurerm_batch_pool.autopool.name
    }
    
  4. Erstellen Sie eine Datei namens providers.tf, und fügen Sie den folgenden Code ein:

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

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

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.

Konsole
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.

Konsole
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.

Konsole
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

Führen Sie az batch account show aus, um das Batch-Konto anzuzeigen.

Azure CLI
az batch account show --name <batch_account_name> --resource-group <resource_group_name>

Ersetzen Sie im obigen Befehl <batch_account_name> durch den Namen Ihres Batch-Kontos und <resource_group_name> durch den Namen Ihrer Ressourcengruppe.

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.

    Konsole
    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.

    Konsole
    terraform apply main.destroy.tfplan
    

Problembehandlung für Terraform in Azure

Behandeln Sie allgemeine Probleme bei der Verwendung von Terraform in Azure.

Nächste Schritte

Hinweis: Der Autor hat diesen Artikel mit Unterstützung von KI erstellt. Weitere Informationen