Vertex AI Workbench-Ressourcen mit Terraform bereitstellen

HashiCorp Terraform ist ein IaC-Tool (Infrastructure as Code), mit dem Sie eine Cloud-Infrastruktur bereitstellen und verwalten können. Terraform bietet Plug-ins, die als Anbieter bezeichnet werden und mit denen Sie mit Cloud-Anbietern und anderen APIs interagieren können. Sie können den Terraform-Anbieter für Google Cloud verwenden, um Ressourcen wie Vertex AI Workbench bereitzustellen und zu verwalten. Google Cloud

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie Terraform mit Vertex AI Workbench verwenden. Dazu gehören eine Einführung in die Funktionsweise von Terraform und einige Ressourcen, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Google CloudAußerdem finden Sie Links zu Terraform-Referenzdokumenten für Vertex AI Workbench, Codebeispielen und Anleitungen zur Verwendung von Terraform zum Bereitstellen Vertex AI Workbench-Ressourcen.

Eine Anleitung für die ersten Schritte mit Terraform für Google Cloudfinden Sie unter Terraform installieren und konfigurieren oder im Terraform für Google Cloud Schnellstart.

So funktioniert Terraform

Terraform hat eine deklarative, konfigurationsorientierte Syntax, mit der Sie die Infrastruktur beschreiben können, die Sie in Ihrem Google Cloud Projekt bereitstellen möchten. Nachdem Sie diese Konfiguration in einer oder mehreren Terraform-Konfigurationsdateien erstellt haben, können Sie die Konfiguration mit der Terraform-Befehlszeile auf Ihre Vertex AI Workbench-Ressourcen anwenden.

In den folgenden Schritten wird die Funktionsweise von Terraform erläutert:

  1. Sie beschreiben die Infrastruktur, die Sie bereitstellen möchten, in einer Terraform-Konfigurationsdatei. Sie müssen keinen Code schreiben, der beschreibt, wie die Infrastruktur bereitgestellt wird. Terraform stellt die Infrastruktur für Sie bereit.
  2. Sie führen den Befehl terraform plan aus, der Ihre Konfiguration auswertet und einen Ausführungsplan generiert. Sie können den Plan prüfen und bei Bedarf Änderungen vornehmen.

  3. Anschließend führen Sie den Befehl terraform apply aus, der die folgenden Aktionen ausführt:

    1. Ihre Infrastruktur wird basierend auf Ihrem Ausführungsplan bereitgestellt, indem die entsprechenden Vertex AI Workbench APIs im Hintergrund aufgerufen werden.
    2. Es wird eine Terraform-Zustandsdatei erstellt, eine JSON-Datei, die die Ressourcen in Ihrer Konfigurationsdatei den Ressourcen in der realen Infrastruktur zuordnet. Terraform verwendet diese Datei, um den aktuellen Status Ihrer Infrastruktur zu erfassen und zu bestimmen, wann Ressourcen erstellt, aktualisiert und gelöscht werden müssen.

    3. Wenn Sie anschließend terraform apply ausführen, verwendet Terraform die Zuordnung in der Zustandsdatei, um die vorhandene Infrastruktur mit dem Code zu vergleichen und bei Bedarf Aktualisierungen vorzunehmen:

      • Wenn ein Ressourcenobjekt in der Konfigurationsdatei definiert, aber in der Zustandsdatei nicht vorhanden ist, wird es von Terraform erstellt.
      • Wenn ein Ressourcenobjekt in der Zustandsdatei vorhanden ist, aber eine andere Konfiguration als die Konfigurationsdatei hat, aktualisiert Terraform die Ressource entsprechend Ihrer Konfigurationsdatei.
      • Wenn ein Ressourcenobjekt in der Zustandsdatei mit der Konfigurationsdatei übereinstimmt, Terraform lässt die Ressource unverändert.

Terraform-Ressourcen für Vertex AI Workbench

Ressourcen sind die grundlegenden Elemente der Terraform-Sprache. Jeder Ressourcenblock beschreibt ein oder mehrere Infrastrukturobjekte, z. B. virtuelle Netzwerke oder Compute-Instanzen.

In der folgenden Tabelle sind die für Vertex AI Workbench verfügbaren Terraform-Ressourcen aufgeführt:

Dienst Terraform-Ressourcen Datenquellen
Vertex AI Workbench google_workbench_instance_iam_policy

Terraform-basierte Anleitungen für Vertex AI Workbench

In der folgenden Tabelle sind alle Terraform-basierten Anleitungen und Tutorials für Vertex AI Workbench aufgeführt:

Leitfaden Details
Eine Vertex AI Workbench-Instanz erstellen Vertex AI Workbench-Instanz mit einer grundlegenden Konfiguration erstellen.
Inaktiven Shutdown in Terraform verwalten Einstellungen für den Leerlauf-Shutdown für eine Vertex AI Workbench-Instanz konfigurieren.
Benutzerdefinierten Container aktualisieren Das Feld container_image in der Terraform-Konfiguration ändern, um die Container-Nutzlast zu aktualisieren.
Instanz mit bestimmten Metadaten erstellen Vertex AI Workbench-Instanz mit bestimmten Metadaten erstellen.

Terraform-Module und -Blueprints für Vertex AI Workbench

Mit Modulen und Blueprints können Sie die Bereitstellung und Verwaltung von Google Cloud Ressourcen in großem Maßstab automatisieren. Ein Modul ist ein wiederverwendbarer Satz von Terraform-Konfigurationsdateien, der eine logische Abstraktion von Terraform-Ressourcen erstellt. Ein Blueprint ist ein Paket aus bereitstellbaren und wiederverwendbaren Modulen und einer Richtlinie, mit der eine bestimmte Lösung implementiert und dokumentiert wird.

In der folgenden Tabelle sind Module und Blueprints für Vertex AI Workbench aufgeführt:

Modul oder Blueprint Details
ai-notebook Dieses Modul zeigt, wie Sie vertrauliche Daten in einer Vertex AI Workbench-Instanz schützen.

Nächste Schritte