Eseguire il provisioning delle risorse di Vertex AI Workbench con Terraform

HashiCorp Terraform è uno strumento Infrastructure as Code (IaC) che consente di eseguire il provisioning e di gestire l'infrastruttura cloud. Terraform fornisce plug-in noti con il nome provider che ti consentono di interagire con i provider cloud e altre API. Puoi utilizzare il provider Terraform per Google Cloud per eseguire il provisioning e gestire le risorse Google Cloud , tra cui Vertex AI Workbench.

Questa pagina introduce l'utilizzo di Terraform con Vertex AI Workbench, inclusa un'introduzione al funzionamento di Terraform e alcune risorse per iniziare a utilizzare Terraform con Google Cloud. Troverai anche link alla documentazione di riferimento di Terraform per Vertex AI Workbench, esempi di codice e guide per l'utilizzo di Terraform per il provisioning delle risorse Vertex AI Workbench.

Per istruzioni su come iniziare a utilizzare Terraform per Google Cloud, consulta Installa e configura Terraform o la guida rapida a Terraform per Google Cloud .

Come funziona Terraform

Terraform ha una sintassi dichiarativa e orientata alla configurazione che puoi utilizzare per descrivere l'infrastruttura di cui vuoi eseguire il provisioning nel tuo progetto Google Cloud . Dopo aver creato questa configurazione in uno o più file di configurazione Terraform, puoi utilizzare Terraform CLI per applicarla alle risorse Vertex AI Workbench.

I passaggi seguenti spiegano come funziona Terraform:

  1. Puoi descrivere l'infrastruttura di cui vuoi eseguire il provisioning in un file di configurazione Terraform. Non è necessario scrivere codice che descriva come eseguire il provisioning dell'infrastruttura. Terraform esegue il provisioning dell'infrastruttura per conto tuo.
  2. Puoi eseguire il comando terraform plan, che valuta la configurazione e genera un piano di esecuzione. Puoi anche rivedere il piano e apportare le modifiche necessarie.

  3. Puoi eseguire il comando terraform apply che:

    1. Esegue il provisioning dell'infrastruttura in base al piano di esecuzione richiamando le API Vertex AI Workbench corrispondenti in background.
    2. Crea un file di stato Terraform, ovvero un file JSON che mappa le risorse nel tuo file di configurazione alle risorse nell'infrastruttura reale. Terraform utilizza questo file per tenere traccia dello stato più recente dell'infrastruttura e per determinare quando creare, aggiornare ed eliminare le risorse.

    3. Quando esegui terraform apply, Terraform utilizza la mappatura nel file di stato per confrontare l'infrastruttura esistente con il codice e apportare gli aggiornamenti necessari:

      • Se un oggetto della risorsa è definito nel file di configurazione, ma non esiste nel file dello stato, Terraform lo crea.
      • Se nel file dello stato esiste un oggetto della risorsa, ma la sua configurazione è diversa da quella del file di configurazione, Terraform aggiorna la risorsa in modo che corrisponda al file di configurazione.
      • Se un oggetto della risorsa nel file dello stato corrisponde al tuo file di configurazione, Terraform lascia la risorsa invariata.

Risorse Terraform per Vertex AI Workbench

Le risorse sono gli elementi fondamentali del linguaggio Terraform. Ogni blocco di risorse descrive uno o più oggetti di infrastruttura, come reti virtuali o istanze di computing.

La tabella seguente elenca le risorse Terraform disponibili per Vertex AI Workbench:

Servizio Risorse Terraform Origini dati
Vertex AI Workbench google_workbench_instance_iam_policy

Guide basate su Terraform per Vertex AI Workbench

La seguente tabella elenca guide illustrative e tutorial basati su Terraform per Vertex AI Workbench:

Guida Dettagli
Crea un'istanza di Vertex AI Workbench Crea un'istanza di Vertex AI Workbench con una configurazione di base.
Gestisci l'arresto inattivo su Terraform Configura le impostazioni di arresto inattivo su un'istanza di Vertex AI Workbench.
Esegui l'upgrade di un container personalizzato Modifica il campo container_image nella configurazione Terraform per aggiornare il payload del container.
Crea un'istanza con metadati specifici Crea un'istanza di Vertex AI Workbench con metadati specifici.

Moduli e progetti base Terraform per Vertex AI Workbench

I moduli e i progetti base ti aiutano ad automatizzare il provisioning e la gestione delle risorse Google Cloud su larga scala. Un modulo è un insieme riusabile di file di configurazione di Terraform che crea un'astrazione logica delle risorse Terraform. Un progetto base è un pacchetto di moduli di cui è possibile eseguire il deployment e che sono riutilizzabili, nonché una policy che implementa e documenta una soluzione specifica.

La tabella seguente elenca i moduli e i progetti base relativi a Vertex AI Workbench:

Modulo o progetto base Dettagli
ai-notebook Questo modulo mostra come proteggere i dati riservati in un'istanza di Vertex AI Workbench.

Passaggi successivi