Terraform: Основы
2026-02-26 22:45 Diff
https://ru.hexlet.io/courses/terraform-basics/lessons/example-with-db/theory_unit

Terraform позволяет хранить описание облачной инфраструктуры в виде кода. Мы можем получить готовую к работе инфраструктуру со всеми зависимостями, выполнив всего одну команду — terraform apply.

В этом уроке мы попрактикуемся с Terraform и попробуем с его помощью развернуть с нуля готовую к работе инфраструктуру: создадим базу и сервер, свяжем их друг с другом, поставим на сервер приложение и подключим его к базе.

Подключение Terraform к облаку

Для начала организуем в проекте доступ к нашему облаку. Создадим папку с проектом и добавим в него файл .gitignore, в котором исключим рабочие файлы Terraform и секреты:

secret.* .terraform *.backup

Добавим файл providers.tf, в котором опишем нужный нам провайдер и его параметры подключения:

Объявим используемые там переменные в variables.tf.

Рекомендуем настроить консольную утилиту для облака. В этом случае через нее можно получить токен и сразу сконвертировать его в нужную нам переменную:

Команда выполнит запрос к облаку, извлечет из ответа строку с токеном и сохранит ее в файл secret.auto.tfvars.

Можно получить токен и другим способом. Главное сохранить его в секретный *.auto.tfvars.

Допишем к токену значения переменных yc_cloud_id и yc_folder_id — это id облака и каталога, в которых будем работать.

Теперь перейдем к описанию ресурсов. Поскольку в примере мы используем облако Yandex, нам нужно будет развернуть базовую сетевую инфраструктуру, в которой будут размещаться виртуальные машины и кластеры баз данных.

Сетевая связность

Для нашей инфраструктуры будет достаточно одной виртуальной сети yandex_vpc_network и подсети yandex_vpc_subnet:

Мы описали сетевые ресурсы и дали им одинаковые имена. Поскольку это разные ресурсы, конфликтов из-за одинакового имени не будет, а в интерфейсе облака мы явно увидим, что управляется Terraform.

Такая сетевая архитектура является спецификой облака Yandex. В нее можно не углубляться, главное для понимания:

  1. Подсеть предоставляет диапазон IP-адресов, которые мы можем использовать для наших серверов и баз данных
  2. Сеть включает в себя подсети, ресурсы в которых могут общаться друг с другом

Разместим в этой сетевой инфраструктуре облачную базу данных.

Кластер БД

Опишем ресурс облачного кластера БД PostgreSQL. Добавим в него пользователя и создадим базу:

В ресурсах пользователя и базы данных сразу пропишем зависимость от кластера.

Для создания пользователя и самой базы мы будем использовать sensitive-переменные db_user, db_password и db_name. Их необходимо объявить, а затем добавить значения в наш secret.auto.tfvars:

db_name = "hexlet" db_user = "me" db_password = "bvcdV6sdBS7AXZs"

Теперь опишем сервер и настроим так, чтобы при развертывании инфраструктуры на нем запускалось приложение. Приложение будет подключаться к кластеру БД.

Сервер и приложение

Запустим на сервере приложение wiki.js, которое можно развернуть с помощью Docker. Это избавит нас от установки дополнительных пакетов на сервер. Единственное, что нам потребуется для запуска — наличие на сервере Docker.

Облако предоставляет готовый образ на базе Ubuntu с предустановленным Docker.

Мы можем скопировать id этого образа или использовать data source, чтобы получить актуальный образ по family ID: container-optimized-image.

Опишем сервер с помощью ресурса yandex_compute_instance:

Мы задаем для сервера:

  • Выделенные ресурсы
  • Образ виртуальной машины
  • Подсеть, в которую он будет помещен
  • Метаданные для инициации

Также для сетевого интерфейса машины задаем nat = true, чтобы машине был выдан внешний IP-адрес.

Не хватает описания запуска приложения и передачи ему параметров базы данных. Сделаем это с помощью Terraform provisioner. Провижнеры позволяют выполнять различные операции в процессе развертывания инфраструктуры — создавать файлы, выполнять скрипты локально или на новых созданных машинах.

Мы будем использовать провижнер remote-exec. Он подключается к серверу с помощью параметров, описанных в блоке connection. Там он выполняет операции, описанные в блоке inline.

И connection, и provisioner нужно добавить внутрь ресурса yandex_compute_instance. Допишем их ниже блока metadata:

В connection мы настроили подключение по ssh под пользователем ubuntu. Для этого использовали наш локальный приватный ключ. Провижнер будет подключаться по адресу self.network_interface[0].nat_ip_address — в это поле после создания сервера сохранится внешний IP-адрес сервера. Когда провижнер подключится, он выполнит команды, описанные в inline.

В блок inline команды передаются списком. У нас всего одна длинная команда, для удобства чтения мы записываем ее с переносами строки и передаем в heredoc-формате. Форматирование в примере выше является корректным: маркеры блока EOT для корректной работы не должны иметь отступов.

В итоге после создания виртуальной машины провижнер подключится к машине по ssh и запустит docker-контейнер ghcr.io/requarks/wiki:2.5 с приложением. В параметры подключения к кластеру БД указываем те же переменные, которые использовали при описании кластера. Хост кластера БД станет известен после его создания. Чтобы получить его в скрипте, ссылаемся на поле кластера yandex_mdb_postgresql_cluster.dbcluster.host.0.fqdn.

Единственное, что осталось учесть, — это порядок создания ресурсов. В этом нам помогут зависимости.

Зависимости

Технически возможна ситуация, когда виртуальная машина развернется раньше кластера БД, и приложение не сможет подключиться к базе. В этом случае нам хотелось бы иметь явную зависимость, ограничивающую создание виртуальных машин, пока кластер не готов к работе.

Добавим свойства depends_on в наших ресурсах. Кластер баз данных будет зависеть от ресурсов сети и подсети, а виртуальная машина — от кластера БД:

Для сервера тоже нужна подсеть, но поскольку мы уже неявно обозначили зависимость от нее через кластер БД, в блок depends_on ее можно не добавлять.

Terraform при развертывании инфраструктуры строит свой внутренний граф зависимостей на основе ссылок на поля других ресурсов. Если инфраструктура несложная (как в этом уроке), он вполне способен правильно выстроить порядок сам. Но лучше сразу привыкнуть держать зависимости под контролем.

Также этот подход добавляет прозрачности тому, что и в каком порядке происходит при конфигурации инфраструктуры.

На этом этапе у нас всё готово. Осталось выполнить terraform apply и убедиться, что все создалось и запустилось.

Создание инфраструктуры

Выполним terraform apply:

Terraform will perform the following actions: # yandex_compute_instance.vm will be created + resource "yandex_compute_instance" "vm" { ... # yandex_mdb_postgresql_cluster.dbcluster will be created + resource "yandex_mdb_postgresql_cluster" "dbcluster" { ...

Запустим создание инфраструктуры и проследим за порядком:

yandex_vpc_network.net: Creating... yandex_vpc_network.net: Creation complete after 2s [id=enp49digsf8iut549fve] yandex_vpc_subnet.subnet: Creating... yandex_vpc_subnet.subnet: Creation complete after 1s [id=e9b0r2vjb50q1s37is8v] yandex_mdb_postgresql_cluster.dbcluster: Creating... yandex_mdb_postgresql_cluster.dbcluster: Still creating... [10s elapsed] ... yandex_mdb_postgresql_cluster.dbcluster: Still creating... [6m20s elapsed] yandex_mdb_postgresql_cluster.dbcluster: Creation complete after 6m23s [id=c9qnurf8pfd32bpmitmm] yandex_mdb_postgresql_user.dbuser: Creating... yandex_compute_instance.vm: Creating... yandex_mdb_postgresql_user.dbuser: Still creating... [10s elapsed] yandex_compute_instance.vm: Still creating... [10s elapsed] ... andex_mdb_postgresql_user.dbuser: Creation complete after 24s [id=c9qnurf8pfd32bpmitmm:me] yandex_mdb_postgresql_database.db: Creating... yandex_compute_instance.vm: Still creating... [30s elapsed] yandex_mdb_postgresql_database.db: Still creating... [10s elapsed] yandex_compute_instance.vm: Still creating... [40s elapsed] yandex_compute_instance.vm: Provisioning with 'remote-exec'... yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Connecting to remote host via SSH... yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Host: 51.250.1.251 yandex_compute_instance.vm (remote-exec): User: ubuntu yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Password: false yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Private key: true yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Certificate: false yandex_compute_instance.vm (remote-exec): SSH Agent: true yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Checking Host Key: false yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Target Platform: unix yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Connected! yandex_compute_instance.vm: Still creating... [1m0s elapsed] yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Unable to find image 'ghcr.io/requarks/wiki:2.5' locally yandex_compute_instance.vm (remote-exec): 2.5: Pulling from requarks/wiki yandex_compute_instance.vm (remote-exec): 31e352740f53: Pulling fs layer yandex_compute_instance.vm (remote-exec): 2629b68d4311: Pulling fs layer ... yandex_compute_instance.vm (remote-exec): Status: Downloaded newer image for ghcr.io/requarks/wiki:2.5 yandex_compute_instance.vm (remote-exec): c33a8f713d927bc0fa3f042a0d20a44b5abcc7798312ff58964d2f46664b4a17 yandex_compute_instance.vm: Creation complete after 1m23s [id=fhmdenv9loufk2m2gcj2] Apply complete! Resources: 6 added, 0 changed, 0 destroyed.

По логу можно заметить:

  • Заданный нами порядок соблюдается
  • Провижнер логирует в Terraform операции, которые выполняет
  • Создание сервера не считается завершенным до тех пор, пока провижнер не отработал полностью

Приложению понадобится пара минут, чтобы установить все зависимости и накатить миграции в БД. После этого мы можем зайти на внешний IP сервера и увидеть админку wiki.js, готового к работе.

Можем создать администратора и добавить пару статей в нашу новую wiki. Приложение сохранит данные в базу.

После этого мы можем полностью удалить наш сервер через интерфейс облака и повторно вызвать terraform apply. Terraform не найдет yandex_compute_instance.vm и предложит создать его заново. Развернем сервер снова и зайдем на него по новому внешнему IP, который ему выдало облако. Там мы должны увидеть ту же самую wiki и уже созданные нами статьи.

Когда закончите практику, не забудьте выполнить terraform destroy, чтобы убрать из облака всю созданную в проекте инфраструктуру.

Выводы

В этом уроке мы разобрались, как с помощью Terraform описать и поднять в облаке готовое к работе stateful-приложение. Такое решение с сервером и базой является вариантом применения подхода «неизменяемая инфраструктура» — когда мы полностью конфигурируем сервер на этапе создания. А если нужно что-то поменять в настройках — просто удаляем его и инициируем создание нового.