なんだかんだでまたご無沙汰しておりますm(__)m
今日はCDK for TerraformでAWSリソースを構築する手順例をご紹介します。
（CDK for Terraformとは何かは後述）
CDK for Terraformを「Pythonでやったよ」という民間記事が極端に少ない（TypeScriptでやったのはそれなりにはある）ので、
自分の備忘録も兼ねてPythonの方法を残しておこうと思います(´・ω・`)
なお2024年6月時点の情報です。
もくじ
２．実行環境
３．インストール
６．実行
１．CDK for Terraformとは
＜IaCとは＞
CDK for Terraform（CDKTF）の説明に入る前に。
IaC（Infrastructure as Code）とは、
ITシステムのインフラ構築処理をプログラムコードに表し、管理・構築自動化する手法である。
一度コードを作ってしまえば、同じ環境を何度でも構築できるため、
インフラの設定やプロビジョニングが効率化され、管理しやすくなる利点がある。
このIaCの考え方を実現するツールの１つが、今回テーマとしているCDK for Terraformである。
＜CDK for Terraformとは＞
CDK for Terraformは、Terraformの設定をプログラムコードで記述するためのツールである。
そもそもTerraformは、IaCを実現するOSSツールの１つとして有名である。
通常、Terraformでは、独自言語であるHCL（HashiCorp Configuration Language）を使用して、インフラ構築コードを記述する。つまりHCLの学習コストが必要となる。
一方で、CDK for Terraformでは、一般的なプログラミング言語（例：TypeScript、Python、Javaなど）を利用して記述する。
CDK for Terraformの利用により、開発者は馴染みのある言語を使用し、学習コストを低く抑えたうえで、より複雑で動的なインフラストラクチャを構築・管理しやすくなる。
今回のブログ記事は、CDK for Terraformを利用して、
AWSのリソース構築をプログラミングコードで記述し、実行してみることが主旨となる。
２．実行環境
今回はAWSのクラウド上で実行できる統合開発環境（IDE）サービスである、Cloud9を利用する。
環境は適宜読み替えてほしい。
（Cloud9の作成過程は割愛しますm(__)m）
＜Cloud9環境詳細＞
・プラットフォーム：Amazon Linux 2023
・インスタンスタイプ：t3.large（メモリ8GiB、2vCPU）
・VPCのパブリックサブネットに配置
※インスタンスタイプのスペックが低すぎると、
CDK for Terraformのインストール処理に耐えきれないので注意！
＜注意点＞
Cloud9環境を実行するユーザまたはロールについて、以下のIAM権限を割り当てておく必要がある。
・Cloud9の実行権限
・CDK for Terraformで作成したいAWSリソースの作成権限（EC2を作成したいならEC2の作成権限）
Cloud9の実行権限は言うまでもないが、
リソースの作成権限がないと、CDK for Terraformの実行時に権限エラーとなるため注意が必要である。
３．インストール
２．実行環境で示したCloud9環境へは、以下の手順でインストールできる。（2024年6月現在）
①Terraformのインストール
CDK for Terraformの利用には、前提としてTerraformがインストールされている必要があるためインストールする。
Amazon Linuxの場合は以下のコマンドでインストールする。
# インストール
$ sudo yum install -y yum-utils shadow-utils
$ sudo yum-config-manager --add-repo https://rpm.releases.hashicorp.com/AmazonLinux/hashicorp.repo
$ sudo yum -y install terraform
# バージョン確認
$ terraform --version
※Amazon Linux以外のOSでのインストールコマンドも以下に記載あり。
https://developer.hashicorp.com/terraform/install
インストール実行結果は以下の通り。
2024年6月現在の最新版1.8.5がインストールされた。
$ terraform --version Terraform v1.8.5 on linux_amd64
②pipenvのインストール
Pythonを利用する場合、pipenvのインストールも必須となる。
（なおCloud9の場合、Pythonは最初からインストールされている）
# インストール
$ pip install pipenv
# バージョン確認
$ pipenv --version
pipenv, version 2024.0.0
③cdktf-cliのインストール
# インストール（けっこう時間かかる）
$ npm install --global cdktf-cli@latest
# バージョン確認
$ cdktf --version
0.20.7
④CDK for Terraformの初期化
初期化処理により、CDK for Terraformのプロジェクトが作成される。
そのため事前に、プロジェクトを作成したいディレクトリを作成し、当該ディレクトリに移動しておく必要がある。
今回は"~/test"ディレクトリ配下にCDK for Terraformのプロジェクトを作るものとする。
$ mkdir ~/test && cd ~/test
# 初期化実施。言語（今回はPython指定）やプロバイダーのバージョンは適宜読み替えてください
$ cdktf init --providers="aws@~>4.0" --template=python --local
initをすると、いくつか質問されるが、特にこだわりのない限り、以下のように答えれば良い。
? Project Name
→test（デフォルト値のまま）
? Project Description
→A simple getting started project for cdktf.（デフォルト値のまま）
? Do you want to send crash reports to the CDKTF team?
→no（"n"と答えればOK）
初期化（init）には少し時間がかかるが、これでインストールおよび初期化作業は完了である。
初期化後、以下のようなディレクトリ・ファイルが~/testディレクトリ配下に作成されている。
~/test $ ls -l
total 28
-rw-r--r--. 1 ec2-user ec2-user 152 Jun 10 04:19 Pipfile
-rw-r--r--. 1 ec2-user ec2-user 6639 Jun 10 04:19 Pipfile.lock
-rw-r--r--. 1 ec2-user ec2-user 282 Jun 10 04:19 cdktf.json
-rw-r--r--. 1 ec2-user ec2-user 1437 Jun 10 04:19 help
drwxr-xr-x. 3 ec2-user ec2-user 62 Jun 10 04:23 imports
-rw-r--r--. 1 ec2-user ec2-user 817 Jun 10 04:19 main-test.py
-rwx------. 1 ec2-user ec2-user 294 Jun 10 04:19 main.py
４．ソースコード作成時の参考ドキュメント
利用しているのはCDK for Terraformであり、Terraformではないものの、
Terraformのドキュメント記載内容をそのまま利用できる。
https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/aws/latest/docs?lang=python
例えばVPCを作成したいなら、上記ドキュメントのうち、以下のページを参照することになる。
https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/aws/latest/docs/resources/vpc?lang=python
ドキュメントには、ソースコード例（Example Usage）の他、
引数の一覧（Argument Reference）や、実際のリソース作成により自動割り当てされる属性の一覧（Attribute Reference／例えばARNとか）も書かれている。
CDK for Terraformは公式ドキュメント以外の情報が乏しいこともあり、基本的にはドキュメントを参照しながらソースコードを作っていくことになると思う。
５．ソースコードの書き方解説
VPCのドキュメントに記載のあるソースコード例をもとに、
私なりにコードを追記（追記箇所は赤字）・解説を入れると…
from constructs import Construct
from cdktf import TerraformStack, App
from imports.aws.vpc import Vpc
from imports.aws.provider import AwsProvider
class MyConvertedCode(TerraformStack):
def __init__(self, scope, name):
super().__init__(scope, name)
AwsProvider(self, "aws",
region = "ap-northeast-1"
)
Vpc(self, "main",
cidr_block="10.0.0.0/16"
)
app=App()
MyConvertedCode(app, "vpc")
app.synth()
↓各コードの意味の解説
＜インポート文の部分＞
from constructs import Construct
from cdktf import TerraformStack, App
from imports.aws.vpc import Vpc
from imports.aws.provider import AwsProvider
上２つのインポート文はTerraform実行に必要なため、決まり文句のようなものとして必ず入れておく必要がある。（追加したAppについては後述）
３つ目は作成するAWSリソースによって変わってくる。今回はVPCを作成するためのソースコード例のため、VPCをインポートしている。
そして４つ目は、AWSリソースをCDK for Terraformで作成するために必須となるインポートとなる。
こちらも決まり文句として必ず入れておく。
＜クラス、コンストラクタメソッド部分＞
class MyConvertedCode(TerraformStack):
def __init__(self, scope, name):
super().__init__(scope, name)ここもお決まり。（クラス名は任意）
もしかしたらメソッドの引数は一部いじって良いかもだが、検証はしていない。
＜AWSプロバイダー指定＞
AwsProvider(self, "aws",
region = "ap-northeast-1"
)CDK for TerraformのリソースプロバイダとしてAWSを、
リソースを作りたい先としてリージョンを指定する。
今回は東京リージョン（ap-northeast-1）を指定した。
＜リソース作成の本体部分＞
Vpc(self, "main",
cidr_block="10.0.0.0/16"
)CDKTFでは、作成したいAWSリソースのオブジェクト（例ではVPCのオブジェクト）を生成することによって、
該当のリソースがTerraformにより生成される仕組みになっている。
各引数について、
第１引数のself, 第２引数の"main"にあたる部分（リソースの定義名。任意の値でOKだが他のリソースと被らないようにする必要あり）は必須である。
第３引数以降で、ドキュメントの「Argument Reference」にある各パラメータを指定する。このパラメータ値をもとに、VPCの設定が決まってくる。
＜CDKTF実行部分＞
app=App() MyConvertedCode(app, "vpc") app.synth()
上記のように記述することで、CDK for Terraformに対して、AWSリソースの作成実行が命令される。
お決まり文句みたいなものだと考えればOK（だと思う）。
なお、上記コードの追加に伴い、インポート部分にAppを追加している。
６．実行
５．ソースコードの書き方解説に示したソースコードを実行してみる。
３．インストールで構築したCDK for Terraformを利用する。
実行はとても簡単。
（今回はmain.pyで処理を実行させるものとする）
①main.pyのあるディレクトリに移動する。
今回は~/testというディレクトリを、３．インストールで作成済なので、
~/testディレクトリに移動する。
②main.pyを編集する。
５．ソースコードの書き方解説に示したPythonコードに変える。
③以下のコマンドを実行する。（引数などは不要）
cdktf deploy
vpc Initializing the backend...
（長いので中略）
（↓途中で、リソース作成内容に問題ないか聞かれるので、approveを指定しリソース作成実行）
Do you want to perform these actions?
Terraform will perform the actions described above.
Only 'yes' will be accepted to approve.
vpc Enter a value: yes
vpc
vpc aws_vpc.main: Creating...
vpc aws_vpc.main: Creation complete after 1s [id=vpc-01ca7a55cca2a6c67]
vpc
Apply complete! Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed.
④VPCリソースが生成される。
③の実行結果からリソース生成の結果が確認できる他、
マネジメントコンソールからも、作成したVPCを確認できる。
⑤リソースを削除したい場合は、以下のコマンドで削除できる。
cdktf destroy
＜補足＞
実際はmain.pyに全ての処理を書くことはなく、
VPC作成処理をvpc.pyに書き、vpc.pyをmain.pyから呼び出すといった構成になると思う。
その場合は、例えば以下のようにソースを作成すると良い。（main.pyとvpc.pyを同じディレクトリに配置する場合）
ソース作成後の実行手順は、上記に示したものと同様になる。
main.py
from vpc import MyConvertedCode
app=App()
MyConvertedCode(app, "vpc")
app.synth()
vpc.py
from cdktf import TerraformStack
from imports.aws.vpc import Vpc
from imports.aws.provider import AwsProvider
class MyConvertedCode(TerraformStack):
def __init__(self, scope, name):
super().__init__(scope, name)
AwsProvider(self, "aws",
region = "ap-northeast-1"
)
Vpc(self, "main",
cidr_block="10.0.0.0/16"
)
今回は以上！
なお、第二子の産休に入り早１か月、最近はブログ以外での勉強を進めているのと、
もうすぐ出産予定日なので、また投稿が鈍るかもしれません💦
どうぞ気長にお付き合いくださいませ。。