Creación de un conjunto de escalado de máquinas virtuales de Azure a partir de una imagen personalizada de Packer mediante Terraform

2025-06-21

Terraform habilita la definición, vista previa e implementación de la infraestructura en la nube. Con Terraform, se crean archivos de configuración mediante la sintaxis de HCL. La sintaxis de HCL permite especificar el proveedor de la nube, como Azure, y los elementos que componen la infraestructura de la nube. Después de crear los archivos de configuración, se crea un plan de ejecución que permite obtener una vista previa de los cambios de infraestructura antes de implementarlos. Una vez que compruebe los cambios, aplique el plan de ejecución para implementar la infraestructura.

Los conjuntos de escalado de máquinas virtuales de Azure permiten configurar máquinas virtuales idénticas. El número de instancias de VM se puede ajustar en función de la demanda o de una programación. Para más información, consulte Escalado automático de un conjunto de escalado de máquinas virtuales en Azure Portal.

En este artículo aprenderá a:

Configurar la implementación de Terraform
Uso de variables y salidas para la implementación de Terraform
Creación e implementación de una infraestructura de red
Creación de una imagen de máquina virtual personalizada mediante Packer
Creación e implementación de un conjunto de escalado de máquinas virtuales mediante la imagen personalizada
Creación e implementación de un jumpbox

1. Configuración del entorno

Suscripción de Azure: si no tiene una suscripción de Azure, cree una cuenta gratuita antes de comenzar.

Configurar Terraform: si aún no lo ha hecho, configure Terraform con una de las siguientes opciones:

2. Crea una imagen de Packer

Instala Packer.

Puntos clave:
- Para confirmar que tiene acceso al archivo ejecutable de Packer, ejecute el siguiente comando: packer -v.
- En función del entorno, es posible que tenga que establecer la ruta de acceso y volver a abrir la línea de comandos.
Ejecute az group create para crear un grupo de recursos que contenga la imagen de Packer.
```
az group create -n myPackerImages -l eastus
```
Ejecute az ad sp create-for-rbac para permitir que Packer se autentique en Azure mediante una entidad de servicio.
```
az ad sp create-for-rbac --role Contributor --scopes /subscriptions/<subscription_id> --query "{ client_id: appId, client_secret: password, tenant_id: tenant }"
```
Puntos clave:
- Anote los valores de salida (appId, client_secret, tenant_id).
Ejecute az account show para mostrar la suscripción actual de Azure.
```
az account show --query "{ subscription_id: id }"
```

Cree un archivo de variables de plantilla de Packer con un nombre ubuntu.pkr.hcl e inserte el siguiente código. Actualice las líneas resaltadas con la entidad de servicio y la información de suscripción de Azure.

packer {
  required_plugins {
    azure = {
      source  = "github.com/hashicorp/azure"
      version = "~> 2"
    }
  }
}

variable client_id {
  type    = string
  default = null
}
variable client_secret {
  type    = string
  default = null
}

variable subscription_id {
  type    = string
  default = null
}

variable tenant_id {
  type    = string
  default = null
}

variable location {
  default = "eastus"
}

variable "image_resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the Packer image will be created"
  default     = "myPackerImages"
}

variable "oidc_request_url" {
  default = null
}

variable "oidc_request_token" {
  default = null
}

# arm builder
source "azure-arm" "builder" {
  client_id                         = var.client_id
  client_secret                     = var.client_secret
  image_offer                       = "UbuntuServer"
  image_publisher                   = "canonical"
  image_sku                         = "16.04-LTS"
  location                          = var.location
  managed_image_name                = "myPackerImage"
  managed_image_resource_group_name = var.image_resource_group_name
  os_type                           = "Linux"
  subscription_id                   = var.subscription_id
  tenant_id                         = var.tenant_id
  oidc_request_url                  = var.oidc_request_url
  oidc_request_token                = var.oidc_request_token
  vm_size                           = "Standard_DS2_v2"
  azure_tags = {
    "dept" : "Engineering",
    "task" : "Image deployment",
  }
}

build {
  sources = ["source.azure-arm.builder"]
  provisioner "shell" {
    execute_command = "chmod +x {{ .Path }}; {{ .Vars }} sudo -E sh '{{ .Path }}'"
    inline = [
      "apt-get update",
      "apt-get upgrade -y",
      "apt-get -y install nginx",
      "/usr/sbin/waagent -force -deprovision+user && export HISTSIZE=0 && sync",
    ]
  }
}

Puntos clave:

Establezca los client_idcampos , client_secrety tenant_id en los valores respectivos de la entidad de servicio.
Establezca el campo en su identificador de suscripción de subscription_id Azure.

Compile la imagen de Packer.
```
packer build ubuntu.json
```

3. Implementar el código de Terraform

Cree un directorio en el que probar el código de ejemplo de Terraform y conviértalo en el directorio actual.

Cree un archivo denominado main.tf e inserte el siguiente código:

terraform {

  required_version = ">=0.12"

  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
    azapi = {
      source  = "Azure/azapi"
      version = "~> 1.0"
    }
    local = {
      source  = "hashicorp/local"
      version = "2.4.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "3.5.1"
    }
    tls = {
      source  = "hashicorp/tls"
      version = "4.0.4"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {
    resource_group {
      prevent_deletion_if_contains_resources = false
    }
  }
}

resource "random_pet" "id" {}

resource "azurerm_resource_group" "vmss" {
  name     = coalesce(var.resource_group_name, "201-vmss-packer-jumpbox-${random_pet.id.id}")
  location = var.location
  tags     = var.tags
}

resource "random_string" "fqdn" {
  length  = 6
  special = false
  upper   = false
  numeric = 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" {
  loadbalancer_id = azurerm_lb.vmss.id
  name            = "ssh-running-probe"
  port            = var.application_port
}

resource "azurerm_lb_rule" "lbnatrule" {
  loadbalancer_id                = azurerm_lb.vmss.id
  name                           = "http"
  protocol                       = "Tcp"
  frontend_port                  = var.application_port
  backend_port                   = var.application_port
  backend_address_pool_ids       = [azurerm_lb_backend_address_pool.bpepool.id]
  frontend_ip_configuration_name = "PublicIPAddress"
  probe_id                       = azurerm_lb_probe.vmss.id
}

data "azurerm_resource_group" "image" {
  name = var.packer_resource_group_name
}

data "azurerm_image" "image" {
  name                = var.packer_image_name
  resource_group_name = data.azurerm_resource_group.image.name
}

resource "azapi_resource" "ssh_public_key" {
  type      = "Microsoft.Compute/sshPublicKeys@2022-11-01"
  name      = random_pet.id.id
  location  = azurerm_resource_group.vmss.location
  parent_id = azurerm_resource_group.vmss.id
}

resource "azapi_resource_action" "ssh_public_key_gen" {
  type        = "Microsoft.Compute/sshPublicKeys@2022-11-01"
  resource_id = azapi_resource.ssh_public_key.id
  action      = "generateKeyPair"
  method      = "POST"

  response_export_values = ["publicKey", "privateKey"]
}

resource "random_password" "password" {
  count  = var.admin_password == null ? 1 : 0
  length = 20
}

locals {
  admin_password = try(random_password.password[0].result, var.admin_password)
}

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 {
    id = data.azurerm_image.image.id
  }

  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       = local.admin_password
  }

  os_profile_linux_config {
    disable_password_authentication = true

    ssh_keys {
      path     = "/home/azureuser/.ssh/authorized_keys"
      key_data = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
    }
  }

  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 = local.admin_password
  }

  os_profile_linux_config {
    disable_password_authentication = true

    ssh_keys {
      path     = "/home/azureuser/.ssh/authorized_keys"
      key_data = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
    }
  }

  tags = var.tags
}

Cree un archivo denominado variables.tf para contener las variables de proyecto e inserte el código siguiente:

variable "packer_resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the Packer image will be created"
  default     = "myPackerImages"
}

variable "packer_image_name" {
  description = "Name of the Packer image"
  default     = "myPackerImage"
}

variable "resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the Packer image  will be created"
  default     = null
}

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"
  default     = null
}

Cree un archivo con un nombre output.tf para especificar los valores que muestra Terraform e inserte el siguiente código:

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
}

4. Inicializar Terraform

Para inicializar la implementación de Terraform, ejecute terraform init. Este comando descarga el proveedor de Azure necesario para administrar los recursos de Azure.

terraform init -upgrade

Puntos clave:

El parámetro -upgrade actualiza los complementos de proveedor necesarios a la versión más reciente que cumpla con las restricciones de versión de la configuración.

5. Creación de un plan de ejecución de Terraform

Ejecute terraform plan para crear un plan de ejecución.

terraform plan -out main.tfplan

Puntos clave:

El comando terraform plan crea un plan de ejecución, pero no lo ejecuta. En su lugar, determina qué acciones son necesarias para crear la configuración especificada en los archivos de configuración. Este patrón le permite comprobar si el plan de ejecución coincide con sus expectativas antes de realizar cambios en los recursos reales.
El parámetro opcional -out permite especificar un archivo de salida para el plan. El uso del parámetro -out garantiza que el plan que ha revisado es exactamente lo que se aplica.

6. Aplicación de un plan de ejecución de Terraform

Ejecute terraform apply para aplicar el plan de ejecución a su infraestructura en la nube.

terraform apply main.tfplan

Puntos clave:

El comando terraform apply de ejemplo asume que ejecutó terraform plan -out main.tfplan previamente.
Si especificó un nombre de archivo diferente para el parámetro -out, use ese mismo nombre de archivo en la llamada a terraform apply.
Si no ha utilizado el parámetro -out, llame a terraform apply sin ningún parámetro.

7. Verifica los resultados

En la salida del terraform apply comando, verá valores para lo siguiente:
- FQDN de máquina virtual
- Jumpbox FQDN
- Dirección IP de Jumpbox
Vaya a la URL de la máquina virtual para confirmar una página predeterminada con el texto ¡Bienvenido a nginx!.
Use SSH para conectarse a la máquina virtual de jumpbox con el nombre de usuario definido en el archivo de variables y la contraseña que especificó al ejecutar terraform apply. Por ejemplo: ssh azureuser@<ip_address>.

8. Limpieza de recursos

Eliminación del conjunto de escalado de máquinas virtuales

Cuando ya no necesite los recursos creados a través de Terraform, siga estos pasos:

Ejecute terraform plan y especifique el indicador destroy.
```
terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
```
Puntos clave:
- El comando terraform plan crea un plan de ejecución, pero no lo ejecuta. En su lugar, determina qué acciones son necesarias para crear la configuración especificada en los archivos de configuración. Este patrón le permite comprobar si el plan de ejecución coincide con sus expectativas antes de realizar cambios en los recursos reales.
- El parámetro opcional -out permite especificar un archivo de salida para el plan. El uso del parámetro -out garantiza que el plan que ha revisado es exactamente lo que se aplica.
Ejecute terraform apply para aplicar el plan de ejecución.
```
terraform apply main.destroy.tfplan
```

Eliminar la imagen y el grupo de recursos de Packer

Ejecute az group delete para eliminar el grupo de recursos que se usa para contener la imagen de Packer. La imagen de Packer también se elimina.

az group delete --name myPackerImages --yes

Solución de problemas de Terraform en Azure

Solución de problemas comunes al usar Terraform en Azure

Pasos siguientes

Más información sobre el uso de Terraform en Azure

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Creación de un conjunto de escalado de máquinas virtuales de Azure a partir de una imagen personalizada de Packer mediante Terraform

1. Configuración del entorno

2. Crea una imagen de Packer

3. Implementar el código de Terraform

4. Inicializar Terraform

5. Creación de un plan de ejecución de Terraform

6. Aplicación de un plan de ejecución de Terraform

7. Verifica los resultados

8. Limpieza de recursos

Eliminación del conjunto de escalado de máquinas virtuales

Eliminar la imagen y el grupo de recursos de Packer

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