УРОК 30 / 30 0%

Terraform — Infrastructure as Code

🎯

Цель урока

Сделать полноценный CRUD для задач с правильными HTTP-статусами (201/204/404), обработкой ошибок, и подготовить Task к подключению JPA.

🧠

Теория · для собеса

1 Что такое IaC ▸

Infrastructure as Code — описание инфраструктуры (серверы, БД, сети) в виде кода, который можно версионировать, ревьюить, воспроизводить.

2 Terraform ▸

Terraform — самый популярный IaC-инструмент от HashiCorp. Декларативный:


resource "aws_instance" "web" {
  ami           = "ami-0c55b..."
  instance_type = "t3.micro"
}

Что хотим получить — не как. Terraform сам создаст.

3 Provider / Resource / State ▸
  • Provider — плагин для конкретного cloud (AWS, GCP, Azure, Kubernetes)
  • Resource — то, что создаём (instance, db, s3 bucket)
  • State — файл terraform.tfstate с текущим состоянием инфраструктуры
  • Plan — что изменится (terraform plan)
  • Apply — применить (terraform apply)
  • Destroy — удалить всё (terraform destroy)

---

💻

Практика: улучшаем CRUD

  1. 1
    Установка
    
# macOS
brew tap hashicorp/tap
brew install hashicorp/tap/terraform

# Linux (Ubuntu)
wget -O - https://apt.releases.hashicorp.com/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/hashicorp-archive-keyring.gpg
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/hashicorp-archive-keyring.gpg] https://apt.releases.hashicorp.com $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/hashicorp.list
sudo apt update && sudo apt install terraform
  2. 2
    Структура
    
terraform/
├── main.tf           # главный файл
├── variables.tf      # переменные
├── outputs.tf        # выходные значения
├── providers.tf      # провайдеры
└── terraform.tfstate # состояние (создаётся автоматически, .gitignore!)
  3. 3
    providers.tf
    
terraform {
  required_version = ">= 1.9"

  required_providers {
    kubernetes = {
      source  = "hashicorp/kubernetes"
      version = "~> 2.30"
    }
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = "~> 5.50"
    }
  }
}

provider "kubernetes" {
  config_path = "~/.kube/config"
}

provider "aws" {
  region = "eu-central-1"
}
  4. 4
    variables.tf
    
variable "environment" {
  description = "Environment name (dev, staging, prod)"
  type        = string
  default     = "prod"
}

variable "app_version" {
  description = "Application version (Docker image tag)"
  type        = string
  default     = "0.1.0"
}

variable "db_password" {
  description = "Database password"
  type        = string
  sensitive   = true  # не показывать в выводе
}
  5. 5
    main.tf — k8s namespace + deployment
    
resource "kubernetes_namespace" "taskflow" {
  metadata {
    name = "taskflow"
  }
}

resource "kubernetes_config_map" "app_config" {
  metadata {
    name      = "taskflow-config"
    namespace = kubernetes_namespace.taskflow.metadata[0].name
  }
  data = {
    SPRING_PROFILES_ACTIVE = var.environment
    SPRING_DATASOURCE_URL  = "jdbc:postgresql://postgres:5432/taskflow"
  }
}

resource "kubernetes_secret" "app_secret" {
  metadata {
    name      = "taskflow-secret"
    namespace = kubernetes_namespace.taskflow.metadata[0].name
  }
  data = {
    SPRING_DATASOURCE_PASSWORD = var.db_password
  }
}

resource "kubernetes_deployment" "app" {
  metadata {
    name      = "taskflow"
    namespace = kubernetes_namespace.taskflow.metadata[0].name
    labels = {
      app = "taskflow"
    }
  }
  spec {
    replicas = 3
    selector {
      match_labels = {
        app = "taskflow"
      }
    }
    template {
      metadata {
        labels = {
          app = "taskflow"
        }
      }
      spec {
        container {
          name  = "taskflow"
          image = "ghcr.io/YOUR_USER/taskflow:${var.app_version}"
          port {
            container_port = 8080
          }
          env_from {
            config_map_ref {
              name = kubernetes_config_map.app_config.metadata[0].name
            }
          }
          env {
            name = "SPRING_DATASOURCE_PASSWORD"
            value_from {
              secret_key_ref {
                name = kubernetes_secret.app_secret.metadata[0].name
                key  = "SPRING_DATASOURCE_PASSWORD"
              }
            }
          }
          resources {
            limits = {
              cpu    = "500m"
              memory = "512Mi"
            }
            requests = {
              cpu    = "250m"
              memory = "256Mi"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

resource "kubernetes_service" "app" {
  metadata {
    name      = "taskflow"
    namespace = kubernetes_namespace.taskflow.metadata[0].name
  }
  spec {
    selector = {
      app = "taskflow"
    }
    port {
      port        = 80
      target_port = 8080
    }
    type = "ClusterIP"
  }
}
  6. 6
    outputs.tf
    
output "namespace" {
  value = kubernetes_namespace.taskflow.metadata[0].name
}

output "service_name" {
  value = kubernetes_service.app.metadata[0].name
}
  7. 7
    Workflow
    
# Инициализация (скачивает провайдеры)
cd terraform/
terraform init

# План (что изменится)
terraform plan -var="db_password=secret123"
# +0 to add, +0 to change, +0 to destroy — без изменений
# или:
# + kubernetes_namespace.taskflow
# + kubernetes_deployment.app
# ...

# Применить
terraform apply -var="db_password=secret123"
# Terraform will perform the following actions:
# ...
# Do you want to perform these actions? yes
# Apply complete!

# Посмотреть state
terraform show

# Outputs
terraform output

# Удалить всё
terraform destroy
  8. 8
    Удалённый state (S3 + DynamoDB для локинга)
    
terraform {
  backend "s3" {
    bucket         = "mycompany-terraform-state"
    key            = "taskflow/terraform.tfstate"
    region         = "eu-central-1"
    dynamodb_table = "terraform-locks"
    encrypt        = true
  }
}

    ⚠️ Хранить state в Git — НЕЛЬЗЯ! В нём пароли, секреты, и онлайн-state кластера. Используй S3/GCS с шифрованием.

  9. 9
    Модули (переиспользуемые блоки)
    
# modules/postgres/main.tf
variable "namespace" { type = string }
variable "password" { type = string }

resource "kubernetes_deployment" "postgres" {
  # ...
}

output "service_name" {
  value = kubernetes_service.postgres.metadata[0].name
}

    
# main.tf
module "postgres" {
  source   = "./modules/postgres"
  namespace = kubernetes_namespace.taskflow.metadata[0].name
  password  = var.db_password
}
  10. 10
    Variables через файл

    prod.tfvars:

    
environment = "prod"
app_version = "0.1.0"
db_password = "REPLACE_VIA_CI"

    
terraform apply -var-file=prod.tfvars

    ---

🎯

Зачем это на собесе

После урока ты должен уметь ответить на:

Single source of truth — кластер описан в коде, не в голове DevOps'а.
Reproducible — terraform apply из репо = тот же кластер, что был месяц назад.
Disaster recovery — потеряли кластер? Применили terraform = восстановили.
Code review для инфры — изменения через PR, не руками в AWS Console.
❓

5 вопросов на углубление

Раскрой вопрос и нажми «🤔 Хочу разобрать подробнее» — он попадёт в страницу ответов.

1
Почему terraform.tfstate нельзя коммитить?

Разбор внутри: состояние инфраструктуры, секреты и конфликты.

2
Terraform vs Ansible — где чей сценарий?

Разбор внутри: provisioning инфраструктуры и configuration management.

3
Зачем terraform plan перед apply?

Разбор внутри: diff изменений и защита от случайного удаления.

4
Что такое remote state locking?

Разбор внутри: защита от двух параллельных apply.

5
terraform apply vs terraform import

Разбор внутри: создание новых ресурсов и взятие существующих под управление.

Готов идти дальше?

Выбери вопросы, которые тебе интересны, и изучи их. Потом — к следующему уроку.

🎉 Курс завершён! Открыть профиль

Сначала пройди все секции и выбери хотя бы 1 вопрос

⬅️ Назад к Уроку 29
🎉
Новый тир
Новый тир достигнут!