Краткое руководство. Создание задания Azure Stream Analytics с помощью Terraform

В этой статье показано, как создать задание Azure Stream Analytics с помощью Terraform. После создания задания необходимо проверить развертывание.

Terraform поддерживает определение, предварительный просмотр и развертывание облачной инфраструктуры. С помощью Terraform можно создавать файлы конфигурации с применением синтаксиса HCL. Синтаксис HCL позволяет указать поставщика облачных служб, например Azure, и элементы, составляющие облачную инфраструктуру. После создания файлов конфигурации создается план выполнения, который позволяет предварительно просматривать изменения инфраструктуры до их развертывания. После проверки изменений примените план выполнения для развертывания инфраструктуры.

Вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

• Создайте случайное значение для имени группы ресурсов Azure с помощью random_pet.
• Создайте группу ресурсов Azure с помощью azurerm_resource_group.
• Создайте случайное значение для имени задания Azure Stream Analytics с помощью random_pet.
• Создайте задание Azure Stream Analytics с помощью azurerm_stream_analytics_job.

Необходимые компоненты

• Установка и настройка Terraform

Реализация кода Terraform

Примечание.

Пример кода для этой статьи находится в репозитории Azure Terraform GitHub. Вы можете просмотреть файл журнала, содержащий результаты теста из текущих и предыдущих версий Terraform.

См. другие статьи и примеры кода, в которых показано, как использовать Terraform для управления ресурсами Azure.

1. Создайте каталог для тестирования и выполнения примера кода Terraform и сделайте его текущим каталогом.

2. Создайте файл с именем providers.tf и вставьте следующий код:

   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. Создайте файл с именем main.tf и вставьте следующий код:

   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. Создайте файл с именем variables.tf и вставьте следующий код:

   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. Создайте файл с именем outputs.tf и вставьте следующий код:

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

Инициализация Terraform

Запустите terraform init, чтобы инициализировать развертывание Terraform. Эта команда скачивает поставщик Azure, необходимый для управления ресурсами Azure.

terraform init -upgrade

Основные моменты:

• Параметр -upgrade обновляет необходимые подключаемые модули поставщика до последней версии, которая соответствует ограничениям версии конфигурации.

Создание плана выполнения Terraform

Чтобы создать план выполнения, выполните terraform plan.

terraform plan -out main.tfplan

Основные моменты:

• Команда terraform plan создает план выполнения, но не выполняет его. Вместо этого она определяет, какие действия необходимы для создания конфигурации, заданной в файлах конфигурации. Этот шаблон позволяет проверить, соответствует ли план выполнения вашим ожиданиям, прежде чем вы начнете вносить изменения в фактические ресурсы.
• Необязательный параметр -out позволяет указать выходной файл для плана. Использование параметра -out гарантирует, что проверяемый план полностью соответствует применяемому.

Применение плана выполнения Terraform

Выполните terraform apply, чтобы применить план выполнения к вашей облачной инфраструктуре.

terraform apply main.tfplan

Основные моменты:

• В примере terraform apply команды предполагается, что вы ранее выполнили.terraform plan -out main.tfplan
• Если для параметра -out указано другое имя файла, используйте то же имя в вызове к terraform apply.
• Если вы не использовали параметр -out, вызовите terraform apply без параметров.

Проверка результатов

Azure CLI

1. Получите имя группы ресурсов Azure.

   resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Получите новое имя задания Azure Stream Analytics.

   stream_analytics_job_name=$(terraform output -raw stream_analytics_job_name)
   

3. Выполните команду az stream-analytics job show , чтобы отобразить сведения о задании.

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

Azure PowerShell

1. Получите имя группы ресурсов Azure.

   $resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. Получите новое имя задания Azure Stream Analytics.

   $stream_analytics_job_name=$(terraform output -raw stream_analytics_job_name)
   

3. Запустите Get-AzStreamAnalyticsJob , чтобы отобразить сведения о задании.

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

Очистка ресурсов

Если вам больше не нужны ресурсы, созданные через Terraform, выполните следующие действия:

1. Выполните команду terraform plan и укажите флаг destroy.

   terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
   

   Основные моменты:

   • Команда terraform plan создает план выполнения, но не выполняет его. Вместо этого она определяет, какие действия необходимы для создания конфигурации, заданной в файлах конфигурации. Этот шаблон позволяет проверить, соответствует ли план выполнения вашим ожиданиям, прежде чем вы начнете вносить изменения в фактические ресурсы.
   • Необязательный параметр -out позволяет указать выходной файл для плана. Использование параметра -out гарантирует, что проверяемый план полностью соответствует применяемому.

2. Выполните команду terraform apply, чтобы применить план выполнения.

   terraform apply main.destroy.tfplan
   

Устранение неполадок с Terraform в Azure

Устранение распространенных проблем при использовании Terraform в Azure

Следующие шаги

Создание выделенного кластера Azure Stream Analytics с помощью портал Azure