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Guia de início rápido: implantar o serviço Azure AI Search usando o Terraform

Este artigo mostra como usar o Terraform para criar um serviço de Pesquisa do Azure AI usando o Terraform.

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.

Neste artigo, vai aprender a:

Pré-requisitos

Implementar o código Terraform

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

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

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

    output "resource_group_name" {
      value = azurerm_resource_group.rg.name
    }
    
    output "azurerm_search_service_name" {
      value = azurerm_search_service.search.name
    }
    
  4. 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 {}
    }
    
  5. Crie um arquivo chamado variables.tf e insira o seguinte código:

    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."
      }
    }
    

Inicializar 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.

Criar um plano de execução do 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.

Aplicar 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.

Verificar os resultados

  1. Obtenha o nome do recurso do Azure no qual o serviço Azure AI Search foi criado.

    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
    
  2. Obtenha o nome do serviço Azure AI Search.

    azurerm_search_service_name=$(terraform output -raw azurerm_search_service_name)
    
  3. Execute az search service show para mostrar o serviço Azure AI Search que você criou neste artigo.

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

Clean up resources (Limpar recursos)

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

  1. 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.
  2. Execute terraform apply 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

Próximos passos