次の方法で共有

Azure サービスのマネージド ID を使用して Terraform を認証する

  • [アーティクル]

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。

Azure リソース のマネージド ID は、Azure Active Directory に対する認証に使用されます。 非対話型の方法で Terraform を実行している場合は、サービス プリンシパルまたはマネージド ID のいずれかを使用することをお勧めします。 マネージド ID には、システム割り当てとユーザー割り当ての 2 種類があります。 この記事では、システム割り当て ID を使用する方法について説明します。

システム割り当てマネージド ID を定義する

システム割り当てマネージド ID を使用するには、次の手順に従います。

  1. identityブロックを指定し、typeをSystemAssignedに設定します。

    resource "azurerm_linux_virtual_machine" "example" {
  # ...

  identity {
    type = "SystemAssigned"
  }
}

  2. ロールを ID に付与します。

    data "azurerm_subscription" "current" {}

data "azurerm_role_definition" "contributor" {
  name = "Contributor"
}

resource "azurerm_role_assignment" "example" {
  scope              = data.azurerm_subscription.current.id
  role_definition_name = "Contributor"
  principal_id       = azurerm_linux_virtual_machine.example.identity[0].principal_id
}

  3. Azure 資格情報を指定して、環境変数を使用して構成します。

    export ARM_USE_MSI=true
export ARM_SUBSCRIPTION_ID=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
export ARM_TENANT_ID=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

例: マネージド ID を使用して仮想マシンを作成する

  1. サンプルの Terraform コードをテスト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。

  2. 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 = ">=0.12"

  required_providers {
    azapi = {
      source  = "azure/azapi"
      version = "~>1.5"
    }
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>2.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "~>3.0"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {}
}

  3. 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" {
  location = var.resource_group_location
  name     = random_pet.rg_name.id
}

data "azurerm_subscription" "current" {}

resource "azurerm_virtual_network" "example" {
  name                = "myVnet"
  address_space       = ["10.0.0.0/16"]
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
}

resource "azurerm_subnet" "example" {
  name                 = "mySubnet"
  resource_group_name  = azurerm_resource_group.rg.name
  virtual_network_name = azurerm_virtual_network.example.name
  address_prefixes     = ["10.0.2.0/24"]
}

resource "azurerm_network_interface" "example" {
  name                = "myNic"
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name

  ip_configuration {
    name                          = "internal"
    subnet_id                     = azurerm_subnet.example.id
    private_ip_address_allocation = "Dynamic"
  }
}

resource "azurerm_linux_virtual_machine" "example" {
  name                = "myVm"
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  size                = "Standard_F2"
  network_interface_ids = [
    azurerm_network_interface.example.id,
  ]

  computer_name  = "hostname"
  admin_username = var.username

  admin_ssh_key {
    username   = var.username
    public_key = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
  }

  identity {
    type = "SystemAssigned"
  }

  os_disk {
    caching              = "ReadWrite"
    storage_account_type = "Standard_LRS"
  }

  source_image_reference {
    publisher = "Canonical"
    offer     = "0001-com-ubuntu-server-jammy"
    sku       = "22_04-lts"
    version   = "latest"
  }
}

data "azurerm_role_definition" "contributor" {
  name = "Contributor"
}

resource "azurerm_role_assignment" "example" {
  scope              = data.azurerm_subscription.current.id
  role_definition_name = "Contributor"
  principal_id       = azurerm_linux_virtual_machine.example.identity[0].principal_id
}

  4. ssh.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" "ssh_key_name" {
  prefix    = "ssh"
  separator = ""
}

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

output "key_data" {
  value = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
}
    ```

  5. 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 of the resource group."
  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 "username" {
  type        = string
  description = "The username for the local account that will be created on the new VM."
  default     = "azureadmin"
}

  6. 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_linux_virtual_machine_name" {
  value = azurerm_linux_virtual_machine.example.name
}

次のステップ

初めての Terraform プロジェクト: Azure リソース グループを作成する