Inicio rápido: Implementación del servicio Azure AI Search mediante Terraform

Artículo
04/07/2024

En este artículo se muestra cómo usar Terraform para crear un servicio Azure AI Search mediante Terraform.

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.

En este artículo aprenderá a:

Crear un nombre de mascota aleatorio para el nombre del grupo de recursos de Azure mediante random_pet
Creación de un grupo de recursos de Azure mediante azurerm_resource_group
Cree una cadena aleatoria medianterandom_string
Creación de un servicio Azure AI Search mediante azurerm_search_service

Requisitos previos

Instalación y configuración de Terraform

Implementación del código de Terraform

Nota:

Consulte más artículos y código de ejemplo sobre el uso Terraform para administrar recursos de Azure.

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

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

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_search_service_name" {
  length  = 25
  upper   = false
  numeric = false
  special = false
}

resource "azurerm_search_service" "search" {
  name                = random_string.azurerm_search_service_name.result
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  sku                 = var.sku
  replica_count       = var.replica_count
  partition_count     = var.partition_count
}

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

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

output "azurerm_search_service_name" {
  value = azurerm_search_service.search.name
}

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

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

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

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" {
  description = "The pricing tier of the search service you want to create (for example, basic or standard)."
  default     = "standard"
  type        = string
  validation {
    condition     = contains(["free", "basic", "standard", "standard2", "standard3", "storage_optimized_l1", "storage_optimized_l2"], var.sku)
    error_message = "The sku must be one of the following values: free, basic, standard, standard2, standard3, storage_optimized_l1, storage_optimized_l2."
  }
}

variable "replica_count" {
  type        = number
  description = "Replicas distribute search workloads across the service. You need at least two replicas to support high availability of query workloads (not applicable to the free tier)."
  default     = 1
  validation {
    condition     = var.replica_count >= 1 && var.replica_count <= 12
    error_message = "The replica_count must be between 1 and 12."
  }
}

variable "partition_count" {
  type        = number
  description = "Partitions allow for scaling of document count as well as faster indexing by sharding your index over multiple search units."
  default     = 1
  validation {
    condition     = contains([1, 2, 3, 4, 6, 12], var.partition_count)
    error_message = "The partition_count must be one of the following values: 1, 2, 3, 4, 6, 12."
  }
}

Inicialización de 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.

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 -out opcional 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.

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.

Verificación de los resultados

Obtenga el nombre del recurso de Azure en el que se creó el servicio Azure AI Search.
```
resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
```

Obtenga el nombre del servicio de Azure AI Search.

azurerm_search_service_name=$(terraform output -raw azurerm_search_service_name)

Ejecute az search service show para mostrar el servicio Azure AI Search que creó en este artículo.

az search service show --name $azurerm_search_service_name \
                       --resource-group $resource_group_name

Limpieza de recursos

Cuando ya no necesite los recursos creados a través de Terraform, realice los pasos siguientes:

Ejecute el comando terraform plan y especifique la marca 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 -out opcional 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
```

Solución de problemas de Terraform en Azure

Solución de problemas comunes al usar Terraform en Azure

Pasos siguientes

Creación de índices de Azure AI Search en Azure Portal

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Requisitos previos

Implementación del código de Terraform

Inicialización de Terraform

Creación de un plan de ejecución de Terraform

Aplicación de un plan de ejecución de Terraform

Verificación de los resultados

Limpieza de recursos

Solución de problemas de Terraform en Azure

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Recursos adicionales