Terraform объединит все файлы .tf
в папке вместе, да, вы можете просто иметь переменные, определенные в других файлах.
Следует иметь в виду, что с 0.7 Terraform будет ошибочно, если переменная определена в нескольких файлах в рабочей папке.
Так что, если у вас что-то вроде этого:
terraform
├── configuration.tf
├── main.tf
└── variables.tf
И содержал variables.tf:
variable "foo" { default = "foo" }
variable "bar" { default = "bar" }
и configuration.tf содержала:
variable "foo" { default = "bar" }
Это может привести к терраформировать потому что переменная foo
определена дважды.
В вашей конкретной ситуации, однако, вместо написания сценария Python для поиска AMI на основе тега вам может быть полезно использовать aws_ami
data source.
Источники данных Terraform позволяют передавать динамическую конфигурацию путем запроса удаленного источника данных. Это может быть сценарий или удаленное состояние, хранящиеся в некоторых бэкэнд, таких как S3, или в этом случае вы можете просто запросить API AWS с помощью источника данных aws_ami
.
Краткий пример (из Terraform-х aws_instance
docs) будет что-то вроде этого:
data "aws_ami" "ubuntu" {
most_recent = true
filter {
name = "name"
values = ["ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-trusty-14.04-amd64-server-*"]
}
filter {
name = "virtualization-type"
values = ["hvm"]
}
owners = ["099720109477"] # Canonical
}
resource "aws_instance" "web" {
ami = "${data.aws_ami.ubuntu.id}"
instance_type = "t2.micro"
tags {
Name = "HelloWorld"
}
}
Это идет и находит AMI издаваемый 099720109477
счета (каноническому) и имеет тип виртуализации hvm
и имя начиная с ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-trusty-14.04-amd64-server-*
, чтобы вытащить последнее официальное изображение 14.04. Затем он принимает этот AMI и использует его для создания экземпляра с ним.
Спасибо, я действительно пропустил это в документации! –