Criar um conjunto de dimensionamento de máquina virtual do Azure a partir de uma imagem personalizada do Packer usando o Terraform

Artigo
10/26/2023

Terraform permite a definição, visualização e implantação de infraestrutura em nuvem. Usando Terraform, você cria arquivos de configuração usando a sintaxe HCL. A sintaxe HCL permite especificar 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 na infraestrutura antes que elas sejam implantadas. Depois de verificar as alterações, você aplica o plano de execução para implantar a infraestrutura.

Os conjuntos de dimensionamento de máquina virtual do Azure permitem configurar VMs idênticas. O número de instâncias de VM pode ser ajustado com base na demanda ou em uma agenda. Para obter mais informações, consulte Dimensionar automaticamente um conjunto de dimensionamento de máquina virtual no portal do Azure.

Neste artigo, vai aprender a:

Configurar a sua implementação do Terraform
Utilizar variáveis e saídas para a implementação do Terraform
Criar e implementar uma infraestrutura de rede
Criar uma imagem de máquina virtual personalizada usando Packer
Criar e implantar um conjunto de dimensionamento de máquina virtual usando a imagem personalizada
Criar e implementar uma jumpbox

1. Configure seu ambiente

Subscrição do Azure: se não tem uma subscrição do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.

Configurar o Terraform: Se você ainda não tiver feito isso, configure o Terraform usando uma das seguintes opções:

2. Crie uma imagem Packer

Instale o Packer.

Pontos principais:
- Para confirmar que você tem acesso ao executável Packer, execute o seguinte comando: packer -v.
- Dependendo do seu ambiente, talvez seja necessário definir o caminho e reabrir a linha de comando.
Execute az group create para criar um grupo de recursos para armazenar a imagem Packer.
```
az group create -n myPackerImages -l eastus
```
Execute az ad sp create-for-rbac para permitir que o Packer se autentique no Azure usando uma entidade de serviço.
```
az ad sp create-for-rbac --role Contributor --scopes /subscriptions/<subscription_id> --query "{ client_id: appId, client_secret: password, tenant_id: tenant }"
```
Pontos principais:
- Anote os valores de saída (appId, client_secret, tenant_id).
Execute az account show para exibir a assinatura atual do Azure.
```
az account show --query "{ subscription_id: id }"
```

Crie um arquivo de variáveis de modelo Packer chamado ubuntu.pkr.hcl e insira o código a seguir. Atualize as linhas realçadas com a entidade de serviço e as informações de assinatura do Azure.

packer {
  required_plugins {
    azure = {
      source  = "github.com/hashicorp/azure"
      version = "~> 2"
    }
  }
}

variable client_id {
  type    = string
  default = null
}
variable client_secret {
  type    = string
  default = null
}

variable subscription_id {
  type    = string
  default = null
}

variable tenant_id {
  type    = string
  default = null
}

variable location {
  default = "eastus"
}

variable "image_resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the Packer image will be created"
  default     = "myPackerImages"
}

variable "oidc_request_url" {
  default = null
}

variable "oidc_request_token" {
  default = null
}

# arm builder
source "azure-arm" "builder" {
  client_id                         = var.client_id
  client_secret                     = var.client_secret
  image_offer                       = "UbuntuServer"
  image_publisher                   = "canonical"
  image_sku                         = "16.04-LTS"
  location                          = var.location
  managed_image_name                = "myPackerImage"
  managed_image_resource_group_name = var.image_resource_group_name
  os_type                           = "Linux"
  subscription_id                   = var.subscription_id
  tenant_id                         = var.tenant_id
  oidc_request_url                  = var.oidc_request_url
  oidc_request_token                = var.oidc_request_token
  vm_size                           = "Standard_DS2_v2"
  azure_tags = {
    "dept" : "Engineering",
    "task" : "Image deployment",
  }
}

build {
  sources = ["source.azure-arm.builder"]
  provisioner "shell" {
    execute_command = "chmod +x {{ .Path }}; {{ .Vars }} sudo -E sh '{{ .Path }}'"
    inline = [
      "apt-get update",
      "apt-get upgrade -y",
      "apt-get -y install nginx",
      "/usr/sbin/waagent -force -deprovision+user && export HISTSIZE=0 && sync",
    ]
  }
}

Pontos principais:

Defina os client_idcampos , client_secrete para tenant_id os respetivos valores da entidade de serviço.
Defina o campo como sua ID de subscription_id assinatura do Azure.

Crie a imagem do Packer.
```
packer build ubuntu.json
```

3. Implementar o código Terraform

Crie um diretório no qual testar o código Terraform de exemplo e torná-lo o diretório atual.

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

terraform {

  required_version = ">=0.12"

  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
    azapi = {
      source  = "Azure/azapi"
      version = "~> 1.0"
    }
    local = {
      source  = "hashicorp/local"
      version = "2.4.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "3.5.1"
    }
    tls = {
      source  = "hashicorp/tls"
      version = "4.0.4"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {
    resource_group {
      prevent_deletion_if_contains_resources = false
    }
  }
}

resource "random_pet" "id" {}

resource "azurerm_resource_group" "vmss" {
  name     = coalesce(var.resource_group_name, "201-vmss-packer-jumpbox-${random_pet.id.id}")
  location = var.location
  tags     = var.tags
}

resource "random_string" "fqdn" {
  length  = 6
  special = false
  upper   = false
  numeric = false
}

resource "azurerm_virtual_network" "vmss" {
  name                = "vmss-vnet"
  address_space       = ["10.0.0.0/16"]
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name
  tags                = var.tags
}

resource "azurerm_subnet" "vmss" {
  name                 = "vmss-subnet"
  resource_group_name  = azurerm_resource_group.vmss.name
  virtual_network_name = azurerm_virtual_network.vmss.name
  address_prefixes     = ["10.0.2.0/24"]
}

resource "azurerm_public_ip" "vmss" {
  name                = "vmss-public-ip"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name
  allocation_method   = "Static"
  domain_name_label   = random_string.fqdn.result
  tags                = var.tags
}

resource "azurerm_lb" "vmss" {
  name                = "vmss-lb"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name

  frontend_ip_configuration {
    name                 = "PublicIPAddress"
    public_ip_address_id = azurerm_public_ip.vmss.id
  }

  tags = var.tags
}

resource "azurerm_lb_backend_address_pool" "bpepool" {
  loadbalancer_id = azurerm_lb.vmss.id
  name            = "BackEndAddressPool"
}

resource "azurerm_lb_probe" "vmss" {
  loadbalancer_id = azurerm_lb.vmss.id
  name            = "ssh-running-probe"
  port            = var.application_port
}

resource "azurerm_lb_rule" "lbnatrule" {
  loadbalancer_id                = azurerm_lb.vmss.id
  name                           = "http"
  protocol                       = "Tcp"
  frontend_port                  = var.application_port
  backend_port                   = var.application_port
  backend_address_pool_ids       = [azurerm_lb_backend_address_pool.bpepool.id]
  frontend_ip_configuration_name = "PublicIPAddress"
  probe_id                       = azurerm_lb_probe.vmss.id
}

data "azurerm_resource_group" "image" {
  name = var.packer_resource_group_name
}

data "azurerm_image" "image" {
  name                = var.packer_image_name
  resource_group_name = data.azurerm_resource_group.image.name
}

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

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 "random_password" "password" {
  count  = var.admin_password == null ? 1 : 0
  length = 20
}

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

resource "azurerm_virtual_machine_scale_set" "vmss" {
  name                = "vmscaleset"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name
  upgrade_policy_mode = "Manual"

  sku {
    name     = "Standard_DS1_v2"
    tier     = "Standard"
    capacity = 2
  }

  storage_profile_image_reference {
    id = data.azurerm_image.image.id
  }

  storage_profile_os_disk {
    name              = ""
    caching           = "ReadWrite"
    create_option     = "FromImage"
    managed_disk_type = "Standard_LRS"
  }

  storage_profile_data_disk {
    lun           = 0
    caching       = "ReadWrite"
    create_option = "Empty"
    disk_size_gb  = 10
  }

  os_profile {
    computer_name_prefix = "vmlab"
    admin_username       = var.admin_user
    admin_password       = local.admin_password
  }

  os_profile_linux_config {
    disable_password_authentication = true

    ssh_keys {
      path     = "/home/azureuser/.ssh/authorized_keys"
      key_data = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
    }
  }

  network_profile {
    name    = "terraformnetworkprofile"
    primary = true

    ip_configuration {
      name                                   = "IPConfiguration"
      subnet_id                              = azurerm_subnet.vmss.id
      load_balancer_backend_address_pool_ids = [azurerm_lb_backend_address_pool.bpepool.id]
      primary                                = true
    }
  }

  tags = var.tags
}

resource "azurerm_public_ip" "jumpbox" {
  name                = "jumpbox-public-ip"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name
  allocation_method   = "Static"
  domain_name_label   = "${random_string.fqdn.result}-ssh"
  tags                = var.tags
}

resource "azurerm_network_interface" "jumpbox" {
  name                = "jumpbox-nic"
  location            = var.location
  resource_group_name = azurerm_resource_group.vmss.name

  ip_configuration {
    name                          = "IPConfiguration"
    subnet_id                     = azurerm_subnet.vmss.id
    private_ip_address_allocation = "Dynamic"
    public_ip_address_id          = azurerm_public_ip.jumpbox.id
  }

  tags = var.tags
}

resource "azurerm_virtual_machine" "jumpbox" {
  name                  = "jumpbox"
  location              = var.location
  resource_group_name   = azurerm_resource_group.vmss.name
  network_interface_ids = [azurerm_network_interface.jumpbox.id]
  vm_size               = "Standard_DS1_v2"

  storage_image_reference {
    publisher = "Canonical"
    offer     = "UbuntuServer"
    sku       = "16.04-LTS"
    version   = "latest"
  }

  storage_os_disk {
    name              = "jumpbox-osdisk"
    caching           = "ReadWrite"
    create_option     = "FromImage"
    managed_disk_type = "Standard_LRS"
  }

  os_profile {
    computer_name  = "jumpbox"
    admin_username = var.admin_user
    admin_password = local.admin_password
  }

  os_profile_linux_config {
    disable_password_authentication = true

    ssh_keys {
      path     = "/home/azureuser/.ssh/authorized_keys"
      key_data = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
    }
  }

  tags = var.tags
}

Crie um arquivo nomeado variables.tf para conter as variáveis de projeto e insira o seguinte código:

variable "packer_resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the Packer image will be created"
  default     = "myPackerImages"
}

variable "packer_image_name" {
  description = "Name of the Packer image"
  default     = "myPackerImage"
}

variable "resource_group_name" {
  description = "Name of the resource group in which the Packer image  will be created"
  default     = null
}

variable "location" {
  default     = "eastus"
  description = "Location where resources will be created"
}

variable "tags" {
  description = "Map of the tags to use for the resources that are deployed"
  type        = map(string)
  default = {
    environment = "codelab"
  }
}

variable "application_port" {
  description = "Port that you want to expose to the external load balancer"
  default     = 80
}

variable "admin_user" {
  description = "User name to use as the admin account on the VMs that will be part of the VM scale set"
  default     = "azureuser"
}

variable "admin_password" {
  description = "Default password for admin account"
  default     = null
}

Crie um arquivo nomeado output.tf para especificar quais valores Terraform exibe e insira o seguinte código:

output "vmss_public_ip_fqdn" {
  value = azurerm_public_ip.vmss.fqdn
}

output "jumpbox_public_ip_fqdn" {
  value = azurerm_public_ip.jumpbox.fqdn
}

output "jumpbox_public_ip" {
  value = azurerm_public_ip.jumpbox.ip_address
}

4. Inicialize o Terraform

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

terraform init -upgrade

Pontos principais:

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

5. Crie um plano de execução Terraform

Execute o plano de terraforma para criar um plano de execução.

terraform plan -out main.tfplan

Pontos principais:

O terraform plan comando 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 quaisquer alterações nos recursos reais.
O parâmetro opcional -out permite especificar um arquivo de saída para o plano. O uso do -out parâmetro garante que o plano revisado seja exatamente o que é aplicado.

6. Aplique um plano de execução Terraform

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

terraform apply main.tfplan

Pontos principais:

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

7. Verificar os resultados

Na saída do terraform apply comando, você vê valores para o seguinte:
- FQDN da máquina virtual
- Jumpbox FQDN
- Endereço IP Jumpbox
Navegue até o URL da máquina virtual para confirmar uma página padrão com o texto Bem-vindo ao nginx!.
Use SSH para se conectar à VM jumpbox usando o nome de usuário definido no arquivo de variáveis e a senha especificada quando você executou terraform applyo . Por exemplo: ssh azureuser@<ip_address>.

8. Limpar os recursos

Excluir conjunto de dimensionamento de máquina virtual

Quando você não precisar mais dos recursos criados via Terraform, execute as seguintes etapas:

Execute o plano de terraforma e especifique o destroy sinalizador.
```
terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
```
Pontos principais:
- O terraform plan comando 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 quaisquer alterações nos recursos reais.
- O parâmetro opcional -out permite especificar um arquivo de saída para o plano. O uso do -out parâmetro garante que o plano revisado seja exatamente o que é aplicado.
Execute terraform apply para aplicar o plano de execução.
```
terraform apply main.destroy.tfplan
```

Excluir imagem do Packer e grupo de recursos

Execute az group delete para excluir o grupo de recursos usado para conter a imagem Packer. A imagem Packer também é excluída.

az group delete --name myPackerImages --yes

Solucionar problemas do Terraform no Azure

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Criar um conjunto de dimensionamento de máquina virtual do Azure a partir de uma imagem personalizada do Packer usando o Terraform

1. Configure seu ambiente

2. Crie uma imagem Packer

3. Implementar o código Terraform

4. Inicialize o Terraform

5. Crie um plano de execução Terraform

6. Aplique um plano de execução Terraform

7. Verificar os resultados

8. Limpar os recursos

Excluir conjunto de dimensionamento de máquina virtual

Excluir imagem do Packer e grupo de recursos

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