2 posty z tagiem "terraform"

Jeśli korzystasz z GitHub Actions i Terraform, ta wtyczka z pewnością Ci się spodoba. W rozbudowanych środowiskach, gdzie zarządzamy wieloma repozytoriami i pipeline'ami, a wdrożenia Terraform są obszerne i często modyfikowane, kluczowa jest szybka identyfikacja zmian oraz potencjalnych błędów. Przeglądanie surowych logów z terraform plan bywa męczące.

Z pomocą przychodzi wtyczka: Terraform summary action.

Pozwala ona na przetworzenie wyniku polecenia terraform plan i wyświetlenie go w formie czytelnego podsumowania bezpośrednio w widoku "Summary" uruchomionego workflow.

Oto jak dodać ją do swojego pipeline'u:

      - name: Terraform Plan
        working-directory: ${{ env.WORKING_DIR }}
        env:
          ARM_CLIENT_ID: ${{ secrets.AZURE_CLIENT_ID }}
          ARM_SUBSCRIPTION_ID: ${{ secrets.AZURE_SUBSCRIPTION_ID }}
          ARM_TENANT_ID: ${{ secrets.AZURE_TENANT_ID }}
          ARM_USE_OIDC: true
        # Dla wywołania terraform plan należy dodać: "| tee terraform_plan_output.txt"
        run: terraform plan -var-file="production.tfvars" | tee terraform_plan_output.txt

      # Po terraform plan należy dodać uruchomienie terraform summary
      - name: Terraform Plan Summary
        uses: sgametrio/terraform-summary-action@main
        with:
          log-file: ${{ env.WORKING_DIR }}/terraform_plan_output.txt
          title: 'Terraform Plan Summary'

Moduły AVM (Azure Verified Modules) oferują gotowe i sprawdzone rozwiązania do tworzenia zasobów w Azure. Poniżej pokażę, jak błyskawicznie wdrożyć usługę Azure OpenAI Service przy użyciu Terraform. Prezentowana konfiguracja korzysta z publicznego dostępu sieciowego, co jest odpowiednie do testów i nauki (w środowiskach produkcyjnych zaleca się wdrożenie przy użyciu Private Endpoints).

• Link do modułu: avm-res-cognitiveservices-account
• Więcej modeli AVM: Azure Verified Modules

Jak tego użyć?​

W pliku main.tf definiujemy grupę zasobów oraz wywołujemy moduł AVM:

resource "azurerm_resource_group" "this" {
  name     = var.resource_group_name
  location = var.location

  tags = var.tags
}

module "openai" {
  source  = "Azure/avm-res-cognitiveservices-account/azurerm"
  version = "~> 0.7"

  name                = var.openai_service_name
  resource_group_name = azurerm_resource_group.this.name
  location            = azurerm_resource_group.this.location
  kind                = "OpenAI"
  sku_name            = "S0"

  cognitive_deployments = { for d in var.openai_models : d.deployment_name => {
    name = d.deployment_name
    model = {
      format  = "OpenAI"
      name    = d.model_name
      version = d.model_version
    }
    scale = {
      type     = d.sku_name
      capacity = d.sku_capacity
    }
  } }

  public_network_access_enabled      = var.public_network_access == "Enabled"
  outbound_network_access_restricted = !var.outbound_network_access_enabled

  tags = var.tags

  depends_on = [azurerm_resource_group.this]
}