Das Herumklicken in einer Cloud-Konsole ist für einen Server in Ordnung. Es bricht zusammen, wenn Sie im Staging und in der Produktion dasselbe Setup benötigen oder wenn jemand fragt, wer letzten März eine Firewall-Regel geändert hat. Dieses Terraform-Tutorial für Anfänger zeigt Ihnen einen besseren Weg: Beschreiben Sie Ihre Infrastruktur im Code und lassen Sie sie von einem Tool Wirklichkeit werden.

Die meisten Tutorials beginnen mit einem Cloud-Konto, was das Abrechnungsrisiko erhöht, bevor Sie etwas gelernt haben. Wir beginnen mit dem Anbieter von Terraform local, der lediglich Dateien auf Ihrem Computer erstellt, sodass Fehler nichts kosten. Bei diesen Beispielen und der Beispielausgabe handelt es sich um Standardillustrationen, die wir für diesen Artikel nicht ausgeführt haben. Der genaue Wortlaut variiert je nach Version.

Was ist Terraform?

Terraform ist ein Infrastructure-as-Code (IaC)-Tool von HashiCorp. Sie schreiben Konfigurationsdateien in HCL, der HashiCorp-Konfigurationssprache, und beschreiben das gewünschte Endergebnis. Terraform ermittelt dann, was erstellt, geändert oder gelöscht werden muss, um dorthin zu gelangen.

Es kommuniziert mit Plattformen über Plugins namens Anbieter. Es gibt Anbieter für AWS, Azure, Google Cloud, Kubernetes, GitHub, Cloudflare und viele andere, sodass Sie für alle einen einzigen Workflow verwenden können.

Eines sollten Sie wissen: Im Jahr 2023 hat HashiCorp Terraform auf die Business Source-Lizenz umgestellt. Die Community erstellte dann OpenTofu, einen Open-Source-Fork, der sehr ähnliche Befehle und Konfigurationen verwendet. Was Sie hier lernen, gilt größtenteils für beide.

Warum Infrastruktur als Code?

Terraform ist auch deklarativ. Sie geben an, dass es drei Server geben sollte, und nicht, dass Sie dreimal einen Server erstellen sollten. Wenn bereits zwei vorhanden sind, wird eins hinzugefügt. Ein Skript, das einfach seine Schritte wiederholt, könnte am Ende drei weitere erstellen.

Installieren Sie Terraform

Installieren Sie es mithilfe der offiziellen HashiCorp-Anweisungen für Ihr Betriebssystem und bestätigen Sie dann, dass es funktioniert:

terraform -version

Erstellen Sie einen leeren Ordner für das Projekt. Terraform liest jede .tf Datei im aktuellen Ordner, sodass ein Ordner einer Konfiguration entspricht.

Ihre erste Konfiguration

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen main.tf:

terraform {
  required_providers {
    local = {
      source  = "hashicorp/local"
      version = "~> 2.5"
    }
  }
}

resource "local_file" "greeting" {
  filename = "${path.module}/hello.txt"
  content  = "Hello from Terraform\n"
}

Schauen Sie sich den Block resource an, denn fast alles, was Sie schreiben, folgt dieser Form. local_file ist der Ressourcentyp und greeting ist Ihr eigener Name dafür innerhalb der Konfiguration. Zusammen bilden sie die Adresse: local_file.greeting. Die darin enthaltenen Argumente beschreiben, was Sie wollen.

Der Workflow: initiieren, planen, anwenden

Terraform-Init

Dadurch wird der Ordner vorbereitet und die von Ihnen angeforderten Anbieter heruntergeladen. Führen Sie es einmal zu Beginn und jedes Mal erneut aus, wenn Sie einen Anbieter oder ein Modul hinzufügen. Außerdem wird eine Datei .terraform.lock.hcl erstellt, in der die genauen Anbieterversionen aufgezeichnet werden. Übertragen Sie diese Datei an Git.

terraform init

Terraform-Plan

Dadurch wird Ihr Code mit dem Vorhandenen verglichen und die geplanten Änderungen angezeigt, ohne dass etwas davon berührt wird:

terraform plan

# local_file.greeting will be created
+ resource "local_file" "greeting" {
    + content  = "Hello from Terraform\n"
    + filename = "./hello.txt"
  }

Plan: 1 to add, 0 to change, 0 to destroy.

Lernen Sie die Symbole, denn Sie werden viele Pläne lesen:

Terraform anwenden

Hier wird der Plan noch einmal angezeigt, um Bestätigung gebeten und die Änderungen vorgenommen:

terraform apply

Geben Sie yes ein und hello.txt wird angezeigt. Führen Sie nun terraform plan erneut aus. Es sollten keine Änderungen gemeldet werden, da die Realität bereits mit Ihrem Code übereinstimmt. Diese Eigenschaft, bei der die wiederholte Ausführung keine weitere Änderung bewirkt, wird als Idempotenz bezeichnet.

Verändern und zerstören

Bearbeiten Sie die Zeile content und führen Sie terraform plan aus. Terraform erkennt den Unterschied und schlägt eine Änderung vor. Für diese Ressource ersetzt es die Datei. Achten Sie auf Ersetzungen auf der realen Infrastruktur, da die Neuerstellung einer Datenbank zum Verlust von Daten führen kann.

Als nächstes löschen Sie hello.txt von Hand und planen erneut. Terraform bemerkt, dass es fehlt und bietet an, es neu zu erstellen. Ein Unterschied zwischen Ihrem Code und der Realität wird als Drift bezeichnet, und das Erkennen dieser Abweichung ist einer der Hauptvorteile des Tools.

Führen Sie Folgendes aus, um alles zu entfernen, was diese Konfiguration verwaltet:

terraform destroy

Variablen und Ausgaben

Fest codierte Werte verhindern die Wiederverwendung von Code. Eingabevariablen machen eine Konfiguration flexibel und Ausgaben melden nützliche Werte zurück:

# variables.tf
variable "environment" {
  type        = string
  description = "Deployment environment"
  default     = "dev"

  validation {
    condition     = contains(["dev", "staging", "prod"], var.environment)
    error_message = "Use dev, staging or prod."
  }
}

# main.tf
resource "local_file" "config" {
  filename = "${path.module}/${var.environment}.txt"
  content  = "environment=${var.environment}\n"
}

# outputs.tf
output "config_path" {
  value = local_file.config.filename
}

Legen Sie Werte in der Befehlszeile fest oder speichern Sie sie in einer Datei namens terraform.tfvars, die automatisch geladen wird:

terraform apply -var="environment=staging"

Die Verwendung von local_file.config.filename in der Ausgabe dient auch dazu, wie Ressourcen aufeinander verweisen. Terraform liest diese Referenzen, um die richtige Reihenfolge für die Erstellung von Dingen zu ermitteln.

Terraform-Zustand

Nach der Bewerbung finden Sie eine Datei mit dem Namen terraform.tfstate. Dies ist die Aufzeichnung dessen, was Terraform verwaltet, indem es Ihren Code realen Objekten zuordnet. Ohne sie wüsste Terraform nicht, dass local_file.greeting diese bestimmte Datei ist.

Dabei spielen drei Regeln eine Rolle:

1. Übertragen Sie den Status niemals an Git. Er kann Passwörter und andere Geheimnisse im Klartext enthalten.
2. Bearbeiten Sie es nicht von Hand. Verwenden Sie Befehle wie terraform state list und terraform state mv.
3. Verwenden Sie ein Remote-Backend für Teamprojekte. Ein gemeinsam genutztes Backend speichert den Status zentral und sperrt ihn, sodass sich nicht zwei Personen gleichzeitig bewerben können.

Hier ist ein typisches Backend mit Amazon S3, mit einem vorab erstellten Bucket:

terraform {
  backend "s3" {
    bucket       = "my-company-terraform-state"
    key          = "shop/prod/terraform.tfstate"
    region       = "ap-south-1"
    encrypt      = true
    use_lockfile = true
  }
}

Eine echte Cloud-Ressource

Der Arbeitsablauf ändert sich nicht, wenn Sie in eine Cloud wechseln. Hier ist ein S3-Bucket auf AWS. Überprüfen Sie zuerst die Preise und zerstören Sie alles, was Sie während des Übens erstellen:

provider "aws" {
  region = "ap-south-1"
}

resource "aws_s3_bucket" "reports" {
  bucket = "my-unique-reports-bucket-2026"

  tags = {
    Environment = var.environment
    ManagedBy   = "terraform"
  }
}

Terraform erhält Anmeldeinformationen von Ihrem AWS CLI-Setup oder Ihren Umgebungsvariablen. Schreiben Sie niemals Zugriffsschlüssel in eine .tf-Datei.

Module

Ein Modul ist einfach ein Ordner mit Terraform-Dateien, den Sie mit verschiedenen Eingaben aufrufen können. Es funktioniert ähnlich wie eine Funktion und ermöglicht es Ihnen, ein Muster einmal zu definieren und es wiederzuverwenden:

project/
  main.tf
  modules/
    reports_bucket/
      main.tf
      variables.tf
      outputs.tf

module "staging_reports" {
  source      = "./modules/reports_bucket"
  environment = "staging"
}

module "prod_reports" {
  source      = "./modules/reports_bucket"
  environment = "prod"
}

Die öffentliche Terraform-Registrierung verfügt ebenfalls über vorgefertigte Module. Lesen Sie diese jedoch, bevor Sie sich darauf verlassen, und pinnen Sie die Version an. Bauen Sie Module nicht zu früh. Warten Sie, bis Sie ein Muster mindestens zweimal wiederholt haben.

Ein sicherer Teamworkflow

1. Erstellen Sie einen Zweig und ändern Sie die .tf Dateien. Wenn Sie eine Auffrischung benötigen, sehen Sie sich unser Git-Tutorial für Anfänger an.
2. Führen Sie terraform fmt und terraform validate aus.
3. Öffnen Sie eine Pull-Anfrage, wobei die Ausgabe von terraform plan zur Überprüfung angehängt ist.
4. Wenden Sie nach der Genehmigung den gespeicherten Plan von einem kontrollierten Ort aus an, idealerweise einer Pipeline.

Durch das Speichern des Plans wird sichergestellt, dass Sie genau das anwenden, was überprüft wurde:

terraform plan -out=tfplan
terraform apply tfplan

Dies passt natürlich in CI/CD und GitHub Actions. Terraform stellt normalerweise den Cluster bereit, und Tools wie Kubernetes führen dann darauf Anwendungen aus.

Häufige Fehler

• Bewerben, ohne den Plan zu lesen. Ein -/+ in einer Datenbank kann eine sehr teure Überraschung sein.
• Status auf einem Laptop behalten. Wenn Sie diesen Laptop verlieren, verliert Terraform den Überblick über Ihre Infrastruktur.
• Manuelle Konsolenänderungen vornehmen. Sie verursachen Abweichungen und können bei der nächsten Anwendung rückgängig gemacht werden.
• Nicht angeheftete Versionen verwenden. Anbieter- und Modulversionen anpinnen, damit Upgrades absichtlich durchgeführt werden.
• Verwendung einer großen Konfiguration. Die Aufteilung nach Umgebung oder System begrenzt den Schaden eines Fehlers.

Fazit

Sie haben jetzt die Ideen gesehen, die hinter fast allen Terraform-Arbeiten stehen: Ressourcen deklarieren, den Plan überprüfen, ihn anwenden und den Staat schützen. Üben Sie mit dem local-Anbieter, bis sich der Arbeitsablauf natürlich anfühlt, und verwalten Sie dann eine kleine echte Ressource in einem kostenlosen Konto. Bringen Sie den Remote-Zustand und die Module ein, sobald mehr als eine Person oder mehr als eine Umgebung beteiligt ist.

Häufige Fragen

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