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Démarrage rapide : Créer une ressource Azure AI services à l’aide de Terraform

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Cet article explique comment utiliser Terraform pour créer une ressource multiservice Azure AI services avec Terraform.

Azure AI services aide les développeurs et les organisations à créer rapidement des applications intelligentes, de pointe, prêtes à être commercialisées et responsables avec des API et des modèles prêts à l’emploi, intégrés et personnalisables. Les exemples d’applications incluent le traitement en langage naturel des conversations, la recherche, l’analyse, la traduction, le message, la vision et la prise de décision.

Conseil

Essayez Azure AI services, notamment Azure OpenAI, Sécurité du Contenu, Speech, Vision, etc. dans Azure AI Studio. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce qu’Azure AI Studio ?.

La plupart des services Azure AI services sont disponibles via les API REST et les Kits de développement logiciel (SDK) de la bibliothèque de client dans les langages de développement populaires. Pour plus d’informations, consultez la documentation relative à chaque service.

Terraform permet la définition, l’aperçu et le déploiement d’une infrastructure cloud. Terraform vous permet de créer des fichiers de configuration à l’aide de la syntaxe HCL. La syntaxe HCL vous permet de spécifier un fournisseur de services cloud, tel qu’Azure, et les éléments qui composent votre infrastructure cloud. Après avoir créé vos fichiers de configuration, vous créez un plan d’exécution qui vous permet d’afficher un aperçu de vos modifications d’infrastructure avant leur déploiement. Une fois que vous avez vérifié les modifications, vous appliquez le plan d’exécution pour déployer l’infrastructure.

Dans cet article, vous apprendrez comment :

Prérequis

Implémenter le code Terraform

Notes

L’exemple de code de cet article se trouve dans le dépôt GitHub Azure Terraform. Vous pouvez afficher le fichier journal contenant les résultats des tests des versions actuelles et précédentes de Terraform.

Consultez d’autres articles et exemples de code montrant comment utiliser Terraform pour gérer les ressources Azure.

  1. Créez un répertoire dans lequel tester et exécuter l’exemple de code Terraform et définissez-le en tant que répertoire actif.

  2. Créez un fichier nommé main.tf et insérez le code suivant :

    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_cognitive_account_name" {
  length  = 13
  lower   = true
  numeric = false
  special = false
  upper   = false
}

resource "azurerm_cognitive_account" "cognitive_service" {
  name                = "CognitiveService-${random_string.azurerm_cognitive_account_name.result}"
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  sku_name            = var.sku
  kind                = "CognitiveServices"
}

  3. Créez un fichier nommé outputs.tf et insérez le code suivant :

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

output "azurerm_cognitive_account_name" {
  value = azurerm_cognitive_account.cognitive_service.name
}

  4. Créez un fichier nommé providers.tf et insérez le code suivant :

    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. Créez un fichier nommé variables.tf et insérez le code suivant :

    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" {
  type        = string
  description = "The sku name of the Azure Analysis Services server to create. Choose from: B1, B2, D1, S0, S1, S2, S3, S4, S8, S9. Some skus are region specific. See https://docs.microsoft.com/en-us/azure/analysis-services/analysis-services-overview#availability-by-region"
  default     = "S0"
}

Initialiser Terraform

Exécutez terraform init pour initialiser le déploiement Terraform. Cette commande télécharge le fournisseur Azure à utiliser pour la gestion de vos ressources Azure.

terraform init -upgrade

Points essentiels :

  • Le paramètre -upgrade met à niveau les plug-ins de fournisseur nécessaires vers la version la plus récente qui est conforme aux contraintes de version de la configuration.

Créer un plan d’exécution Terraform

Exécutez terraform plan pour créer un plan d’exécution.

terraform plan -out main.tfplan

Points essentiels :

  • La commande terraform plan crée un plan d’exécution, mais ne l’exécute pas. Au lieu de cela, elle détermine les actions nécessaires pour créer la configuration spécifiée dans vos fichiers de configuration. Ce modèle vous permet de vérifier si le plan d’exécution répond à vos attentes avant d’apporter des modifications aux ressources réelles.
  • Le paramètre facultatif -out vous permet de spécifier un fichier de sortie pour le plan. L’utilisation du paramètre -out garantit que le plan que vous avez examiné correspond exactement à ce qui est appliqué.

Appliquer un plan d’exécution Terraform

Exécutez terraform apply pour appliquer le plan d’exécution à votre infrastructure cloud.

terraform apply main.tfplan

Points essentiels :

  • La commande exemple terraform apply part du principe que vous avez préalablement exécuté terraform plan -out main.tfplan.
  • Si vous avez spécifié un autre nom de fichier pour le paramètre -out, utilisez ce même nom dans l’appel à terraform apply.
  • Si vous n’avez pas utilisé le paramètre -out, appelez terraform apply sans aucun paramètre.

Vérifier les résultats

  1. Trouvez le nom de la ressource Azure dans lequel la ressource multiservice Azure AI services a été créée.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Trouver le nom de la ressource multiservice Azure AI services.

    azurerm_aiservices_account_name=$(terraform output -raw azurerm_aiservices_account_name)

  3. Exécutez la commande az cognitiveservices account show pour afficher le compte Azure AI services que vous avez créé dans cet article.

    az cognitiveservices account show --name $azurerm_aiservices_account_name \
                                  --resource-group $resource_group_name

Nettoyer les ressources

Quand vous n’avez plus besoin des ressources créées par le biais de Terraform, effectuez les étapes suivantes :

  1. Exécutez le plan Terraform et spécifiez l’indicateur destroy.

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Points essentiels :

    • La commande terraform plan crée un plan d’exécution, mais ne l’exécute pas. Au lieu de cela, elle détermine les actions nécessaires pour créer la configuration spécifiée dans vos fichiers de configuration. Ce modèle vous permet de vérifier si le plan d’exécution répond à vos attentes avant d’apporter des modifications aux ressources réelles.
    • Le paramètre facultatif -out vous permet de spécifier un fichier de sortie pour le plan. L’utilisation du paramètre -out garantit que le plan que vous avez examiné correspond exactement à ce qui est appliqué.

  2. Exécutez terraform apply pour appliquer le plan d’exécution.

    terraform apply main.destroy.tfplan

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