带你掌握利用Terraform不同数据源扩展应用场景-526互联

本文分享自华为云社区《利用Terraform不同数据源扩展应用场景》，作者： kaliarch 。

一背景

在生产环境中使用Terraform进行基础设施编排，通常又一些信息是通过其他外部系统传入，该场数据源为一个接口，需要Terraform具备调用远程接口能力，获取数据进行目标资源编排，处理各种云厂商提供的provider接口data数据类型外，terraform社区还具备http provider，利用此可以进行调用第三方外部系统接口，实现自助外部接口获取编排。

除了Terraform直接通过调用http provider接口获取数据外，还可以使用执行本地Shell/Python脚本，脚本内部实现调用外部接口获取数据，再将数据进行传入到Terraform进行使用。

二原理

2.1 数据源概念

数据源允许获取和计算数据，以便在代码中使用。源可以位于另一个Terraform配置中或外部。与资源相反，数据源不由Terraform管理。

2.2 数据源优势

减少模块之间的耦合，并使用您的基础设施作为事实的来源。
通过减少变量的数量来隐藏Terraform最终用户的复杂性

2.3 扩展数据源方式

2.3.1 http

terraform下载http provider，其内部为一个go编写的http客户端，可以实现调用外部接口。

https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/http/latest/docs

2.3.2 脚本方式

terraform扮演执行器，利用external provider进行执行各脚本语言，实现执行脚本内容达到预定目标。

三 http数据源

3.1 测试场景

使用Terraform编写编排文件，获取github个人资料信息。

3.2 代码

├── main.tf // 主文件

├── outputs.tf // 输出文件

└── variables.tf // 变量文件

代码内容

# main.tf

data "http" "get_method" {

url = "https://api.github.com/users/${var.gitName}"

request_headers = {

Accept = "application/json"

}

}

data "http" "post_method" {

url = "https://checkpoint-api.hashicorp.com/v1/check/terraform"

method = "POST"

# Optional request body

request_body = "request body"

}

# variables.tf

variable "gitName" {

type = string

default = "redhatxl"

}

# outputs.tf

output "resp" {

value = {

get = data.http.get_method.body

post = data.http.post_method.body

}

}

3.3 测试

# init

$ terraform init

# plan

$ terraform plan

# 将输出文件到处到json文件中

$ terraform show --json github.out | > redhatxl.json

# apply应用

$ terraform apply

3.4 其他

3.4.1 POST请求

data "http" "example_post" {

url = "https://checkpoint-api.hashicorp.com/v1/check/terraform"

method = "POST"

# Optional request body

request_body = "request body"

}

3.4.2 后置条件

data "http" "example" {

url = "https://checkpoint-api.hashicorp.com/v1/check/terraform"

# Optional request headers

request_headers = {

Accept = "application/json"

}

lifecycle {

postcondition {

condition = contains([201, 204], self.status_code)

error_message = "Status code invalid"

}

}

}

3.4.3 前置条件

data "http" "example" {

url = "https://checkpoint-api.hashicorp.com/v1/check/terraform"

# Optional request headers

request_headers = {

Accept = "application/json"

}

}

resource "random_uuid" "example" {

lifecycle {

precondition {

condition = contains([201, 204], data.http.example.status_code)

error_message = "Status code invalid"

}

}

}

3.4.4 使用Provisioner

data "http" "example" {

url = "https://checkpoint-api.hashicorp.com/v1/check/terraform"

# Optional request headers

request_headers = {

Accept = "application/json"

}

}

resource "null_resource" "example" {

# On success, this will attempt to execute the true command in the

# shell environment running terraform.

# On failure, this will attempt to execute the false command in the

# shell environment running terraform.

provisioner "local-exec" {

command = contains([201, 204], data.http.example.status_code)

}

}

四脚本执行

“外部数据源允许实现特定协议（定义如下）的外部程序充当数据源，公开任意数据以供Terraform配置中的其他地方使用。”

有时，我的terraform模块依赖于不是由terraform提供者管理的数据，而是由我的存储库中的构建步骤或脚本管理的数据。外部数据源是一个接口，用于在运行terraform的机器上本地运行命令，并提供该程序的控制台输出作为数据源。

这是一种允许本地脚本充当数据源的机制。要成为有效的数据源，本地脚本只需将JSON打印为标准输出，如下所示：

4.1 测试场景

使用Terraform编写编排文件，获取github个人资料信息。

4.2 代码

├── main.tf

├── outputs.tf

├── scripts

│ └── py

│ └── fetch_githubinfo.py

└── variables.tf

main.tf

data "external" "githubinfo" {

program = ["python", "${path.module}/scripts/py/fetch_githubinfo.py"]

query = {

gitName = var.gitName

}

}

locals {

resp = data.external.githubinfo.result

}

variables.tf

variable "gitName" {

type = string

}

outputs.tf

output "resp" {

value = {

get = local.resp

}

}

fetch_githubinfo.py

#!/usr/bin/env python3

# coding: utf-8

import json

from terraform_external_data import terraform_external_data

import requests

import json

@terraform_external_data

def fetch(query):

# Terraform requires the values you return be strings,

# so terraform_external_data will error if they aren't.

gitName = query['gitName']

response = requests.get(f'https://api.github.com/users/{gitName}')

output_json = response.json()

return {str(key): str(value) for key, value in output_json.items()}

if __name__ == "__main__":

fetch()