빠른 시작: Terraform을 사용하여 Azure AI 검색 서비스 배포

이 문서에서는 Terraform을 사용하여 Terraform을 사용하여 Azure AI 검색 서비스를 만드는 방법을 보여 줍니다.

Terraform은 클라우드 인프라의 정의, 미리 보기 및 배포를 사용합니다. Terraform을 사용하는 경우 HCL 구문를 사용하여 구성 파일을 만듭니다. HCL 구문을 사용하면 클라우드 공급자(예: Azure) 그리고 클라우드 인프라를 구성하는 요소를 지정할 수 있습니다. 구성 파일을 만든 후 배포되기 전에 인프라 변경을 미리 볼 수 있는 실행 계획를 만듭니다. 변경 내용을 확인 한 후에는 실행 계획을 적용하여 인프라를 배포합니다.

이 문서에서는 다음 방법을 설명합니다.

• random_pet를 사용하여 Azure 리소스 그룹 이름에 대한 임의 애완동물 이름 만들기
• azurerm_resource_group을 사용하여 Azure 리소스 그룹 만들기
• random_string을 사용하여 임의 문자열 만들기
• azurerm_search_service를 사용하여 Azure AI 검색 서비스 만들기

필수 조건

• Terraform 설치 및 구성

Terraform 코드 구현

참고 항목

Terraform을 사용하여 Azure 리소스를 관리하는 방법을 보여 주는 추가 문서 및 샘플 코드를 참조하세요.

1. 샘플 Terraform 코드를 테스트 및 실행할 디렉터리를 만들고 현재 디렉터리로 만듭니다.

2. main.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   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
   }
   

3. outputs.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   output "resource_group_name" {
     value = azurerm_resource_group.rg.name
   }
   
   output "azurerm_search_service_name" {
     value = azurerm_search_service.search.name
   }
   

4. providers.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   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. variables.tf라는 파일을 만들고 다음 코드를 삽입합니다.

   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."
     }
   }
   

Terraform 초기화

terraform init를 실행하여 Terraform 배포를 초기화합니다. 이 명령은 Azure 리소스를 관리하는 데 필요한 Azure 공급자를 다운로드합니다.

terraform init -upgrade

주요 정보:

• -upgrade 매개 변수는 필요한 공급자 플러그 인을 구성의 버전 제약 조건을 준수하는 최신 버전으로 업그레이드합니다.

Terraform 실행 계획 만들기

terraform plan을 실행하여 실행 계획을 만듭니다.

terraform plan -out main.tfplan

주요 정보:

• terraform plan 명령은 실행 계획을 만들지만 실행하지는 않습니다. 대신 구성 파일에 지정된 구성을 만드는 데 필요한 작업을 결정합니다. 이 패턴을 사용하면 실제 리소스를 변경하기 전에 실행 계획이 예상과 일치하는지 확인할 수 있습니다.
• 선택 사항인 -out 매개 변수를 사용하여 계획의 출력 파일을 지정할 수 있습니다. -out 매개 변수를 사용하면 검토한 계획이 정확하게 적용됩니다.

Terraform 실행 계획 적용

terraform apply를 실행하여 실행 계획을 클라우드 인프라에 적용합니다.

terraform apply main.tfplan

주요 정보:

• 예시 terraform apply 명령은 이전에 terraform plan -out main.tfplan를 실행했다고 가정합니다.
• -out 매개 변수에 다른 파일 이름을 지정한 경우 terraform apply에 대한 호출에서 동일한 파일 이름을 사용합니다.
• -out 매개 변수를 사용하지 않은 경우 매개 변수 없이 terraform apply를 호출합니다.

결과 확인

1. Azure AI 검색 서비스가 만들어진 Azure 리소스 이름을 가져옵니다.

   resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Azure AI 검색 서비스 이름을 가져옵니다.

   azurerm_search_service_name=$(terraform output -raw azurerm_search_service_name)
   

3. az search service show를 실행하여 이 문서에서 만든 Azure AI 검색 서비스를 표시합니다.

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

리소스 정리

Terraform을 통해 리소스를 만들 필요가 더 이상 없으면 다음 단계를 수행합니다.

1. terraform 플랜을 실행하고 destroy 플래그를 지정합니다.

   terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
   

   주요 정보:

   • terraform plan 명령은 실행 계획을 만들지만 실행하지는 않습니다. 대신 구성 파일에 지정된 구성을 만드는 데 필요한 작업을 결정합니다. 이 패턴을 사용하면 실제 리소스를 변경하기 전에 실행 계획이 예상과 일치하는지 확인할 수 있습니다.
   • 선택 사항인 -out 매개 변수를 사용하여 계획의 출력 파일을 지정할 수 있습니다. -out 매개 변수를 사용하면 검토한 계획이 정확하게 적용됩니다.

2. terraform apply를 실행하여 실행 계획을 적용합니다.

   terraform apply main.destroy.tfplan
   

Azure의 Terraform 문제 해결

Azure에서 Terraform을 사용할 때 일반적인 문제 해결

다음 단계

Azure Portal을 사용하여 Azure AI 검색 인덱스 만들기