EP.07DevOps 系列

Terraform：Infrastructure as Code 入門
用程式碼管理雲端基礎設施

Provider、Resource、State、Module — 告別手動點選 AWS Console， 把整個雲端基礎設施變成可版本控制、可重現、可自動化的程式碼。

Joseph Chen 2026 17 min read Terraform · AWS · IaC · GitHub Actions

為什麼需要 Infrastructure as Code？

AWS Console 很直覺，點幾下就能建立一台 EC2。但當你的系統成長到需要管理幾十個資源時， 「手動點選」這個工作方式會讓你付出慘痛的代價。

手動操作 AWS Console 的問題
情境：你花了 3 天，手動點選 AWS Console 建立了：
  - 1 個 ECS Cluster
  - 3 個 EC2 Instance（t3.medium，Ubuntu 22.04）
  - 1 個 RDS PostgreSQL 15（db.t3.micro，Multi-AZ）
  - 1 個 ElastiCache Redis（cache.t3.micro）
  - 1 個 Application Load Balancer
  - 5 個 Security Groups（精心設定的 Inbound/Outbound Rules）
  - 3 個 IAM Roles（附有精細的 Policy）
  - 2 個 S3 Bucket（帶 Lifecycle Policy）

問題接踵而來：
  1. 同事不知道你做了什麼
     → 沒有文件（或文件馬上過時），新人上手困難

  2. 要在 Staging 環境複製一模一樣的設定？
     → 再手動點一遍（耗時 3 天，且容易出錯）

  3. 不小心刪了一個 Security Group？
     → 不知道原本的 Inbound Rules 是什麼，只能從 Access Log 裡猜

  4. 某個 IAM Policy 是誰改的？改了什麼？
     → 完全沒有 Audit Trail

  5. 災難復原（Disaster Recovery）？
     → 希望你有記錄每個資源的設定，否則從頭來過

Infrastructure as Code（IaC）的核心思想是：把基礎設施的「期望狀態」 寫成程式碼，交給工具去執行和管理。這帶來三個根本性的改變：

版本控制

所有基礎設施的變更都在 Git history 裡。誰在什麼時候做了什麼， 一覽無遺。想回滾？git revert 就行。

可重現性

一個指令，在任何環境（Production、Staging、Dev）建立 一模一樣的設定。環境一致性問題從根本解決。

自動化

CI/CD Pipeline 自動觸發 Terraform，部署基礎設施不需要 人工操作，減少人為失誤。

Terraform vs 其他 IaC 工具

IaC 工具不只 Terraform。AWS CloudFormation（只支援 AWS）、 Pulumi（用真正的程式語言如 TypeScript 撰寫）、Ansible（偏向 Configuration Management） 都是選項。Terraform 的優勢是：多雲支援（AWS、GCP、Azure、Vercel 通吃）、 語法簡潔（HCL）、社群龐大、Provider 生態系豐富。

Terraform 核心概念

在寫第一行 Terraform 之前，先理解這六個核心概念。它們是整個 Terraform 心智模型的基礎， 搞懂了，之後讀任何配置都能快速理解。

六個核心概念速覽
Provider：連接到雲端平台的「橋接器」
  └── 告訴 Terraform：我要管理哪個雲端平台的資源
  └── 例：provider "aws" { region = "us-east-1" }
  └── 支援：AWS、GCP、Azure、Vercel、Cloudflare、GitHub...（數千個）

Resource：你要管理的「雲端資源」
  └── 每個 Resource 對應一個真實的雲端資源
  └── 例：resource "aws_instance" "web" { ... }  →  一台 EC2
  └── 格式：resource "<provider_resource_type>" "<local_name>" { ... }

State：Terraform 記錄「實際狀態」的地方
  └── terraform.tfstate 檔案，記錄每個 Resource 目前真實的狀態
  └── Terraform 靠 State 知道「現在有什麼」，比對「你想要什麼」，計算出差異
  └── 警告：不要手動編輯 tfstate！也不要 commit 到 Git（含敏感資訊）

Module：可重用的「配置集合」
  └── 類似函式：把一組 Resources 封裝成模組，可以重複使用
  └── 例：一個 web-app module，包含 ECS + ALB + Security Group

Variable：「輸入參數」
  └── 讓配置更靈活，不要 hardcode 環境相關的值
  └── 例：var.region、var.instance_type、var.environment

Output：「輸出值」
  └── 讓其他 Module 或使用者看到建立完成的資源資訊
  └── 例：output "app_url" { value = aws_lb.main.dns_name }

State 的重要性（最容易誤解的概念）

Terraform 採用「宣告式（Declarative）」的設計：你告訴 Terraform「我想要什麼狀態」， 它負責計算出「需要做什麼操作」來達到那個狀態。這個計算過程依賴 State 檔案。

Terraform 如何使用 State 計算差異
你的 main.tf（期望狀態）：
  resource "aws_db_instance" "main" {
    allocated_storage = 50    ← 你改成 50 了
    instance_class    = "db.t3.micro"
  }

terraform.tfstate（實際狀態）：
  {
    "allocated_storage": 20,  ← 目前實際是 20
    "instance_class": "db.t3.micro"
  }

terraform plan 計算出的差異（Plan）：
  ~ aws_db_instance.main will be updated in-place
    - allocated_storage = 20
    + allocated_storage = 50

  Plan: 0 to add, 1 to change, 0 to destroy.

terraform apply 執行後：
  → 呼叫 AWS API 把 RDS 的 storage 從 20 GB 調整為 50 GB
  → 更新 terraform.tfstate 記錄新狀態

第一個 Terraform 配置

從一個完整但精簡的例子開始：用 Terraform 在 AWS 上建立一套 Web 應用的基礎設施， 包含 VPC、Subnet、RDS。每一行都有解釋，讓你看懂 HCL（HashiCorp Configuration Language）的語法邏輯。

main.tf — 完整的 Web 應用基礎設施
# main.tf — 建立一個 Web 應用基礎設施

terraform {
  required_providers {
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = "~> 5.0"    # 允許 5.x，不允許 6.x（防止破壞性升級）
    }
  }

  # 儲存 State 到 S3（團隊共用，不能用 local 的 tfstate）
  backend "s3" {
    bucket = "my-terraform-state"          # 必須先手動建立這個 bucket
    key    = "production/terraform.tfstate"
    region = "us-east-1"
  }
}

provider "aws" {
  region = var.region    # 從 variable 讀取，不要 hardcode
}

# ─── Variables ──────────────────────────────────────────────────────

variable "region" {
  type        = string
  default     = "us-east-1"
  description = "AWS 部署區域"
}

variable "environment" {
  type        = string
  description = "環境名稱（production | staging | development）"
}

variable "app_name" {
  type        = string
  description = "應用程式名稱，用於資源命名"
}

variable "db_password" {
  type        = string
  sensitive   = true    # 不在 plan 輸出中顯示，保護敏感資訊
  description = "RDS 資料庫密碼"
}

# ─── Data Sources（查詢既有資源）───────────────────────────────────

# 查詢此 Region 可用的 AZ 清單
data "aws_availability_zones" "available" {
  state = "available"
}

# ─── VPC ────────────────────────────────────────────────────────────

resource "aws_vpc" "main" {
  cidr_block           = "10.0.0.0/16"
  enable_dns_hostnames = true
  enable_dns_support   = true

  tags = {
    Name        = "${var.app_name}-vpc"
    Environment = var.environment
    ManagedBy   = "terraform"    # 方便在 Console 識別哪些資源是 Terraform 管的
  }
}

# Internet Gateway（讓 VPC 內的資源能連上 Internet）
resource "aws_internet_gateway" "main" {
  vpc_id = aws_vpc.main.id    # 引用同一個 tf 裡的其他 resource

  tags = {
    Name = "${var.app_name}-igw"
  }
}

# ─── Subnets ─────────────────────────────────────────────────────────

# Public Subnet × 2（分散在兩個 AZ，提升可用性）
resource "aws_subnet" "public" {
  count = 2    # count meta-argument：建立 2 個相同結構的資源

  vpc_id            = aws_vpc.main.id
  cidr_block        = "10.0.${count.index}.0/24"    # 10.0.0.0/24、10.0.1.0/24
  availability_zone = data.aws_availability_zones.available.names[count.index]

  map_public_ip_on_launch = true    # 在這個 Subnet 啟動的 EC2 自動取得 Public IP

  tags = {
    Name = "${var.app_name}-public-${count.index + 1}"
    Type = "public"
  }
}

# Private Subnet × 2（RDS 放在這裡，不暴露在 Internet）
resource "aws_subnet" "private" {
  count = 2

  vpc_id            = aws_vpc.main.id
  cidr_block        = "10.0.${count.index + 10}.0/24"    # 10.0.10.0/24、10.0.11.0/24
  availability_zone = data.aws_availability_zones.available.names[count.index]

  tags = {
    Name = "${var.app_name}-private-${count.index + 1}"
    Type = "private"
  }
}

# ─── RDS PostgreSQL ──────────────────────────────────────────────────

# RDS 需要一個 Subnet Group（指定要部署在哪些 Subnet）
resource "aws_db_subnet_group" "main" {
  name       = "${var.app_name}-db-subnet-group"
  subnet_ids = aws_subnet.private[*].id    # [*] splat：取所有 private subnet 的 id

  tags = {
    Name = "${var.app_name}-db-subnet-group"
  }
}

resource "aws_db_instance" "main" {
  identifier        = "${var.app_name}-${var.environment}-db"
  engine            = "postgres"
  engine_version    = "15.4"
  instance_class    = "db.t3.micro"
  allocated_storage = 20
  storage_type      = "gp3"

  db_name  = "app"
  username = "postgres"
  password = var.db_password    # 從 variable 注入，絕對不要 hardcode 在這裡！

  db_subnet_group_name   = aws_db_subnet_group.main.name
  vpc_security_group_ids = [aws_security_group.rds.id]

  backup_retention_period = 7        # 保留 7 天的自動備份
  backup_window           = "03:00-04:00"    # UTC 備份時間窗口
  maintenance_window      = "sun:04:00-sun-05:00"

  deletion_protection     = true     # 防止 terraform destroy 誤刪 RDS！
  skip_final_snapshot     = false    # destroy 前強制建立最後一個快照
  final_snapshot_identifier = "${var.app_name}-final-snapshot"

  tags = {
    Environment = var.environment
  }
}

# ─── Security Group ──────────────────────────────────────────────────

resource "aws_security_group" "rds" {
  name        = "${var.app_name}-rds-sg"
  description = "Allow PostgreSQL access from app servers only"
  vpc_id      = aws_vpc.main.id

  ingress {
    from_port   = 5432
    to_port     = 5432
    protocol    = "tcp"
    cidr_blocks = ["10.0.0.0/16"]    # 只允許 VPC 內部流量
  }

  egress {
    from_port   = 0
    to_port     = 0
    protocol    = "-1"
    cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
  }
}

# ─── Outputs ─────────────────────────────────────────────────────────

output "vpc_id" {
  value       = aws_vpc.main.id
  description = "VPC ID"
}

output "db_endpoint" {
  value       = aws_db_instance.main.endpoint
  sensitive   = true    # 不在 terminal 輸出中顯示（含 hostname）
  description = "RDS 連線端點"
}

output "public_subnet_ids" {
  value       = aws_subnet.public[*].id
  description = "Public Subnet IDs（供 ALB 使用）"
}

Terraform 工作流程

Terraform 的日常工作流程非常規律，核心就是三個步驟： init → plan → apply。 理解每個步驟的作用，才能安心操作，不會誤刪資源。

Terraform 完整工作流程
# ─── 1. Init：初始化（第一次使用或換了 Backend/Provider 時執行）────────
terraform init

# 做了什麼：
# - 下載 Provider Plugin（如 AWS Provider 到 .terraform/ 目錄）
# - 初始化 Backend（連接到 S3 State 儲存）
# - 輸出：Terraform has been successfully initialized!

# ─── 2. Plan：預覽（告訴你「將要做什麼」，不真正執行）──────────────────
terraform plan

# 輸出範例：
# Terraform will perform the following actions:
#
#   + aws_vpc.main will be created
#       cidr_block = "10.0.0.0/16"
#       ...
#
#   + aws_subnet.public[0] will be created
#   + aws_subnet.public[1] will be created
#
#   ~ aws_db_instance.main will be updated in-place
#     - allocated_storage = 20
#     + allocated_storage = 50
#
#   - aws_security_group.old_sg will be destroyed
#
# Plan: 3 to add, 1 to change, 1 to destroy.

# 把 Plan 結果存到檔案（CI/CD 中很有用）
terraform plan -out=tfplan

# ─── 3. Apply：執行（輸入 yes 確認，或用 -auto-approve 跳過確認）──────
terraform apply

# 如果要用上一步儲存的 plan（保證 apply 的內容和 plan 一模一樣）
terraform apply tfplan

# ─── 其他常用指令 ──────────────────────────────────────────────────────

# 查看目前管理的所有資源
terraform show

# 列出 State 中的資源清單
terraform state list

# 格式化 .tf 檔案（自動對齊縮排）
terraform fmt

# 驗證語法是否正確
terraform validate

# 把某個「手動建立的資源」匯入到 Terraform State 管理
terraform import aws_instance.web i-0a1b2c3d4e5f67890

# 銷毀所有資源（危險！務必先 plan，確認不會誤刪）
terraform destroy

terraform destroy 的安全防線

永遠不要在 Production 環境直接執行 terraform destroy。 建議在 RDS 和重要資源上設定 deletion_protection = true 和prevent_destroy = true（lifecycle block）， 讓 Terraform 在嘗試銷毀這些資源時報錯，強制你手動解除保護才能刪除。

lifecycle block — 防止誤刪重要資源
resource "aws_db_instance" "main" {
  # ... 其他設定 ...

  lifecycle {
    prevent_destroy = true    # terraform destroy 時，這個資源會報錯拒絕刪除

    # 只在明確需要時才刪除/重建（而不是因為某個設定改變就重建）
    ignore_changes = [
      password,    # 密碼在 DB 中改了，不要讓 Terraform 誤以為需要重建
    ]

    # 先建立新的，再刪除舊的（Zero-downtime replacement）
    create_before_destroy = true
  }
}

Module — 封裝可重用的配置

當你需要在 Production 和 Staging 建立相同的基礎設施時， 如果每個環境都複製貼上一遍 .tf 檔案， 維護起來會是噩夢。Module 就是解法：把一組 Resources 封裝成可重用的模組， 就像函式一樣可以傳入參數、複用邏輯。

Module 目錄結構
terraform/
├── main.tf              ← 根模組，呼叫子模組
├── variables.tf         ← 根模組的 variables
├── outputs.tf           ← 根模組的 outputs
├── terraform.tfvars     ← 實際的變數值（放在 .gitignore！）
└── modules/
    ├── web-app/
    │   ├── main.tf      ← Web App 模組的主要配置
    │   ├── variables.tf ← 模組的輸入參數定義
    │   └── outputs.tf   ← 模組的輸出值定義
    └── database/
        ├── main.tf
        ├── variables.tf
        └── outputs.tf
modules/web-app/main.tf — 定義一個可重用的 Web App 模組
# modules/web-app/variables.tf
variable "app_name" {
  type        = string
  description = "應用程式名稱"
}

variable "environment" {
  type        = string
  description = "環境名稱"
}

variable "instance_count" {
  type        = number
  default     = 2
  description = "ECS Service 的執行個數"
}

variable "vpc_id" {
  type        = string
  description = "部署到哪個 VPC"
}

variable "subnet_ids" {
  type        = list(string)
  description = "ECS 任務執行的 Subnet 清單"
}

# modules/web-app/main.tf
resource "aws_ecs_cluster" "main" {
  name = "${var.app_name}-${var.environment}"

  setting {
    name  = "containerInsights"
    value = "enabled"    # 開啟 CloudWatch Container Insights
  }

  tags = {
    Environment = var.environment
    ManagedBy   = "terraform"
  }
}

resource "aws_ecs_task_definition" "main" {
  family                   = "${var.app_name}-${var.environment}"
  requires_compatibilities = ["FARGATE"]
  network_mode             = "awsvpc"
  cpu                      = 256
  memory                   = 512

  container_definitions = jsonencode([
    {
      name      = var.app_name
      image     = "${aws_ecr_repository.main.repository_url}:latest"
      essential = true
      portMappings = [
        { containerPort = 3000, protocol = "tcp" }
      ]
      logConfiguration = {
        logDriver = "awslogs"
        options = {
          "awslogs-group"         = "/ecs/${var.app_name}"
          "awslogs-region"        = "us-east-1"
          "awslogs-stream-prefix" = "ecs"
        }
      }
    }
  ])
}

resource "aws_ecs_service" "main" {
  name            = var.app_name
  cluster         = aws_ecs_cluster.main.id
  task_definition = aws_ecs_task_definition.main.arn
  desired_count   = var.instance_count
  launch_type     = "FARGATE"

  network_configuration {
    subnets          = var.subnet_ids
    security_groups  = [aws_security_group.ecs.id]
    assign_public_ip = true
  }

  # 部署策略：先啟動新的，再停舊的（Zero-downtime）
  deployment_minimum_healthy_percent = 100
  deployment_maximum_percent         = 200
}

# modules/web-app/outputs.tf
output "cluster_arn" {
  value       = aws_ecs_cluster.main.arn
  description = "ECS Cluster ARN"
}

output "service_name" {
  value       = aws_ecs_service.main.name
  description = "ECS Service 名稱"
}
根 main.tf — 用 Module 部署多個環境
# terraform/main.tf

# Production 環境 — 跑 5 個執行個數
module "production_app" {
  source = "./modules/web-app"

  app_name       = "myapp"
  environment    = "production"
  instance_count = 5         # 生產環境需要 5 個，保障高可用
  vpc_id         = aws_vpc.production.id
  subnet_ids     = aws_subnet.production_public[*].id
}

# Staging 環境 — 跑 1 個執行個數（省錢）
module "staging_app" {
  source = "./modules/web-app"

  app_name       = "myapp"
  environment    = "staging"
  instance_count = 1         # 暫存環境只跑 1 個就夠了
  vpc_id         = aws_vpc.staging.id
  subnet_ids     = aws_subnet.staging_public[*].id
}

# 引用 Module 的 Output
output "production_cluster_arn" {
  value = module.production_app.cluster_arn
}

output "staging_service_name" {
  value = module.staging_app.service_name
}

善用 Terraform Registry 的官方模組

不需要所有 Module 都自己寫。Terraform Registry（registry.terraform.io） 上有 HashiCorp 和社群維護的官方模組，涵蓋 VPC、EKS、RDS 等常見架構。 例如 terraform-aws-modules/vpc/aws 是 AWS VPC 最廣泛使用的模組，已解決了所有常見的 Subnet、Route Table、NAT Gateway 設定。

Terraform 最佳實踐

Terraform 很強大，但用不好也能讓你付出慘痛代價。 以下是在 Production 環境中必須遵守的最佳實踐，每一條都是血淚教訓。

最佳實踐 1：永遠使用 Remote State + State Locking
# 絕對不要用 local 的 terraform.tfstate（會因為人員不同步而衝突）
# 使用 S3 + DynamoDB 實現 Remote State 和 State Locking

terraform {
  backend "s3" {
    bucket         = "company-terraform-state"    # 存放 tfstate 的 S3 bucket
    key            = "production/terraform.tfstate"
    region         = "us-east-1"
    encrypt        = true     # 靜態加密，保護 tfstate 中的敏感資訊

    # DynamoDB Table 用於 State Locking
    # 防止兩個人同時 apply，造成 State 損壞
    dynamodb_table = "terraform-state-lock"
  }
}

# 建立 DynamoDB Lock Table（只需做一次，可以用獨立的 bootstrap tf 管理）
resource "aws_dynamodb_table" "terraform_lock" {
  name         = "terraform-state-lock"
  billing_mode = "PAY_PER_REQUEST"
  hash_key     = "LockID"

  attribute {
    name = "LockID"
    type = "S"
  }
}
最佳實踐 2：敏感資訊的正確處理方式
# variables.tf — 聲明敏感變數
variable "db_password" {
  type        = string
  sensitive   = true    # plan/apply 輸出中不顯示此值
  description = "RDS 資料庫密碼（從環境變數或 Secret Manager 注入）"
}

variable "jwt_secret" {
  type      = string
  sensitive = true
}

# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 方法 A：terraform.tfvars（本地開發用，放在 .gitignore！）
# terraform.tfvars 內容：
# db_password = "local-dev-password-only"
#
# 方法 B：環境變數（CI/CD 推薦，TF_VAR_ 前綴自動對應 variable）
# export TF_VAR_db_password=${{ secrets.DB_PASSWORD }}
# export TF_VAR_jwt_secret=${{ secrets.JWT_SECRET }}
#
# 方法 C：AWS Secrets Manager（Production 最佳實踐）
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────

# 從 AWS Secrets Manager 讀取密碼（零明文儲存）
data "aws_secretsmanager_secret_version" "db_password" {
  secret_id = "production/myapp/db-password"
}

resource "aws_db_instance" "main" {
  # ...
  password = data.aws_secretsmanager_secret_version.db_password.secret_string
}

# .gitignore — 必須加上這些
# terraform.tfvars
# *.tfvars
# .terraform/
# terraform.tfstate
# terraform.tfstate.backup
# crash.log
最佳實踐 3：GitHub Actions 自動化 Terraform
# .github/workflows/terraform.yml
name: Terraform CI/CD

on:
  push:
    branches: [main]
    paths: ['terraform/**']    # 只有 terraform/ 目錄有變更時才觸發
  pull_request:
    branches: [main]
    paths: ['terraform/**']

jobs:
  terraform:
    name: Terraform Plan & Apply
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      pull-requests: write    # 允許寫入 PR Comment（貼 Plan 結果）

    steps:
      - name: Checkout
        uses: actions/checkout@v4

      - name: Setup Terraform
        uses: hashicorp/setup-terraform@v3
        with:
          terraform_version: "1.7.0"
          # 也可以用 terraform_wrapper: false 關閉 wrapper 取得純輸出

      - name: Configure AWS Credentials
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
        with:
          aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
          aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
          aws-region: us-east-1

      - name: Terraform Init
        run: terraform -chdir=terraform init

      - name: Terraform Format Check
        run: terraform -chdir=terraform fmt -check -recursive
        # 如果有格式問題，Pipeline 失敗，強制開發者 fmt 後才能 merge

      - name: Terraform Validate
        run: terraform -chdir=terraform validate

      - name: Terraform Plan
        id: plan
        run: |
          terraform -chdir=terraform plan \
            -var="db_password=${{ secrets.DB_PASSWORD }}" \
            -out=tfplan \
            -no-color 2>&1 | tee plan_output.txt
        continue-on-error: true    # Plan 失敗也繼續，讓後面步驟能貼 Comment

      - name: Comment Plan on PR
        if: github.event_name == 'pull_request'
        uses: actions/github-script@v7
        with:
          script: |
            const fs = require('fs');
            const plan = fs.readFileSync('plan_output.txt', 'utf8');
            const body = `## Terraform Plan

```
${plan}
````;
            github.rest.issues.createComment({
              issue_number: context.issue.number,
              owner: context.repo.owner,
              repo: context.repo.repo,
              body,
            });

      - name: Terraform Apply（只有 main branch 才執行）
        if: github.ref == 'refs/heads/main' && github.event_name == 'push'
        run: |
          terraform -chdir=terraform apply \
            -var="db_password=${{ secrets.DB_PASSWORD }}" \
            -auto-approve \
            tfplan

工作流程建議：PR Review 前先看 Plan

推薦流程

  1. 開一個 Feature Branch 修改 .tf 檔案
  2. 開 PR → GitHub Actions 自動跑 Plan
  3. Reviewer 看 Plan 結果（貼在 PR Comment）
  4. 確認 Plan 沒問題後才 Merge
  5. Merge 到 main → 自動 Apply

常見錯誤

  • 直接在 main branch 改 tf 並 apply（無 Review）
  • 把 tfvars 或 tfstate commit 進 Git
  • 沒有 State Locking，多人同時 apply
  • 在 CI 中使用有過多權限的 IAM Key
  • 忘記設定 deletion_protection 就執行 destroy

進階：Terragrunt 解決多環境管理問題

當你需要管理 10 個以上的環境（多個 AWS 帳號、多個 Region）， 重複的 backend 和 provider 配置會讓你痛苦。 Terragrunt 是 Terraform 的 Wrapper，讓你能 DRY（Don't Repeat Yourself）地管理多環境配置。 它在 Monorepo 架構的 IaC 管理中非常流行。

Tags

TerraformIaCAWSInfrastructure as CodeDevOpsCloud

上一篇

EP.06 監控與告警

下一篇

EP.01 測試金字塔