[Terraform] Terraform AWS 리소스 생성 해보기

코드 타입과 Ec2 를 생성하는 가장 쉬운 방법…!

Terraform 으로 Ec2 인스턴스 생성

우선 AWS 에서 Terraform 을 사용하기 앞서 aws cli 를 설치하고, profile을 설정해주겠다.

brew install awscli

AWS profile 생성

profile이 없는 경우..

IAM>보안 자격증명 > 엑세스 키 만들기에서 엑세스 키를 만든다. 보안상 루트 사용자에 추가하는 건 좋지 않지만, 일단 만들어주었다. 자세한 건 추후 AWS 관련 글을 작성할 때 정리하겠다.

엑세스 키를 만들면, 해당 엑세스 ID, Secret Key 등이 나온다. 페이지를 나가기 전에 아래와 같이 각각 복사해서 값을 넣어준다.

# 프로필 이름을 ddprod 라고 일단 붙여두었다. 이름은 마음에 드는 데로 작성하자.
aws configure --profile ddprod

# 전부 다 작성하면 아래에서 값이 잘 되어있는지 확인하자.
cat ~/.aws/credentials

# 그 후 AWS_PROFILE 를 적용해두자.
export AWS_PROFILE=ddprod

Terraform 작성하기

이제 ec2 폴더를 생성하고, backend.tf 즉, tfstate를 저장할 곳을 작성하자. 아래와 같이 작성한다.

terraform {
    backend "s3"{
        bucket  = "infra-developer-discovery"
        key     = "prod/services/ec2/terraform.tfstate"
        profile = "ddprod"
        region  = "ap-northeast-2"
    }
}

여기서 backend 로 S3를 쓸 예정이다. backend 로 사용 가능한 것이 azurerm, k8s 등이 있기 때문에 상황에 맞게 찾아서 작성하자. (공식문서) 해당 코드를 적용하기 전에, 해당 버킷을 생성하고, 다음과 같이 진행하자.

provider.tf 파일도 아래와 같이 작성해서 필요한 플러그인을 다운하도록 하자.

provider "aws" {
    region = "ap-northeast-2"
}

이제 해당 폴더 위치에서 terraform init → plan → apply 순으로 명령한다.

각 코드를 다음과 같이 실행하고 마지막 apply 까지 진행하면 key에 해당하는 위치에 tfstate 가 생성되는 것을 볼 수 있다. 각 서비스(lambda, ec2 등)마다 tfstate를 다르게 저장하기 위해서 폴더 및 경로를 분리시켰다. (추후 수정 될 것이다.)

일단 ec2 생성 코드를 작성하기에 앞서, 공식문서 에서 필요한 리소스는 어떻게 작성하는 지 확인하자. Terraform을 작성할때 문법적인 부분을 간단히 소개하면 다음과 같다.

data "aws_ami" "ubuntu" {
  ...
}

resource "aws_instance" "developer_discovery_api"{
  ...
}

다음과 같은 코드가 있을때 이런식으로 코드 블럭을 작성한다. 첫번 째로 작성하는 resource, data는 해당 코드의 타입을 의미한다. 해당하는 타입을 각각 간단히 요약 하면 다음과 같다.

코드 타입

	역할
terraform	terraform에 대한 버전, 구성 설정
provider	클라우드에 연결할 수 있도록 플러그인 및 구성 및 정의
module	함께 사용되는 리소스 컨테이너로 .tf 로 정의, 다른 모듈을 호출할 수 있어 해당 구문을 통해 하위 리소스로 둘수 있고, 패키징 하여 재사용 가능
resource	실제 인프라 객체를 정의
data	묘듈 내부에서 data를 이용해 외부에서 정의한 리소스에 접근할 수 있도록 함.
output	선언한 값들을 외부에 출력(다른 모듈에서 호출) 하도록 정의
variable	변수를 선언, 이를 이용해서 값 변경에 유용, 유효성 검사가 가능
locals	로컬 파일에서만 사용되는 변수로, 표현식, 특정 변수와 변수를 결합하는 등으로 사용 가능

두번째로 “aws_ami”, “aws_instance” 는 정의되는 리소스를 의미한다. 만약 api_gateway 라고 적혀있다면, 해당 코드 블럭에서도 api_gateway와 관련된 설정을 정의하게 되어있다. 마지막으로 “developer_discovery_api”는 해당 리소스의 이름이 된다. 이 이름을 통해서 다른 리소스에 id로 참조하는 등으로 쓰이기 때문에 가독성있고, 구분가능하도록 작성하는 게 좋다.

세부 코드를 보면서 감을 익히자. 우선 data는 외부 리소스 aws_ami 인데 우리가 정의한 것이 아니라 aws 에서 정의한 이미지를 가져오기 위해서 정의한다.

data "aws_ami" "ubuntu" {
  most_recent = true

  filter {
    name   = "name"
    values = ["ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-focal-20.04-amd64-server-*"]
  }

  filter {
    name   = "virtualization-type"
    values = ["hvm"]
  }

  owners = ["099720109477"] # Canonical
}

resource "aws_instance" "developer_discovery_api"{
  ami           = data.aws_ami.ubuntu.id
  instance_type = "t3.micro"

  tags = {
    Name = "developer_discovery"
    Stage = "prod"
  }
}

resource 는 해당 aws_instance(EC2) 라는 인프라 리소스를 정의한다. 일단 프로젝트 이름과 동일하게 developer_discovery_api 로 작성하고, 위에서 정의한 ami 이미지로 생성하게 두었다. instance_type은 가격이 덜나가는 것으로 지정하였다.

그리고 filter의 경우, 가져올 data source에 대해서 검색하는 기능으로 아래의 경우 이름이 ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-focal-20.04-amd64-server-* 인 것을 찾아서 가져온다. 여러개가 있는 경우 and 로, 필터 타입이 같은데 values가 여러 아이템인 경우 or 로 연산된다.

filter {
    name   = "name"
    values = ["ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-focal-20.04-amd64-server-*"]
}

지금은 외부(aws)에서 리소스를 가져오지만, 로컬에서 리소스를 생성해서 가져오는 경우가 있다는 것도 알아두자.

해당 코드로 apply 하면 다음과 같이 ec2 서버가 생성된다. tags 의 경우 추후 비용 관련 통계를 보기 위해서 작성해두는 것을 추천한다. 여기서 각 코드 블럭의 filter, tags가 있는데, 코드 타입에 따라서 사용할 수 있는 것이 정의되어있다. 이점은 공식문서를 찾아보는 것이 좋을 것 같다. 😉