Guia de Início Rápido: Criar um trabalho do Azure Stream Analytics usando o Terraform

Neste artigo, veja como criar um trabalho do Azure Stream Analytics usando o Terraform. Depois que o trabalho for criado, você validará a implantação.

O Terraform permite a definição, a visualização e a implantação da infraestrutura de nuvem. Usando o Terraform, você cria arquivos de configuração usando sintaxe de HCL. A sintaxe da HCL permite que você especifique o provedor de nuvem, como o Azure, e os elementos que compõem sua infraestrutura de nuvem. Depois de criar os arquivos de configuração, você cria um plano de execução que permite visualizar as alterações de infraestrutura antes de serem implantadas. Depois de verificar as alterações, aplique o plano de execução para implantar a infraestrutura.

Neste artigo, você aprenderá como:

• Criar um valor aleatório para o nome do grupo de recursos do Azure usando random_pet.
• Criar um grupo de recursos do Azure usando azurerm_resource_group.
• Criar um valor aleatório para o nome do trabalho do Azure Stream Analytics usando random_pet.
• Criar um trabalho do Azure Stream Analytics usando azurerm_stream_analytics_job.

Pré-requisitos

• Instalar e configurar o Terraform

Implementar o código do Terraform

Observação

O código de exemplo deste artigo está localizado no repositório do GitHub do Azure Terraform. Você pode exibir o arquivo de log que contém os resultados do teste das versões atuais e anteriores do Terraform.

Veja mais artigos e exemplos de código mostrando como usar o Terraform para gerenciar recursos do Azure

1. Crie um diretório no qual testar e executar o código de exemplo do Terraform e faça dele o diretório atual.

2. Crie um arquivo chamado providers.tf e insira o seguinte código:

   terraform {
     required_version = ">=1.0"
     required_providers {
       azurerm = {
         source  = "hashicorp/azurerm"
         version = "~>3.0"
       }
       random = {
         source  = "hashicorp/random"
         version = "~>3.0"
       }
     }
   }
   provider "azurerm" {
     features {}
   }
   

3. Crie um arquivo chamado main.tf e insira o seguinte código:

   resource "random_pet" "rg_name" {
     prefix = "rg"
   }
   
   resource "azurerm_resource_group" "rg" {
     name     = random_pet.rg_name.id
     location = var.resource_group_location
   }
   
   resource "random_pet" "stream_analytics_job_name" {
     prefix = "job"
   }
   
   resource "azurerm_stream_analytics_job" "job" {
     name                                     = random_pet.stream_analytics_job_name.id
     resource_group_name                      = azurerm_resource_group.rg.name
     location                                 = azurerm_resource_group.rg.location
     streaming_units                          = var.number_of_streaming_units
     events_out_of_order_max_delay_in_seconds = 0
     events_late_arrival_max_delay_in_seconds = 5
     data_locale                              = "en-US"
     events_out_of_order_policy               = "Adjust"
     output_error_policy                      = "Stop"
   
     transformation_query = <<QUERY
   SELECT
       *
   INTO
       [YourOutputAlias]
   FROM
       [YourInputAlias]
   QUERY
   
   }
   

4. Crie um arquivo chamado variables.tf e insira o seguinte código:

   variable "resource_group_location" {
     type        = string
     description = "Location for the resources."
     default     = "eastus"
   }
   
   variable "number_of_streaming_units" {
     type        = number
     description = "Number of streaming units."
     default     = 1
     validation {
       condition     = contains([1, 3, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48], var.number_of_streaming_units)
       error_message = "Invalid value for: number_of_streaming_units. The value should be one of the following: 1, 3, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48."
     }
   }
   

5. Crie um arquivo chamado outputs.tf e insira o seguinte código:

   output "resource_group_name" {
     value = azurerm_resource_group.rg.name
   }
   
   output "stream_analytics_job_name" {
     value = azurerm_stream_analytics_job.job.name
   }
   

Inicializar Terraform

Execute terraform init para inicializar a implantação do Terraform. Esse comando baixa o provedor do Azure necessário para gerenciar seus recursos do Azure.

terraform init -upgrade

Pontos principais:

• O parâmetro -upgrade atualiza os plug-ins do provedor necessários para a versão mais recente que esteja em conformidade com as restrições de versão da configuração.

Criar um plano de execução Terraform

Execute o comando terraform plan para criar um plano de execução.

terraform plan -out main.tfplan

Pontos principais:

• O comando terraform plan cria um plano de execução, mas não o executa. Em vez disso, ele determina quais ações são necessárias para criar a configuração especificada em seus arquivos de configuração. Esse padrão permite que você verifique se o plano de execução corresponde às suas expectativas antes de fazer qualquer alteração nos recursos reais.
• O parâmetro opcional -out permite que você especifique um arquivo de saída para o plano. Usar o parâmetro -out garante que o plano que você examinou seja exatamente o que é aplicado.

Aplicar um plano de execução do Terraform

Execute terraform apply para aplicar o plano de execução à sua infraestrutura de nuvem.

terraform apply main.tfplan

Pontos principais:

• O exemplo de comando do terraform apply pressupõe que você executou o terraform plan -out main.tfplan anteriormente.
• Se você especificou um nome de arquivo diferente para o parâmetro -out, use esse mesmo nome de arquivo na chamada para terraform apply.
• Se você não usou o parâmetro -out, chame terraform apply sem nenhum parâmetro.

Verifique os resultados

CLI do Azure

1. Obtenha o nome do grupo de recursos do Azure.

   resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Obtenha o novo nome do trabalho do Azure Stream Analytics.

   stream_analytics_job_name=$(terraform output -raw stream_analytics_job_name)
   

3. Execute az stream-analytics job show para exibir informações sobre o trabalho.

   az stream-analytics job show \
   --resource-group $resource_group_name \
   --job-name $stream_analytics_job_name
   

PowerShell do Azure

1. Obtenha o nome do grupo de recursos do Azure.

   $resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Obtenha o novo nome do trabalho do Azure Stream Analytics.

   $stream_analytics_job_name=$(terraform output -raw stream_analytics_job_name)
   

3. Execute Get-AzStreamAnalyticsJob para exibir informações sobre o trabalho.

    Get-AzStreamAnalyticsJob `
       -ResourceGroupName $resource_group_name `
       -Name $stream_analytics_job_name
   

Limpar os recursos

Quando você não precisar mais dos recursos criados por meio o Terraform, execute as seguintes etapas:

1. Execute terraform plan e especifique o sinalizador destroy.

   terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
   

   Pontos principais:

   • O comando terraform plan cria um plano de execução, mas não o executa. Em vez disso, ele determina quais ações são necessárias para criar a configuração especificada em seus arquivos de configuração. Esse padrão permite que você verifique se o plano de execução corresponde às suas expectativas antes de fazer qualquer alteração nos recursos reais.
   • O parâmetro opcional -out permite que você especifique um arquivo de saída para o plano. Usar o parâmetro -out garante que o plano que você examinou seja exatamente o que é aplicado.

2. Execute a aplicação do Terraform para aplicar o plano de execução.

   terraform apply main.destroy.tfplan
   

Solucionar problemas do Terraform no Azure

Solucionar problemas comuns ao usar o Terraform no Azure

Próximas etapas

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