Terraform বেসিকস — প্রোভাইডার, রিসোর্স, স্টেট

১ · Provider — প্ল্যাটফর্মের সাথে কথা বলার প্লাগইন

Terraform নিজে একটি জেনেরিক ইঞ্জিন — এটি নিজে থেকে জানে না কীভাবে কোনো নির্দিষ্ট ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের সাথে কথা বলতে হয়। এই কাজটি করে ProviderProviderএকটি প্লাগইন যা Terraform-এর কোর ইঞ্জিনকে একটি নির্দিষ্ট প্ল্যাটফর্মের API-এর সাথে কীভাবে কথা বলতে হয় তা শেখায় — AWS, Azure, GCP, Kubernetes ইত্যাদির নিজস্ব provider আছে। — AWS, Azure, GCP, Kubernetes এমনকি অনেক SaaS টুলেরও নিজস্ব provider প্লাগইন আছে। এই আর্কিটেকচারের সুবিধা হলো — কোর ইঞ্জিন প্রোভাইডার-অজ্ঞেয়বাদী (provider-agnostic), শুধু নির্দিষ্ট প্লাগইনগুলো প্ল্যাটফর্ম-নির্দিষ্ট। এই কারণেই এই কোর্সের পুরো IaC মডিউল কোনো নির্দিষ্ট cloud vendor ধরে নেয় না — কনসেপ্টগুলো যেকোনো provider-এর সাথে প্রযোজ্য।

২ · Resource — একক ইনফ্রাস্ট্রাকচার অবজেক্ট

ResourceResourceএকটি একক ইনফ্রাস্ট্রাকচার অবজেক্ট যা আপনি ম্যানেজ করতে চান — যেমন একটি ভার্চুয়াল মেশিন, একটি স্টোরেজ বাকেট, একটি সিকিউরিটি গ্রুপ — কনফিগারেশনে ঘোষিত হয়। আপনার কনফিগারেশন ফাইল অনেকগুলো resource ব্লকের সমষ্টি — প্রতিটি একটি নির্দিষ্ট ইনফ্রাস্ট্রাকচার অবজেক্ট বর্ণনা করে (একটি ভিএম, একটি নেটওয়ার্ক, একটি ডেটাবেস)। এই resource-গুলো একসাথে মিলেই আপনার সম্পূর্ণ কাঙ্ক্ষিত ইনফ্রাস্ট্রাকচার তৈরি করে — L17-এ শেখা ডিক্লারেটিভ দর্শনের সরাসরি প্রয়োগ।

৩ · State file — Terraform-এর স্মৃতি

State fileState fileTerraform-এর রেকর্ড যা মনে করে বর্তমানে কী ইনফ্রাস্ট্রাকচার exist করছে — আপনার কনফিগারেশনকে বাস্তব-জগতের রিসোর্স আইডির সাথে ম্যাপ করে। হলো সেই ফাইল যা আপনার কনফিগারেশনকে বাস্তব-জগতের রিসোর্স আইডির সাথে সংযুক্ত করে — Terraform এই ফাইল ছাড়া জানতে পারবে না কোন রিসোর্স already তৈরি হয়ে গেছে এবং কোনটা এখনো তৈরি করতে হবে।

৪ · মূল ওয়ার্কফ্লো — plan তারপর apply

Terraform-এর দৈনন্দিন ওয়ার্কফ্লো তিনটি ধাপে চলে —

• কনফিগ লেখা — কাঙ্ক্ষিত অবস্থা বর্ণনা করে ফাইল লেখা (L17-এর ডিক্লারেটিভ দর্শন)।
• plan — কনফিগারেশনকে বর্তমান state-এর সাথে তুলনা করে কী কী পরিবর্তন হবে তার একটি প্রিভিউ দেখানো (কিছুই আসলে পরিবর্তন হয় না এই ধাপে) — কোন রিসোর্স তৈরি হবে, কোনটা পরিবর্তন হবে, কোনটা মুছে ফেলা হবে।
• apply — plan-এ দেখানো পরিবর্তনগুলো আসলে প্রয়োগ করা এবং state file আপডেট করা।

৫ · Python-এ plan/apply সিমুলেট করা

নিচের সিমুলেশনে desired_config ও current_state দুটো dict — যথাক্রমে আপনার কনফিগ ফাইল ও Terraform-এর state file-এর প্রতীক। plan() ফাংশন দুটো dict তুলনা করে কোন রিসোর্স add, change বা remove হবে তা বের করে — এবং এটি আগে থেকেই প্রিন্ট করে দেখায়, কোনো state আসলে পরিবর্তন করার আগে।

# toy সিমুলেশন — কোনো real Terraform CLI বা cloud API কল হচ্ছে না
desired_config = {
    "web-01": {"type": "medium", "region": "dhaka-1"},
    "web-02": {"type": "small", "region": "dhaka-1"},
    "cache-01": {"type": "small", "region": "dhaka-1"},   # নতুন রিসোর্স
}

current_state = {
    "web-01": {"type": "medium", "region": "dhaka-1"},    # অপরিবর্তিত
    "web-02": {"type": "micro", "region": "dhaka-1"},      # type ভিন্ন -> change
    "db-01": {"type": "large", "region": "dhaka-1"},       # কনফিগে নেই -> remove
}

def plan(desired, current):
    """desired ও current state তুলনা করে একটি পরিবর্তনের সারাংশ ফেরত দেয়।"""
    actions = {"add": [], "change": [], "remove": [], "no-op": []}
    for name, spec in desired.items():
        if name not in current:
            actions["add"].append(name)
        elif current[name] != spec:
            actions["change"].append(name)
        else:
            actions["no-op"].append(name)
    for name in current:
        if name not in desired:
            actions["remove"].append(name)
    return actions

def apply(desired, current, plan_result):
    """plan অনুযায়ী current_state mutate করে desired-এর সাথে মিলিয়ে দেয়।"""
    for name in plan_result["remove"]:
        del current[name]
    for name in plan_result["add"] + plan_result["change"]:
        current[name] = dict(desired[name])
    return current

result = plan(desired_config, current_state)
print("=== Terraform plan (প্রিভিউ — এখনো কিছুই পরিবর্তন হয়নি) ===")
print(f"  + যোগ হবে ({len(result['add'])}):    {result['add']}")
print(f"  ~ পরিবর্তন হবে ({len(result['change'])}): {result['change']}")
print(f"  - মুছে ফেলা হবে ({len(result['remove'])}): {result['remove']}")
print(f"  = অপরিবর্তিত ({len(result['no-op'])}):  {result['no-op']}")

print("\n=== apply চালানোর পর current_state ===")
new_state = apply(desired_config, current_state, result)
for name, spec in sorted(new_state.items()):
    print(f"  {name}: {spec}")