Terraform을 이용한 Infrastructure as Code 실전 구성하기 :: 변정훈::AWS Summit Seoul 2018

Terraform을 이용한
Infrastructure as Code
2018.04.18 
Outsider @ AWS Summit Seoul 2018
실전 구성하기

VPC
EC2
RDS
ELB
CloudFront
S3
ECS
Lambda
CloudWatch
Route53
IAM

유지보수 문제 서버를 내릴 수 없다
장애가 나지 않으면 굳이 설정이나  
구성을 바꾸지 않는다
이상한 설정이 있어도 개선하지 않는다
누가 변경을 해도 알기가 어렵다
어떤 리소스가 있는지 알 수 없다

누구나
운영하고 개선할 수 있도록

Programmable 인프라스트럭처를 소프트웨어처럼 
다룬다
소프트웨어 개발의 경험을  
인프라스트럭처 관리에 적용한다

Programmable 버전 관리 도구(VCS)
코드 리뷰
테스트 자동화
지속적 통합
지속적 배포

On Demand 반복 가능해야 한다
서버가 고장나면 교체한다
수동으로 작업하지 않는다

Write, Plan, and Create
Infrastructure as Code

Terraform 오픈 소스
AWS 뿐만 아니라 다양한 프로바이더
지원
HCL로 리소스 선언
커맨드라인 인터페이스 사용

테라폼은 어렵지 않다.

간단한 Terraform의 사용 방법

resource "aws_instance" "api" {
ami = "ami-d39a02b5" # ubuntu 16.04
instance_type = "t2.micro"
subnet_id = "subnet-xxxxxxxx"
security_groups = ["sg-xxxxxxxx"]
key_name = "your-key-pair"
}
HCL(HashiCorp Conﬁguration Language)

ami = "ami-d39a02b5" # ubuntu 16.04
instance_type = "t2.micro"
subnet_id = "subnet-xxxxxxxx"
security_groups = ["sg-xxxxxxxx"]
key_name = "your-key-pair"
}
HCL(HashiCorp Conﬁguration Language)
예약어
리소스 종류
리소스 이름
속성 명 속성 값

설정(.tf) 상태(.tfstate) 리소스(aws)
ec2.tf
aws_instance.api

$ terraform plan
------------------------------------------------------
Terraform will perform the following actions:
+ aws_instance.api
id: <computed>
ami: "ami-d39a02b5"
associate_public_ip_address: <computed>
availability_zone: <computed>
instance_type: “t2.nano"
security_groups.#: “1”
security_groups.541019735: "sg-247b2042"
source_dest_check: "true"
Plan: 1 to add, 0 to change, 0 to destroy.
terraform plan

비교 비교
ec2.tf
aws_instance.api

$ terraform apply
aws_instance.api: Creating...
ami: "" => "ami-d39a02b5"
associate_public_ip_address: "" => "<computed>"
availability_zone: "" => "<computed>"
instance_type: "" => "t2.nano"
security_groups.#: "" => "1"
security_groups.541019735: "" => "sg-247b2042"
source_dest_check: "" => ”true”
aws_instance.api: Still creating... (10s elapsed)
aws_instance.api: Creation complete after 23s (ID: i-0xxx)
Apply complete!
Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed.
terraform apply

{
"version": 3,
"terraform_version": "0.11.2",
"modules": [{
"resources": {
"aws_instance.api": {
"type": "aws_instance",
"depends_on": [],
"primary": {
"id": "i-0cf4c4b56bad7ddb1",
"attributes": {
"ami": "ami-d39a02b5",
...
},
"meta": { "schema_version": "1" },
},
"provider": "provider.aws"
}
}
}]
}
terraform.tfstate

ec2.tf
aws_instance.api
terraform.tfstate
aws_instance.api
EC2
aws_instance.api

ec2.tf
aws_instance.api
terraform.tfstate
aws_instance.api
EC2
aws_instance.api
모두 일치

기존 레거시를
가져와야 한다

$ terraform import aws_instance.web i-123456
aws_instance.web: Importing from ID "i-123456"...
aws_instance.web: Import complete!
Imported aws_instance (ID: i-123456)
aws_instance.web: Refreshing state... (ID: i-123456)
Import successful!
The resources that were imported are shown above.
These resources are now in your Terraform state
and will henceforth be managed by Terraform
terraform import

“Terraform import의 현재 구현체는 상태로만
리소스를 가져올 수 있습니다. 이는 설정을 만들지
않습니다. Terraform 차기 버전에서는 설정도
생성할 것입니다.
https://www.terraform.io/docs/import/index.html

EC2
aws_instance.web

terraform.tfstate
aws_instance.web
EC2
aws_instance.web

$ terraform import aws_instance.web i-123456
Error: resource address "aws_instance.web" does not
exist in the configuration.
Before importing this resource, please create
its configuration in the root module.
For example:
resource "aws_instance" “web" {
# (resource arguments)
}
terraform import

상태와 일치할 때까지
테라폼 설정파일을 작성한다.

테라폼 설정 파일은
AWS 리소스에 대한
이해가 없으면 작성할 수 없다

자동화된 
마법사가 없다!

AWS 리소스에 대한
이해도가 엄청나게 높아진다

terraforming https://github.com/dtan4/terraforming
기존 AWS 리소스를 가져온다
AWS만 지원한다
tf, tfstate를 모두 가져올 수 있다
설정을 참고할 수 있다

tfstate는 원격으로 관리한다
(Remote State)

Remote State terraform.tfstate 원격 저장소에서 관리한다
Consul, AWS S3, Google Cloud Storage
(GCS), etcd, Terraform Enterprise 등의
백엔드 지원
상태 파일에는 민감한 정보가 있을 수 있으므로  
암호화를 해야 한다
백엔드에 따라 Lock을 사용할 수도 있다

terraform {
backend "s3" {
bucket = "terraform-state"
key = "ec2/terraform.tfstate"
region = "ap-northeast-1"
encrypt = true
kms_key_id = "alias/terraform_state"
dynamodb_table = "terraform-lock"
}
}
S3 remote state backend

S3 Backend S3 버킷의 버저닝 기능을 사용한다
KMS로 암호화한다
DynamoDB를 Lock 테이블로 사용한다
S3 버킷과 DynamoDB, KMS 는 미리  
만들어 두어야 한다

terraform.tfstate tfstate는 점점 커지게 된다
관리가 어려워 진다
plan, apply에 시간이 많이 걸린다

tfstate 파일은
작게 나누어서 관리한다

분리한 tfstate 사이에서도
리소스 참조를 해야한다

sg-48630c2e
vs.
"${aws_security_group.public.id}"

리소스를 가진 쪽에서
값을 노출한다

output "public_id" {
value = "${aws_security_group.public.id}"
}
output으로 노출

다른 곳에서는
가져와서 사용한다

data "terraform_remote_state" "vpc" {
backend = "s3"
config {
bucket = "terraform-state"
key = "vpc/terraform.tfstate"
region = "ap-northeast-1"
dynamodb_table = "terraform-lock"
}
}
terraform_remote_state

$ terraform refresh
data.terraform_remote_state.vpc:
Refreshing state...
terraform refresh

ami = "ami-d39a02b5"
instance_type = "t2.nano"
security_groups = [
"${data.terraform_remote_state.vpc.public_id}"
]
}
리소스 상호 참조

Data Source를 많이 사용하자

data "aws_ami" "ubuntu" {
most_recent = true
filter {
name = "name"
values = [
"ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-xenial-16.04-amd64-server-*"
]
}
filter {
name = "virtualization-type"
values = ["hvm"]
}
owners = ["099720109477"] # Canonical
}
data “aws_ami”

"${data.aws_ami.ubuntu.id}"
# ami-48630c2e
data “aws_ami”

data "aws_availability_zones" "available" {}
data “aws_availability_zones”

"${data.aws_availability_zones.main.names}"
# [
# ap-northeast-1a,
# ap-northeast-1c,
# ap-northeast-1d
# ]
data “aws_availability_zones”

modules 재사용가능한 컴포넌트
내부 구조를 숨길 수 있다
AWS 리소스를 다 이해 못해도 인프라를  
만들 수 있다
다른 조직에도 일관된 인프라로 제공할 수 있다

템플릿 처럼 생각하는 게
이해가 쉬울 수도...

├── main.tf # 리소스 설정
├── outputs.tf # 출력값
└── variables.tf # 입력값
Module 구조

# 필수
variable "name" {
description = "ALB 이름"
}
# 옵션
variable "subnet_ids" {
description = "ALB에 적용할 서브넷 ID 리스트"
type = "list"
default = []
}
variables.tf

resource "aws_alb" "main" {
name = "${var.name}"
internal = false
subnets = ["${var.subnet_ids}"]
security_groups = ["sg-1234567"]
}
main.tf

output "name" {
value = "${aws_alb.main.name}"
}
# ALB ID
output "id" {
value = "${aws_alb.main.id}"
}
# ALB ARN.
output "arn" {
value = "${aws_alb.main.arn}"
}
output.tf

module "service_alb" {
source = "./modules/alb"
name = "service"
subnet_ids = [
"subnet-2784b551"
]
}
alb.tf

인프라를 코드로
관리할 수 있게 되었다

코드로 관리하므로 검색을 할 수 있다

인프라가 변경된
히스토리를 알 수 있게 되었다

누가 언제 인프라를 변경하는지가
투명하게 공개된다

인프라 변경에 관해
코드 리뷰를 할 수 있다

관리가 가능해진
인프라

https://twitter.com/outsideris
https://github.com/outsideris
outsideris@gmail.com

Terraform을 이용한 Infrastructure as Code 실전 구성하기 :: 변정훈::AWS Summit Seoul 2018

Recommended

More Related Content

What's hot (20)

Similar to Terraform을 이용한 Infrastructure as Code 실전 구성하기 :: 변정훈::AWS Summit Seoul 2018 (20)

More from Amazon Web Services Korea (20)

Terraform을 이용한 Infrastructure as Code 실전 구성하기 :: 변정훈::AWS Summit Seoul 2018