クイック スタート: Terraform を使用して Azure AI サービス リソースを作成する
この記事では、Terraform を使用して Azure AI サービス アカウントを作成する方法について説明します。
Azure AI サービスは、開発者が直接的な人工知能 (AI) またはデータ サイエンスのスキルや知識がなくてもコグニティブかつインテリジェントなアプリケーションを構築できる、クラウドベースの AI サービスです。 これらは、REST API とクライアント ライブラリ SDK を通じて、一般的な開発言語で利用できます。 開発者は Azure AI サービスを使用して、見たり、聞いたり、話したり、分析したりできるコグニティブ ソリューションを使用したコグニティブ機能をそのアプリケーションに容易に追加することができます。
Terraform を使用すると、クラウド インフラストラクチャの定義、プレビュー、およびデプロイを行うことができます。 Terraform を使用する際は、HCL 構文を使って構成ファイルを作成します。 HCL 構文では、Azure などのクラウド プロバイダーと、クラウド インフラストラクチャを構成する要素を指定できます。 構成ファイルを作成したら、"実行プラン" を作成します。これにより、インフラストラクチャの変更をデプロイ前にプレビューすることができます。 変更を確認したら、実行プランを適用してインフラストラクチャをデプロイします。
この記事では、次のことについて説明します。
- random_pet を使用して Azure リソース グループ名のランダムなペット名を作成する
- azurerm_resource_group を使用して Azure リソース グループを作成する
- random_string を使用してランダムな文字列を作成する
- azurerm_cognitive_account を使用して Azure AI サービス アカウントを作成する
前提条件
Terraform コードを実装する
注意
この記事のサンプル コードは、Azure Terraform GitHub リポジトリにあります。 Terraform の現在および以前のバージョンのテスト結果を含むログ ファイルを表示できます。
Terraform を使用して Azure リソースを管理する方法を示すその他の記事とサンプル コードを参照してください
サンプル Terraform コードをテストして実行するディレクトリを作成し、それを現在のディレクトリにします。
main.tf
という名前のファイルを作成し、次のコードを挿入します。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" }
outputs.tf
という名前のファイルを作成し、次のコードを挿入します。output "resource_group_name" { value = azurerm_resource_group.rg.name } output "azurerm_cognitive_account_name" { value = azurerm_cognitive_account.cognitive_service.name }
providers.tf
という名前のファイルを作成し、次のコードを挿入します。terraform { required_version = ">=1.0" required_providers { azurerm = { source = "hashicorp/azurerm" version = "~>3.0" } random = { source = "hashicorp/random" version = "~>3.0" } } } provider "azurerm" { features {} }
variables.tf
という名前のファイルを作成し、次のコードを挿入します。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" }
Terraform を初期化する
terraform init を実行して、Terraform のデプロイを初期化します。 このコマンドによって、Azure リソースを管理するために必要な Azure プロバイダーがダウンロードされます。
terraform init -upgrade
重要なポイント:
-upgrade
パラメーターは、必要なプロバイダー プラグインを、構成のバージョン制約に準拠する最新バージョンにアップグレードします。
Terraform 実行プランを作成する
terraform plan を実行して、実行プランを作成します。
terraform plan -out main.tfplan
重要なポイント:
terraform plan
コマンドは、実行プランを作成しますが、実行はしません。 代わりに、構成ファイルに指定された構成を作成するために必要なアクションを決定します。 このパターンを使用すると、実際のリソースに変更を加える前に、実行プランが自分の想定と一致しているかどうかを確認できます。- 省略可能な
-out
パラメーターを使用すると、プランの出力ファイルを指定できます。-out
パラメーターを使用すると、レビューしたプランが適用内容とまったく同じであることが確実になります。
Terraform 実行プランを適用する
terraform apply を実行して、クラウド インフラストラクチャに実行プランを適用します。
terraform apply main.tfplan
重要なポイント:
terraform apply
コマンドの例は、以前にterraform plan -out main.tfplan
が実行されたことを前提としています。-out
パラメーターに別のファイル名を指定した場合は、terraform apply
の呼び出しで同じファイル名を使用します。-out
パラメーターを使用しなかった場合は、パラメーターを指定せずにterraform apply
を呼び出します。
結果を確認する
Azure AI サービス アカウントが作成された Azure リソース名を取得します。
resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
Azure AI サービス アカウント名を取得します。
azurerm_cognitive_account_name=$(terraform output -raw azurerm_cognitive_account_name)
az cognitiveservices account show を実行して、この記事で作成した Azure AI サービス アカウントを表示します。
az cognitiveservices account show --name $azurerm_cognitive_account_name \ --resource-group $resource_group_name
リソースをクリーンアップする
Terraform を使用して作成したリソースが不要になった場合は、次の手順を実行します。
terraform plan を実行して、
destroy
フラグを指定します。terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
重要なポイント:
terraform plan
コマンドは、実行プランを作成しますが、実行はしません。 代わりに、構成ファイルに指定された構成を作成するために必要なアクションを決定します。 このパターンを使用すると、実際のリソースに変更を加える前に、実行プランが自分の想定と一致しているかどうかを確認できます。- 省略可能な
-out
パラメーターを使用すると、プランの出力ファイルを指定できます。-out
パラメーターを使用すると、レビューしたプランが適用内容とまったく同じであることが確実になります。
terraform apply を実行して、実行プランを適用します。
terraform apply main.destroy.tfplan
Azure での Terraform のトラブルシューティング
Azure で Terraform を使用する場合の一般的な問題のトラブルシューティング