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部署 Azure Batch 帳戶和兩個集區 - Terraform

  • 發行項

在本快速入門中，您會使用 Terraform 建立 Azure Batch 帳戶、Azure 儲存體 帳戶和兩個 Batch 集區。 Batch 是雲端式作業排程服務，可將大量數據的處理平行處理並分散到多部計算機上。 它通常用於參數掃掠、蒙特卡洛模擬、財務風險模型和其他高效能運算應用程式。 Batch 帳戶是 Batch 服務中的最上層資源，可提供集區、作業和工作的存取權。 記憶體帳戶可用來儲存和管理 Batch 服務所使用的所有檔案，而兩個 Batch 集區則是執行工作的計算節點集合。

Terraform 可讓您定義、預覽和部署雲端基礎結構。 使用 Terraform 時，您可以使用 HCL 語法來建立設定檔。 HCL 語法可讓您指定雲端提供者 (例如 Azure) 和構成雲端基礎結構的元素。 建立設定檔之後，您可以建立執行計畫，讓您先預覽基礎結構變更，之後再部署。 驗證變更之後，您可以套用執行計畫來部署基礎結構。

  • 指定必要的 Terraform 版本和必要的提供者。
  • 定義沒有其他功能的 Azure 提供者。
  • 定義資源群組位置和資源組名前置詞的變數。
  • 使用提供的前置詞，為資源群組產生隨機名稱。
  • 在指定位置建立具有產生名稱的 Azure 資源群組。
  • 產生要作為記憶體帳戶名稱的隨機字串。
  • 在相同位置，並使用標準帳戶層和本地備援記憶體復寫類型，在建立的資源群組中，建立具有所建立資源群組中產生名稱的記憶體帳戶。
  • 產生另一個隨機字串，以作為 Batch 帳戶的名稱。
  • 在相同位置建立具有所建立資源群組中產生名稱的 Batch 帳戶，並將它連結到具有記憶體密鑰驗證模式的已建立記憶體帳戶。
  • 使用 「pool」 前置詞產生 Batch 集區的隨機名稱。
  • 使用所建立資源群組中產生的名稱、連結至已建立的 Batch 帳戶、標準 A1 虛擬機 （VM） 大小、Ubuntu 22.04 節點代理程式 SKU，以及回應 'Hello World from $env' 的啟動工作，最多一次重試並等候成功。
  • 使用相同產生的名稱，在建立的資源群組中，使用自動調整建立的另一個 Batch 集區，連結至已建立的 Batch 帳戶、標準 A1 VM 大小、Ubuntu 22.04 節點代理程式 SKU，以及自動調整公式。
  • 輸出所建立資源群組、記憶體帳戶、Batch 帳戶和兩個 Batch 集區的名稱。

必要條件

實作 Terraform 程式碼

注意

本文中的範例程式碼位於 Azure Terraform GitHub 存放庫。 您可以檢視內含目前和舊版 Terraform 測試結果的記錄檔。

請參閱更多文章和範例程式碼，其中顯示如何使用 Terraform 來管理 Azure 資源。

  1. 建立要在其中測試及執行範例 Terraform 程式代碼的目錄，並將其設為目前目錄。

  2. 建立名為 main.tf的檔案，並插入下列程序代碼：

    resource "random_pet" "rg_name" {
  prefix = var.resource_group_name_prefix
}

resource "azurerm_resource_group" "rg" {
  location = var.resource_group_location
  name     = random_pet.rg_name.id
}

resource "random_string" "storage_account_name" {
  length  = 8
  lower   = true
  numeric = false
  special = false
  upper   = false
}

resource "azurerm_storage_account" "example" {
  name                     = random_string.storage_account_name.result
  resource_group_name      = azurerm_resource_group.rg.name
  location                 = azurerm_resource_group.rg.location
  account_tier             = "Standard"
  account_replication_type = "LRS"
}

resource "random_string" "batch_account_name" {
  length  = 8
  lower   = true
  numeric = false
  special = false
  upper   = false
}

resource "azurerm_batch_account" "example" {
  name                                = random_string.batch_account_name.result
  resource_group_name                 = azurerm_resource_group.rg.name
  location                            = azurerm_resource_group.rg.location
  storage_account_id                  = azurerm_storage_account.example.id
  storage_account_authentication_mode = "StorageKeys"
}

resource "random_pet" "azurerm_batch_pool_name" {
  prefix = "pool"
}

resource "azurerm_batch_pool" "fixed" {
  name                = "${random_pet.azurerm_batch_pool_name.id}-fixed-pool"
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  account_name        = azurerm_batch_account.example.name
  display_name        = "Fixed Scale Pool"
  vm_size             = "Standard_A1"
  node_agent_sku_id   = "batch.node.ubuntu 22.04"

  fixed_scale {
    target_dedicated_nodes = 2
    resize_timeout         = "PT15M"
  }

  storage_image_reference {
    publisher = "Canonical"
    offer     = "0001-com-ubuntu-server-jammy"
    sku       = "22_04-lts"
    version   = "latest"
  }

  start_task {
    command_line       = "echo 'Hello World from $env'"
    task_retry_maximum = 1
    wait_for_success   = true

    common_environment_properties = {
      env = "TEST"
    }

    user_identity {
      auto_user {
        elevation_level = "NonAdmin"
        scope           = "Task"
      }
    }
  }

  metadata = {
    "tagName" = "Example tag"
  }
}

resource "azurerm_batch_pool" "autopool" {
  name                = "${random_pet.azurerm_batch_pool_name.id}-autoscale-pool"
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  account_name        = azurerm_batch_account.example.name
  display_name        = "Auto Scale Pool"
  vm_size             = "Standard_A1"
  node_agent_sku_id   = "batch.node.ubuntu 22.04"

  auto_scale {
    evaluation_interval = "PT15M"

    formula = <<EOF
      startingNumberOfVMs = 1;
      maxNumberofVMs = 25;
      pendingTaskSamplePercent = $PendingTasks.GetSamplePercent(180 * TimeInterval_Second);
      pendingTaskSamples = pendingTaskSamplePercent < 70 ? startingNumberOfVMs : avg($PendingTasks.GetSample(180 * TimeInterval_Second));
      $TargetDedicatedNodes=min(maxNumberofVMs, pendingTaskSamples);
EOF
  }

  storage_image_reference {
    publisher = "Canonical"
    offer     = "0001-com-ubuntu-server-jammy"
    sku       = "22_04-lts"
    version   = "latest"
  }
}

  3. 建立名為 outputs.tf的檔案，並插入下列程序代碼：

    output "resource_group_name" {
  value = azurerm_resource_group.rg.name
}

output "storage_account_name" {
  value = azurerm_storage_account.example.name
}

output "batch_account_name" {
  value = azurerm_batch_account.example.name
}

output "batch_pool_fixed_name" {
  value = azurerm_batch_pool.fixed.name
}

output "batch_pool_autopool_name" {
  value = azurerm_batch_pool.autopool.name
}

  4. 建立名為 providers.tf的檔案，並插入下列程序代碼：

    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. 建立名為 variables.tf的檔案，並插入下列程序代碼：

    variable "resource_group_location" {
  type        = string
  default     = "eastus"
  description = "Location of the resource group."
}

variable "resource_group_name_prefix" {
  type        = string
  default     = "rg"
  description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription."
}

初始化 Terraform

執行 terraform init 來初始化 Terraform 部署。 此命令會下載管理 Azure 資源所需的 Azure 提供者。

terraform init -upgrade

重點︰

  • -upgrade 參數會將必要的提供者外掛程式升級至符合設定版本條件約束的最新版本。

建立 Terraform 執行計畫

執行 terraform plan 以建立執行計畫。

terraform plan -out main.tfplan

重點︰

  • terraform plan 命令會建立執行計畫，但不會執行。 相反地，其會決定要在您指定的設定檔中建立設定所需的動作。 此模式可讓您在對實際資源進行任何變更之前，先確認執行方案是否符合您的預期。
  • 選用的 -out 參數可讓您指定計畫的輸出檔。 使用 -out 參數可確保您所檢閱的方案就是所套用的方案。

套用 Terraform 執行計畫

執行 terraform apply 將執行計畫套用至您的雲端基礎結構。

terraform apply main.tfplan

重點︰

  • 範例 terraform apply 命令假設您之前已執行過 terraform plan -out main.tfplan。
  • 如果您為 -out 參數指定了不同的檔案名稱，請在呼叫 terraform apply 時使用該檔案名稱。
  • 若您未使用 -out 參數，請呼叫 terraform apply，不需要使用參數。

驗證結果

執行 az batch account show 以檢視 Batch 帳戶。

az batch account show --name <batch_account_name> --resource-group <resource_group_name>

取代為 Batch 帳戶名稱，並以<resource_group_name>您的資源群組名稱取代 <batch_account_name> 。

清除資源

當您不再需要透過 Terraform 建立的資源時，請執行下列步驟：

  1. 執行 terraform plan 並指定 destroy 旗標。

    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    重點︰

    • terraform plan 命令會建立執行計畫，但不會執行。 相反地，其會決定要在您指定的設定檔中建立設定所需的動作。 此模式可讓您在對實際資源進行任何變更之前，先確認執行方案是否符合您的預期。
    • 選用的 -out 參數可讓您指定計畫的輸出檔。 使用 -out 參數可確保您所檢閱的方案就是所套用的方案。

  2. 執行 terraform apply 以套用執行方案。

    terraform apply main.destroy.tfplan

對 Azure 上的 Terraform 進行疑難排解

針對在 Azure 上使用 Terraform 時的常見問題進行疑難排解。

下一步

請參閱更多有關 Batch 帳戶的文章。

注意：作者透過 AI 的協助創作了這篇文章。 深入了解