Terraform を使用してユーザー管理ノートブックインスタンスを作成する

このチュートリアルでは、Terraform 構成ファイルを作成し、サービスアカウントモードの Vertex AI でユーザー管理のノートブックインスタンスをプロビジョニングする方法を学習します。

このチュートリアルの手順では、次のツールを使用します。

Terraform CLI: Terraform は Cloud Shell にプリインストールされています。Terraform CLI コマンドを使用するために Terraform を個別にインストールする必要はありません。
Cloud Shell エディタ: Cloud Shell エディタは、Terraform 構成ファイルの作成と管理、さらにフォルダ構造の管理に使用します。
Cloud Shell ターミナル: Cloud Shell ターミナルは、terraform init、terraform plan、terraform apply、terraform destroy などの Terraform CLI コマンドを実行するために使用します。

始める前に

Terraform を使用して Vertex AI リソースのインフラストラクチャを構築する前に、Google Cloud プロジェクトと開発環境を設定します。このセクションでは、Terraform がプロジェクト内のリソースを操作する際に使用する Vertex AI API を有効にする方法についても説明します。

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Enable the API

必要なロール

プロジェクトを作成した場合、そのプロジェクトに対するオーナー（roles/owner）IAM ロールが付与されています。このロールには、必要な権限がすべて含まれています。スキップして、次のセクションに進みます。プロジェクトを自分で作成していない場合は、このセクションを続けてください。

Terraform を使用した Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブックインスタンスの作成に必要な権限がユーザーアカウントに付与されるように、プロジェクトに対する次の IAM ロールをユーザーアカウントに付与するよう管理者に依頼してください。

ノートブック管理者（roles/notebooks.admin）。Vertex AI Workbench でのインスタンスの作成と削除に使用します。
サービスアカウントユーザー（roles/iam.serviceAccountUser）。サービスアカウントとしてオペレーションを実行するために使用します。このチュートリアルではサービスアカウントを指定しないため、ユーザー管理ノートブックインスタンスでは、デフォルトの Compute Engine サービスアカウントが使用されます。
Service Usage ユーザー（roles/serviceusage.serviceUsageConsumer）。サービスの状態とオペレーションの検査、プロジェクトリソースの割り当ての使用と課金に使用します。

ロールの付与の詳細については、アクセスの管理をご覧ください。

管理者は、カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、必要な権限をユーザーアカウントに付与することもできます。

フォルダ構造と Terraform 構成ファイルを作成する

In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

Cloud Shell ターミナルで次のコマンドを実行して、ホームディレクトリを Active Directory として設定します。
```
cd
```
次のコマンドを実行して、terraform という名前の新しいフォルダを作成します。
```
mkdir terraform
```
Cloud Shell エディタを起動する
[Explorer] ペインで、terraform フォルダを右クリックし、[New File] をクリックします。
ファイル名として「main.tf」と入力し、[OK] をクリックします。

Terraform 構成ファイルでインフラストラクチャを定義する

main.tf ファイルを Cloud Shell コードエディタで開きます。

次の Terraform 構成サンプルの PROJECT_NAME と LOCATION のプレースホルダを置き換え、サンプルを main.tf ファイルにコピーします。

resource "google_project_service" "notebooks" {
  provider           = google
  service            = "notebooks.googleapis.com"
  disable_on_destroy = false
}

resource "google_notebooks_instance" "basic_instance" {
  project      = "PROJECT_ID"
  name         = "notebooks-instance-basic"
  provider     = google
  location     = "LOCATION"
  machine_type = "e2-medium"

  vm_image {
    project      = "deeplearning-platform-release"
    image_family = "tf-ent-2-9-cu113-notebooks"
  }

  depends_on = [
    google_project_service.notebooks
  ]
}

PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID を入力します。
LOCATION: ユーザー管理ノートブックインスタンスのリージョンとゾーンを入力します。たとえば、us-west2-b のようにします。最適なネットワークパフォーマンスを得るため、地理的に最も近いリージョンを選択してください。利用可能なユーザー管理ノートブックのロケーションをご覧ください。

main.tf ファイルを保存します。

Terraform 構成ファイルを含む作業ディレクトリを初期化する

Cloud Shell ターミナルを開くには、Cloud Shell エディタのツールバーで [ターミナルを開く] をクリックします。
Cloud Shell ターミナルで次のコマンドを実行して、terraform フォルダを現在の作業ディレクトリとして設定します。
```
cd ~/terraform
```
次のコマンドを実行します。
```
terraform init
```

作業ディレクトリが初期化されます。次の出力が表示されます。

Terraform has been successfully initialized!

You may now begin working with Terraform. Try running "terraform plan" to see
any changes that are required for your infrastructure. All Terraform commands
should now work.

If you ever set or change modules or backend configuration for Terraform,
rerun this command to reinitialize your working directory. If you forget, other
commands will detect it and remind you to do so if necessary.

Terraform 構成に基づく実行プランをプレビューする

Terraform 実行プランでは、Terraform が Vertex AI インフラストラクチャとサービスに対して行う計画の変更点が示されます。

次のコマンドを実行して、Terraform の実行プランを表示します。

terraform plan

Cloud Shell を承認するよう求められたら、[承認] をクリックします。認証の際、Cloud Shell はデフォルトでユーザーの認証情報を使用します。

出力は次のようになります。

Terraform used the selected providers to generate the following execution plan. Resource actions are indicated with the following
symbols:
  + create

Terraform will perform the following actions:

  # google_notebooks_instance.basic_instance will be created
  + resource "google_notebooks_instance" "basic_instance" {
      + create_time     = (known after apply)
      + id              = (known after apply)
      + labels          = (known after apply)
      + location        = "us-west2-b"
      + machine_type    = "e2-medium"
      + name            = "notebooks-instance-basic"
      + network         = (known after apply)
      + project         = "my_project"
      + proxy_uri       = (known after apply)
      + service_account = (known after apply)
      + state           = (known after apply)
      + subnet          = (known after apply)
      + update_time     = (known after apply)

      + shielded_instance_config {
          + enable_integrity_monitoring = (known after apply)
          + enable_secure_boot          = (known after apply)
          + enable_vtpm                 = (known after apply)
        }

      + vm_image {
          + image_family = "tf-ent-2-9-cu113-notebooks"
          + project      = "deeplearning-platform-release"
        }
    }

  # google_project_service.notebooks will be created
  + resource "google_project_service" "notebooks" {
      + disable_on_destroy = false
      + id                 = (known after apply)
      + project            = (known after apply)
      + service            = "notebooks.googleapis.com"
    }

Plan: 2 to add, 0 to change, 0 to destroy.

my_project は、指定した Google Cloud プロジェクト ID を表します。
us-west2-b は、指定したユーザー管理ノートブックインスタンスのリージョンとゾーンを表します。

提案された変更を実行プランに適用する

次のコマンドを実行して、実行プランからの変更点を Vertex AI インフラストラクチャに適用し、ユーザー管理ノートブックインスタンスを作成します。
```
terraform apply
```

出力は次のようになります。

Terraform used the selected providers to generate the following execution plan. Resource actions are indicated with the following
symbols:
  + create

Terraform will perform the following actions:

  # google_notebooks_instance.basic_instance will be created
  + resource "google_notebooks_instance" "basic_instance" {
      + create_time     = (known after apply)
      + id              = (known after apply)
      + labels          = (known after apply)
      + location        = "us-west2-b"
      + machine_type    = "e2-medium"
      + name            = "notebooks-instance-basic"
      + network         = (known after apply)
      + project         = "my_project"
      + proxy_uri       = (known after apply)
      + service_account = (known after apply)
      + state           = (known after apply)
      + subnet          = (known after apply)
      + update_time     = (known after apply)

      + shielded_instance_config {
          + enable_integrity_monitoring = (known after apply)
          + enable_secure_boot          = (known after apply)
          + enable_vtpm                 = (known after apply)
        }

      + vm_image {
          + image_family = "tf-ent-2-9-cu113-notebooks"
          + project      = "deeplearning-platform-release"
        }
    }

  # google_project_service.notebooks will be created
  + resource "google_project_service" "notebooks" {
      + disable_on_destroy = false
      + id                 = (known after apply)
      + project            = (known after apply)
      + service            = "notebooks.googleapis.com"
    }

Plan: 2 to add, 0 to change, 0 to destroy.

Do you want to perform these actions?
  Terraform will perform the actions described above.
  Only 'yes' will be accepted to approve.

  Enter a value:

my_project は、指定した Google Cloud プロジェクト ID を表します。
us-west2-b は、指定したユーザー管理ノートブックインスタンスのリージョンとゾーンを表します。

「yes」と入力して Enter キーを押します。出力は次のようになります。
```
Apply complete! Resources: 2 added, 0 changed, 0 destroyed.
```

ユーザー管理ノートブックインスタンスを表示する

Google Cloud コンソールで、[ユーザー管理のノートブック] ページに移動します。

[ユーザー管理のノートブック] に移動

表に「notebooks-instance-basic」という名前の新しいノートブックが表示されます。terraform apply を実行してから新しいユーザー管理ノートブックインスタンスがプロビジョニングされるまで数分かかることがあります。

プロジェクトをクリーンアップする

このチュートリアルで作成した Google Cloud リソースをクリーンアップします。リソースの一部から予期しない料金が発生しないようにするには、次の手順を行います。

Cloud Shell ターミナルで次のコマンドを実行して、terraform フォルダを現在の作業ディレクトリとして設定します。
```
cd ~/terraform
```
Terraform 構成に基づいて作成した Vertex AI リソースを削除するには、次のコマンドを実行します。
```
terraform destroy
```

出力は次のようになります。

Terraform used the selected providers to generate the following execution plan. Resource actions are indicated with the following symbols:
  - destroy

Terraform will perform the following actions:

  # google_notebooks_instance.basic_instance will be destroyed
  - resource "google_notebooks_instance" "basic_instance" {
      - create_time            = "2022-12-01T21:14:05.065893475Z" -> null
      - id                     = "projects/my_project/locations/us-west2-b/instances/notebooks-instance-basic" -> null
      - install_gpu_driver     = false -> null
      - labels                 = {
          - "goog-caip-notebook" = ""
        } -> null
      - location               = "us-west2-b" -> null
      - machine_type           = "e2-medium" -> null
      - name                   = "notebooks-instance-basic" -> null
      - network                = "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my_project/global/networks/default" -> null
      - no_proxy_access        = false -> null
      - no_public_ip           = false -> null
      - project                = "my_project" -> null
      - service_account        = "329223940713-compute@developer.gserviceaccount.com" -> null
      - service_account_scopes = [] -> null
      - state                  = "PROVISIONING" -> null
      - subnet                 = "https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/my_project/regions/us-west2/subnetworks/default" -> null
      - tags                   = [] -> null
      - update_time            = "2022-12-01T21:14:19.048432376Z" -> null

      - shielded_instance_config {
          - enable_integrity_monitoring = true -> null
          - enable_secure_boot          = false -> null
          - enable_vtpm                 = true -> null
        }

      - vm_image {
          - image_family = "tf-ent-2-9-cu113-notebooks" -> null
          - project      = "deeplearning-platform-release" -> null
        }
    }

  # google_project_service.notebooks will be destroyed
  - resource "google_project_service" "notebooks" {
      - disable_on_destroy = false -> null
      - id                 = "my_project/notebooks.googleapis.com" -> null
      - project            = "my_project" -> null
      - service            = "notebooks.googleapis.com" -> null
    }

Plan: 0 to add, 0 to change, 2 to destroy.

Do you really want to destroy all resources?
  Terraform will destroy all your managed infrastructure, as shown above.
  There is no undo. Only 'yes' will be accepted to confirm.

  Enter a value:

my_project は、指定した Google Cloud プロジェクト ID を表します。
us-west2-b は、指定したユーザー管理ノートブックインスタンスのリージョンとゾーンを表します。

「yes」と入力して Enter キーを押します。出力は次のようになります。
```
Destroy complete! Resources: 2 destroyed.
```
ユーザー管理ノートブックインスタンスが削除されたことを確認するには、[ユーザー管理のノートブック] ページに移動します。

[ユーザー管理のノートブック] に移動
Cloud Shell エディタを起動する
terraform フォルダとそのコンテンツを削除するには、[Explorer] ペインで terraform フォルダを右クリックし、[Delete] をクリックします。
確認画面が表示されたら、[OK] をクリックします。

Vertex AI で Terraform を使用する他の方法

このチュートリアルでは、1 つの構成ファイルを作成し、1 つの Terraform リソースに基づいてインフラストラクチャをプロビジョニングして Terraform を使用する方法について説明しました。Terraform は次の方法でも使用できます。

複数の Terraform リソースを同じ Terraform 構成ファイルに追加する。Vertex AI の Terraform リソースのリストについては、Vertex AI で使用可能な Terraform リソースをご覧ください。
複数のフォルダと Terraform 構成ファイルからなるディレクトリ構造を作成する。たとえば、Terraform リソースのタイプごとに別々のフォルダと Terraform 構成ファイルを作成できます。

次のステップ

Terraform レジストリ内の google_notebooks_instance Terraform リソースの詳細を確認する。
ユーザー管理ノートブックと Vertex AI Workbench について理解する。
ローカルのコマンドラインインターフェースで Terraform をインストールする。
Terraform について理解する。Terraform デベロッパーウェブサイトをご覧ください。
Terraform レジストリで Terraform リソースのドキュメントを参照する。

Terraform を使用してユーザー管理ノートブック インスタンスを作成する

始める前に

必要なロール

フォルダ構造と Terraform 構成ファイルを作成する

Terraform 構成ファイルでインフラストラクチャを定義する

Terraform 構成ファイルを含む作業ディレクトリを初期化する

Terraform 構成に基づく実行プランをプレビューする

提案された変更を実行プランに適用する

ユーザー管理ノートブック インスタンスを表示する

プロジェクトをクリーンアップする

Vertex AI で Terraform を使用する他の方法

次のステップ

Terraform を使用してユーザー管理ノートブックインスタンスを作成する

ユーザー管理ノートブックインスタンスを表示する