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# 를 사용하여 Deadline Cloud 팜 배포 Terraform
<a name="examples-terraform"></a>

GitHub 웹 사이트의 deadline-cloud-samples 리포지토리에 있는 [terraform](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/terraform) 디렉터리에는 AWSCC 공급자의 `awscc_deadline_*` 리소스와 함께 Deadline Cloud 팜을 배포하는 Terraform 구성이 포함되어 있습니다. Terraform와 CloudFormation 의 비교는 단원을 AWS CDK참조하십시오[Deadline Cloud 인프라를 코드로 관리](infrastructure-as-code.md).

GitHub 웹 사이트의 [starter\_farm](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/terraform/farm_templates/starter_farm) 구성은 CloudFormation 스타터 팜()과 Terraform 동일합니다[를 사용하여 스타터 Deadline Cloud 팜 배포 CloudFormation](examples-cfn-starter-farm.md). 프로덕션 대기열과 패키지 빌드 대기열이 있는 팜을 배포합니다. 팜에는 CPU Linux, CPU Windows, CUDA 등 최대 3개의 서비스 관리형 플릿이 포함됩니다Linux. conda 대기열 환경은 사용자가 제공하는 Amazon S3 버킷의 프라이빗 conda 채널과 `deadline-cloud` 채널을 사용합니다.

스타터 팜을 배포하려면 Terraform 1.0 이상 AWS , 자격 증명, 작업 연결을 위한 Amazon S3 버킷 및 conda 채널, Deadline Cloud 모니터가 필요합니다. 필요한 `job_attachments_bucket_name` 변수를 설정한 다음 다음을 실행합니다.

```
cd terraform/farm_templates/starter_farm
terraform init
terraform apply
```

GitHub 웹 사이트의 [knfsd\_xregion\_cache](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/terraform/farm_templates/knfsd_xregion_cache) 구성은 VPC 리소스 엔드포인트를 통해 KNFSD 읽기 캐시를 통해 원격 NFS 파일러를 읽는 서비스 관리형 플릿을 배포합니다. 플릿 캐시가 온프레미스 또는 다른 원격 파일러에서 읽기를 수행할 때 시작점으로 사용합니다.