Terraform 数据源 (AWS)

Source: Dev.to

Terraform 数据源是什么？

Terraform 中的数据源是对已有资源的 只读查询。它不是创建新资源，而是向云提供商（此处为 AWS）发起查询，并返回可在配置中使用的信息。

何时使用数据源

• 资源已经存在（例如共享的 VPC、已有的 AMI）。
• 资源由其他团队管理（网络或安全团队）。
• 你的 Terraform 模块不应拥有或重新创建该资源。
• 需要最新或经过过滤的某些资源（例如最新的 AMI）。
• 想避免硬编码 ID、ARN 等标识符。

使用数据源可以让基础设施代码更简洁、更具动态性。

示例 1：使用数据源获取 VPC ID

在许多组织中，网络是集中管理的。VPC 已经存在，你的 Terraform 代码只会在其中部署应用资源。

data "aws_vpc" "vpc_name" {
  filter {
    name   = "tag:Name"
    values = ["default-vpc"]
  }
}

• 查找标签 Name = default-vpc 的 VPC。
• 返回 VPC 的 ID，可通过 data.aws_vpc.vpc_name.id 访问。
• 免去了手动获取或维护 VPC ID 的需求。

示例 2：从特定 VPC 中获取子网 ID

获取到 VPC 后，通常还需要该 VPC 内的子网。

data "aws_subnet" "shared_subnet" {
  filter {
    name   = "tag:Name"
    values = ["subnet-a"]
  }
  vpc_id = data.aws_vpc.vpc_name.id
}

• 获取标签 Name = subnet-a 的子网。
• 确保子网属于前面获取的 VPC。
• 返回单个子网 ID，可通过 data.aws_subnet.shared_subnet.id 使用。

这样 Terraform 就能在正确的共享子网中部署 EC2 或 Lambda 资源，而无需硬编码任何内容。

示例 3：获取最新的 Amazon Linux 2 AMI

AMI ID 在各地区经常变化，使用过时或硬编码的 AMI 会导致部署失败。

data "aws_ami" "linux2" {
  most_recent = true
  owners      = ["amazon"]

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

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

  filter {
    name   = "architecture"
    values = ["x86_64"]
  }
}

• 获取 最新 的 Amazon Linux 2 AMI。
• 将结果限制为 Amazon 官方账户拥有的镜像。
• 确保 AMI 符合所需的架构和虚拟化类型。

这是数据源自动保持镜像最新的典型案例。

使用数据源启动 EC2 实例

在获取到 VPC、子网和 AMI 后，可以使用这些动态值来创建 EC2 实例：

resource "aws_instance" "ec2_one" {
  ami           = data.aws_ami.linux2.id
  instance_type = var.instance_type
  subnet_id     = data.aws_subnet.shared_subnet.id
  tags          = var.tags
}

• 使用来自数据源的 AMI。
• 将 EC2 实例放置在共享子网中。
• 应用用户提供的实例类型和标签。

最终得到的是一个可复用、与环境无关且面向未来的 Terraform 配置。

为什么数据源很重要

1. 避免硬编码 – 无需手动存储 ID、ARN 或 AMI。
2. 支持多团队、多账户使用 – 各团队可以引用中心资源，而无需修改权限。
3. 提升可复用性 – 模块变得通用，可在 dev、test、prod 环境中无缝使用。
4. 支持动态和自动化基础设施 – 获取最新 AMI 可确保安全性和一致性。
5. 减少人为错误 – 消除复制粘贴 ID 的错误风险。

结论

Terraform 数据源是构建动态、安全、面向生产的基础设施的关键。它们让你的代码能够与已有的 AWS 资源（如 VPC、子网、AMI 等）交互，而无需重新创建这些资源。上述示例展示了在共享网络环境中，基础设施团队如何广泛使用这些模式。有效利用数据源，能够让你的 Terraform 设置更具可扩展性、可维护性，并与最佳 DevOps 实践保持一致。