Infrastructure as Code con Hikube (legacy)
Metodo dismesso
Questo metodo gestiva Hikube tramite un kubeconfig di progetto e manifesti Kubernetes. Il kubeconfig di progetto non è più disponibile: questo metodo non funziona più. Questa pagina è conservata a titolo di riferimento.
Automazione: l'API pubblica
Per automatizzare la gestione delle sue risorse, utilizzi l'API pubblica Hikube, con chiavi API associate a un progetto; è attualmente in anteprima. È allo studio un provider Terraform dedicato, basato su questa API. Per gestire le sue risorse manualmente, utilizzi la console Hikube.
È possibile utilizzare Terraform per gestire l'infrastruttura Hikube in modo dichiarativo e riproducibile, tramite i provider Kubernetes.
Configurazione
Prerequisiti
- Un kubeconfig di progetto. Non è più disponibile: veda l'avviso in cima alla pagina.
- Terraform (versione >= 1.0)
- kubectl
Provider Kubernetes
main.tf
terraform {
required_providers {
kubernetes = {
source = "hashicorp/kubernetes"
version = "~> 2.24"
}
kubectl = {
source = "gavinbunney/kubectl"
version = "~> 1.14"
}
}
}
provider "kubernetes" {
config_path = "~/.kube/config"
}
provider "kubectl" {
config_path = "~/.kube/config"
}
Variabili
variables.tf
variable "ssh_public_key" {
description = "Chiave SSH pubblica per l'accesso alle VM"
type = string
}
variable "cluster_name" {
description = "Nome del cluster Kubernetes"
type = string
default = "terraform-cluster"
}
variable "vm_name" {
description = "Nome della macchina virtuale"
type = string
default = "terraform-vm"
}
Esempi
Distribuire un cluster Kubernetes
kubernetes.tf
resource "kubectl_manifest" "kubernetes_cluster" {
yaml_body = yamlencode({
apiVersion = "apps.cozystack.io/v1alpha1"
kind = "Kubernetes"
metadata = {
name = var.cluster_name
}
spec = {
version = "v1.34"
storageClass = "replicated"
controlPlane = {
replicas = 2
}
nodeGroups = {
general = {
minReplicas = 1
maxReplicas = 5
instanceType = "s1.large"
ephemeralStorage = "50Gi"
roles = ["ingress-nginx"]
}
# Esempio di gruppo GPU (richiede l'addon gpuOperator qui sotto)
# gpu = {
# minReplicas = 0
# maxReplicas = 4
# instanceType = "u1.2xlarge"
# ephemeralStorage = "200Gi"
# gpus = [{ name = "nvidia.com/AD102GL_L40S" }]
# roles = []
# }
}
addons = {
certManager = {
enabled = true
}
ingressNginx = {
enabled = true
hosts = [
"${var.cluster_name}.example.com"
]
}
# Necessario per esporre le GPU ai pod di un node group GPU
# gpuOperator = {
# enabled = true
# }
}
}
})
}
# Recuperare il kubeconfig
data "kubernetes_secret" "cluster_kubeconfig" {
depends_on = [kubectl_manifest.kubernetes_cluster]
metadata {
name = "kubernetes-${var.cluster_name}-admin-kubeconfig"
}
}
# Salvare il kubeconfig
resource "local_file" "kubeconfig" {
content = base64decode(
data.kubernetes_secret.cluster_kubeconfig.data["super-admin.conf"]
)
filename = "${path.module}/${var.cluster_name}-kubeconfig.yaml"
file_permission = "0600"
}
Distribuire una macchina virtuale
virtual-machine.tf
# Il disco è una risorsa VMDisk distinta, referenziata dalla VM
resource "kubectl_manifest" "vm_disk" {
yaml_body = yamlencode({
apiVersion = "apps.cozystack.io/v1alpha1"
kind = "VMDisk"
metadata = {
name = "${var.vm_name}-disk"
}
spec = {
source = {
image = {
name = "ubuntu-2404"
}
}
storage = "50Gi"
storageClass = "replicated"
}
})
}
resource "kubectl_manifest" "virtual_machine" {
depends_on = [kubectl_manifest.vm_disk]
yaml_body = yamlencode({
apiVersion = "apps.cozystack.io/v1alpha1"
kind = "VMInstance"
metadata = {
name = var.vm_name
}
spec = {
runStrategy = "Always"
instanceProfile = "ubuntu"
instanceType = "u1.xlarge"
disks = [
{
name = "${var.vm_name}-disk"
}
]
external = true
externalMethod = "PortList"
externalPorts = [22, 80, 443]
sshKeys = [var.ssh_public_key]
cloudInit = <<-EOT
#cloud-config
users:
- name: ubuntu
sudo: ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL
shell: /bin/bash
ssh_authorized_keys:
- ${var.ssh_public_key}
package_update: true
packages:
- curl
- wget
- git
- docker.io
runcmd:
- systemctl enable docker
- systemctl start docker
- usermod -aG docker ubuntu
EOT
}
})
}
Distribuire una VM con GPU
vm-gpu.tf
resource "kubectl_manifest" "vm_gpu_disk" {
yaml_body = yamlencode({
apiVersion = "apps.cozystack.io/v1alpha1"
kind = "VMDisk"
metadata = {
name = "gpu-vm-disk"
}
spec = {
source = {
image = {
name = "ubuntu-2404"
}
}
storage = "100Gi"
storageClass = "replicated"
}
})
}
resource "kubectl_manifest" "vm_gpu" {
depends_on = [kubectl_manifest.vm_gpu_disk]
yaml_body = yamlencode({
apiVersion = "apps.cozystack.io/v1alpha1"
kind = "VMInstance"
metadata = {
name = "gpu-vm"
}
spec = {
runStrategy = "Always"
instanceProfile = "ubuntu"
instanceType = "u1.xlarge"
gpus = [
{
# Modelli: nvidia.com/AD102GL_L40S, nvidia.com/GA100_A100_PCIE_80GB,
# nvidia.com/GA100_A100_SXM4_80GB, nvidia.com/GB202GL_RTX_PRO_6000_BLACKWELL_SERVER_EDITION
name = "nvidia.com/AD102GL_L40S"
}
]
disks = [
{
name = "gpu-vm-disk"
}
]
external = true
externalMethod = "PortList"
externalPorts = [22, 8888]
sshKeys = [var.ssh_public_key]
cloudInit = <<-EOT
#cloud-config
users:
- name: ubuntu
sudo: ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL
shell: /bin/bash
package_update: true
packages:
- curl
- wget
- build-essential
runcmd:
# Installazione driver NVIDIA
- wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
- dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
- apt-get update
- apt-get install -y cuda-toolkit nvidia-driver-535
- nvidia-smi -pm 1
EOT
}
})
}
Distribuire PostgreSQL
postgresql.tf
resource "kubectl_manifest" "postgres" {
yaml_body = yamlencode({
apiVersion = "apps.cozystack.io/v1alpha1"
kind = "Postgres"
metadata = {
name = "terraform-postgres"
}
spec = {
external = false
size = "20Gi"
replicas = 2
storageClass = "replicated"
users = {
admin = {
password = var.postgres_password
}
}
databases = {
myapp = {
roles = {
admin = ["admin"]
}
}
}
}
})
}
variable "postgres_password" {
description = "Password for PostgreSQL admin user"
type = string
sensitive = true
}
Output e variabili
Output utili
outputs.tf
output "cluster_kubeconfig" {
description = "Percorso del kubeconfig del cluster"
value = local_file.kubeconfig.filename
}
output "vm_status" {
description = "Comando per verificare lo stato della VM"
value = "kubectl get vminstance ${var.vm_name}"
}
output "postgres_connection" {
description = "Comando per connettersi a PostgreSQL"
value = "kubectl exec -it postgres-terraform-postgres-0 -- psql -U admin -d myapp"
sensitive = true
}
File terraform.tfvars
terraform.tfvars
# Configurazione di base
cluster_name = "my-prod-cluster"
vm_name = "my-app-vm"
# La sua chiave SSH pubblica
ssh_public_key = "ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAACAQ... user@hostname"
# Password PostgreSQL
postgres_password = "your-secure-password-here"
Buone pratiche
Struttura del progetto
hikube-terraform/
├── environments/
│ ├── dev/
│ ├── staging/
│ └── production/
├── modules/
│ ├── kubernetes/
│ ├── vm/
│ └── database/
└── shared/
├── variables.tf
└── outputs.tf
Comandi utili
# Inizializzare Terraform
terraform init
# Pianificare le modifiche
terraform plan
# Applicare la configurazione
terraform apply
# Verificare le risorse create
terraform show
# Eliminare le risorse
terraform destroy