Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Неудачный план терраформирования трубопровода Дженкинса

pipeline{
       agent any
stages{
    stage('Checkout') {
      steps {
            git branch: 'master',
                credentialsId: 'xxx-test-credentials',
                url: 'https://gitlab.com/xxxx-xxxx/xxxxx/terraform.git'

            sh "pwd"
            sh "ls -lat"
        }
    }

    stage('Set Terraform path') {
    steps {
      script {
        def tfHome = tool name: 'Terraform'
        env.PATH = "${tfHome}:${env.PATH}"
       }
       sh 'terraform version'

      }
    }

    stage('Provision infrastructure') {
        steps {
          dir('environments/dev')
          {
              withCredentials([azureServicePrincipal('xxx-test-service-principal')]) {
                  script{
                    sh  'terraform init'
                    sh  'terraform plan'
                    sh  'az login --service-principal -u $AZURE_CLIENT_ID -p $AZURE_CLIENT_SECRET -t $AZURE_TENANT_ID'

                    }
              }
                // sh ‘terraform destroy -auto-approve’
          }

        }
    }
  }
}

Я запустил указанный выше базовый конвейер, который запускает Terraform init и plan. Я использовал учетные данные субъекта-службы, созданные для аутентификации в подписке, в которой я хотел создать ресурсы, но получаю следующую ошибку, хотя плагин Azure CLI был установлен на Jenkins, откуда я пытаюсь запустить этот конвейер.

[1m [31mError: [0m [0m [1mError обновление состояния: произошла 1 ошибка: * provider.azurerm: ошибка при создании клиента AzureRM: профиль авторизации Azure CLI не найден. Убедитесь, что Azure CLI установлен, а затем войдите в систему с az login.

[0m

[0m[0m[0m

azure jenkins-plugins terraform-provider-azure jenkins-pipeline
24.07.2019

Ответы:


1

Я почти уверен, что вам нужно сначала авторизоваться, а потом планировать, попробуйте следующее:

sh  'az login --service-principal -u $AZURE_CLIENT_ID -p $AZURE_CLIENT_SECRET -t $AZURE_TENANT_ID'
sh  'terraform init'
sh  'terraform plan'
24.07.2019
  • ну, на этот раз это az: command not found, хотя я уже установил подключаемый модуль Azure cli. Может быть, порядок выполнения команд будет работать, если az login работает нормально ... 24.07.2019
  • нет, этого не произойдет, потому что terraform попытается получить данные аутентификации от z, если вы не авторизуетесь с помощью z - брать нечего. поэтому вам нужно сначала установить az cli 24.07.2019
  • да, мне нужно было бы установить az cli как часть образа докера jenkins, поскольку плагин Azure cli для Jenkins не интегрируется с конвейером Jenkins ... 25.07.2019
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..