英語で読む

次の方法で共有

クイック スタート: Terraform を使用して Azure DevTest Labs にラボを作成する

  • [アーティクル]

この記事では、Terraform を使用した Azure DevTest Labs 内のラボに、Terraform を使用して Windows Server 2019 Datacenter 仮想マシンを作成する方法について説明します。

この記事では、次のことについて説明します。

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

  1. 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。

  2. 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 "random_string" "vm_suffix" {
  length  = 5
  upper   = false
  special = false
  numeric = false
}

resource "azurerm_resource_group" "rg" {
  name     = random_pet.rg_name.id
  location = var.resource_group_location
}

resource "random_password" "password" {
  count       = var.password == null ? 1 : 0
  length      = 20
  special     = true
  min_numeric = 1
  min_upper   = 1
  min_lower   = 1
  min_special = 1
}

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

resource "azurerm_dev_test_lab" "lab" {
  name                = var.lab_name
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
}

resource "azurerm_dev_test_virtual_network" "vnet" {
  name                = "Dtl${var.lab_name}"
  lab_name            = azurerm_dev_test_lab.lab.name
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
}

resource "azurerm_dev_test_windows_virtual_machine" "vm" {
  name                   = "ExampleVM-${random_string.vm_suffix.result}"
  lab_name               = azurerm_dev_test_lab.lab.name
  lab_subnet_name        = "Dtl${var.lab_name}Subnet"
  resource_group_name    = azurerm_resource_group.rg.name
  location               = azurerm_resource_group.rg.location
  storage_type           = "Standard"
  size                   = var.vm_size
  username               = var.user_name
  password               = local.password
  allow_claim            = false
  lab_virtual_network_id = azurerm_dev_test_virtual_network.vnet.id

  gallery_image_reference {
    offer     = "WindowsServer"
    publisher = "MicrosoftWindowsServer"
    sku       = "2019-Datacenter"
    version   = "latest"
  }
}

  3. 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 "lab_name" {
  value = azurerm_dev_test_lab.lab.name
}

output "vm_name" {
  value = azurerm_dev_test_windows_virtual_machine.vm.name
}

output "password" {
  sensitive = true
  value     = local.password
}

  4. 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 {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "~>3.0"
    }
  }
}
provider "azurerm" {
  features {}
}

  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
  default     = "eastus"
  description = "Location for all resources."
}

variable "resource_group_name_prefix" {
  type        = string
  default     = "rg"
  description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription."
}

variable "lab_name" {
  type        = string
  description = "The name of the new lab instance to be created"
  default     = "ExampleLab"
}

variable "vm_size" {
  type        = string
  description = "The size of the vm to be created."
  default     = "Standard_D4_v3"
}

variable "user_name" {
  type        = string
  description = "The username for the local account that will be created on the new vm."
  default     = "exampleuser"
}

variable "password" {
  type        = string
  description = "The password for the local account that will be created on the new vm."
  sensitive   = true
  default     = null
}

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

  1. ラボが作成された Azure リソースの名前を取得します。

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. ラボ名を取得します。

    lab_name=$(terraform output -raw lab_name)

  3. az lab vm list を実行して、この記事で作成したラボの仮想マシンを一覧表示します。

    az lab vm list --resource-group $resource_group_name \
               --lab-name $lab_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。

  1. 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。

  2. 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

次のステップ

チュートリアル: ラボ VM の使用

注: 作成者は AI の支援の下、この記事を作成しました。 詳細情報