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Terraform Infrastructure as Code · 강의

데이터 원본으로 데이터 조회

데이터 원본을 사용해 기존 인프라 또는 외부 서비스의 정보를 가져오고, 더욱 동적이며 적응적인 구성을 만드는 방법을 알아봅니다.

데이터 원본으로 데이터 조회은(는) CoddyKit의 무료 Terraform Infrastructure as Code 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Terraform Infrastructure as Code 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Terraform Infrastructure as Code 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

데이터 소스란 무엇인가요?

Terraform에서는 현재 구성으로 관리하지 않는 기존 인프라나 외부 데이터를 참조해야 하는 경우가 많습니다.

이때 데이터 소스를 사용합니다! 데이터 소스를 사용하면 이미 프로비저닝된 리소스나 외부 서비스에 관한 정보를 Terraform 구성에서 가져올 수 있습니다.

데이터 소스와 리소스 비교

데이터 소스와 리소스를 구분하는 것이 중요합니다.

  • 리소스는 Terraform이 생성, 업데이트 또는 삭제할 인프라를 정의합니다.
  • 데이터 소스는 기존 인프라나 데이터에 관한 정보만 가져옵니다. 아무것도 생성하거나 수정하지 않습니다.

데이터 소스를 인프라에 대한 읽기 전용 질의라고 생각해 보세요.

실용적인 사용 사례

데이터 소스는 다음과 같은 작업에 매우 유용합니다.

  • 기존 Virtual Private Cloud(VPC)의 ID 찾기
  • EC2 인스턴스에 사용할 최신 Amazon Machine Image(AMI) 가져오기
  • 보안 관리 서비스에서 보안 정보 가져오기
  • DNS 레코드나 네트워크 구성 조회

데이터 소스를 사용하면 구성이 더 동적이고 하드코딩에 덜 의존하게 됩니다.

데이터 소스 정의하기

데이터 소스 블록은 리소스 블록과 비슷하게 생겼습니다. data 키워드로 시작하고, 그 뒤에 제공업체와 유형, 로컬 이름이 이어집니다.

data "aws_vpc" "selected" {
  filter {
    name   = "tag:Name"
    values = ["my-existing-vpc"]
  }
}

가져온 데이터 사용하기

데이터 소스가 정보를 가져오면 해당 ATTRIBUTE를 구성의 다른 부분에서 사용할 수 있습니다. 다음 구문으로 참조할 수 있습니다: data.<TYPE>.<NAME>.<ATTRIBUTE>.

예를 들어 선택한 VPC의 ID를 가져오려면 다음과 같이 합니다.

output "vpc_id" {
  value = data.aws_vpc.selected.id
}

최신 AMI 가져오기

일반적인 작업 중 하나는 EC2 인스턴스에 사용할 최신 Amazon Machine Image(AMI)를 찾는 것입니다. 이렇게 하면 AMI ID를 하드코딩하지 않아도 되므로 구성이 더 견고해집니다.

다음은 최신 Amazon Linux 2 AMI를 가져오는 방법입니다.

provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

data "aws_ami" "amazon_linux_2" {
  most_recent = true
  owners      = ["amazon"]

  filter {
    name   = "name"
    values = ["amzn2-ami-hvm-*-x86_64-gp2"]
  }

  filter {
    name   = "virtualization-type"
    values = ["hvm"]
  }
}

output "latest_ami_id" {
  value = data.aws_ami.amazon_linux_2.id
}

동적 S3 정책 문서

데이터 소스는 클라우드 리소스에만 사용하는 것이 아닙니다. aws_iam_policy_document 데이터 소스를 사용하면 복잡한 IAM 정책을 구조화된 방식으로 구성할 수 있습니다.

이 데이터 소스는 정책을 생성하지 않고 JSON 문서를 생성합니다. 그런 다음 이 문서를 S3 버킷과 같은 리소스에 적용할 수 있습니다.

provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

data "aws_iam_policy_document" "s3_read_only_policy" {
  statement {
    principals {
      type        = "AWS"
      identifiers = ["arn:aws:iam::123456789012:user/example-user"]
    }
    actions = [
      "s3:GetObject",
      "s3:ListBucket"
    ]
    resources = [
      "arn:aws:s3:::my-example-bucket",
      "arn:aws:s3:::my-example-bucket/*"
    ]
  }
}

output "policy_json" {
  value = data.aws_iam_policy_document.s3_read_only_policy.json
}

검색 결과 구체화하기

많은 데이터 소스는 필터 블록을 지원합니다. 필터 블록을 사용하면 기준을 지정하여 결과를 좁히고 올바른 리소스나 데이터를 가져올 수 있습니다.

필터는 일반적으로 name(필터링할 ATTRIBUTE)과 values(해당 ATTRIBUTE에 허용되는 값의 목록)를 받습니다.

data "aws_instance" "web" {
  instance_state_names = ["running"]
  filter {
    name   = "tag:Environment"
    values = ["production"]
  }
  filter {
    name   = "instance-type"
    values = ["t2.micro", "t3.micro"]
  }
}

데이터 소스 모범 사례

구성을 깔끔하고 효율적으로 유지하려면 다음을 따르세요.

  • 구체적으로 지정하기: 필터를 사용하여 필요한 정확한 데이터만 가져오고 모호성을 피하세요.
  • 멱등성: 데이터 소스는 본질적으로 멱등성을 가지므로 여러 번 실행해도 같은 결과가 생성됩니다.
  • 호출 최소화: terraform plan 작업의 속도를 높일 수 있도록 필요한 경우에만 데이터를 가져오세요.
  • 출력과 함께 사용하기: 다른 구성이나 사용자에게 필요한 가져온 데이터를 노출하려면 출력을 사용하세요.

데이터 소스 퀴즈

다음 중 Terraform 데이터 소스에 관한 설명으로 TRUE인 것은 무엇인가요?

요약: 데이터 조회

Terraform의 데이터 소스를 사용하면 구성에서 기존 인프라나 외부 서비스에 관한 정보를 조회하고 가져올 수 있다는 것을 배웠습니다.

이 강력한 기능은 하드코딩된 값을 피하고 환경의 현재 상태에 맞게 조정하여 동적이고 유연하며 견고한 구성을 작성할 수 있게 합니다. 데이터 소스는 읽기만 하며, 생성하거나 수정하지 않는다는 점을 기억하세요!

자주 묻는 질문

“데이터 원본으로 데이터 조회” 강의는 무료인가요?

네 — “데이터 원본으로 데이터 조회” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Terraform Infrastructure as Code 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Terraform Infrastructure as Code 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“데이터 원본으로 데이터 조회”에서 뭘 배우나요?

데이터 원본을 사용해 기존 인프라 또는 외부 서비스의 정보를 가져오고, 더욱 동적이며 적응적인 구성을 만드는 방법을 알아봅니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Terraform Infrastructure as Code을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Terraform Infrastructure as Code을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Terraform Infrastructure as Code은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.

“데이터 원본으로 데이터 조회” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Terraform Infrastructure as Code 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Terraform Infrastructure as Code 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. 데이터 원본으로 데이터 조회
  2. 로컬 및 원격 실행 프로비저너
  3. 널 리소스와 트리거
  4. 외부 데이터 및 템플릿 사용
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