Definir Deux Groupes Cibles Differents sur un Load Balancer AWS avec Terraform
Vous apprendrez comment utiliser plus d'un groupe cible derriere un Elastic Load Balancer dans les services AWS avec Terraform.

La semaine derniere, j'ai ecrit une infrastructure as code via Terraform. Dans mon cas, je dois transmettre le trafic de l'interface publique de l'Application Load Balancer AWS vers deux groupes cibles differents. Le langage Hashicorp (HCL) n'est pas un langage difficile mais la documentation manque de nombreux sujets et il y a aussi des points non documentes dans terraform.
J'ai cherche sur Google avant de m'assurer mais j'ai vu qu'il y a beaucoup de questions et de problemes sur le sujet "Utiliser plus d'un groupe cible sur AWS avec terraform".
J'ai lu les solutions suggerees mais elles ne m'ont pas aide. Apres cela, j'ai decide d'utiliser "aws_lb_listener" comme ressource. Finalement, j'ai trouve une solution a mon cas par moi-meme. Vous pouvez voir les details ci-dessous :
resource "aws_lb" "awsalb" {
name = "my-aws-loadbalancer"
internal = false
load_balancer_type = "application"
security_groups = [aws_security_group.lb.id]
subnets = data.aws_subnet_ids.subnets.ids
enable_deletion_protection = false
tags = {
Name = “My AWS ALB Load Balancer”
}
}
resource “aws_lb_target_group” “origin” {
name = “Origin-Group”
port = 5080
protocol = “HTTP”
vpc_id = data.aws_vpc.default.id
stickiness {
type = “lb_cookie”
}
}
resource “aws_lb_target_group” “edge” {
name = “Edge-Group”
port = 5080
protocol = “HTTP”
vpc_id = data.aws_vpc.default.id
stickiness {
type = “lb_cookie”
}
}
resource “aws_lb_listener” “http” {
load_balancer_arn = aws_lb.awsalb.arn
port = “80”
protocol = “HTTP”
default_action {
type = “forward”
forward {
target_group {
arn = aws_lb_target_group.origin.arn
}
target_group {
arn = aws_lb_target_group.edge.arn
}
stickiness {
enabled = true
duration = 28800
}
}
}
}
J'espere que cette astuce vous sera utile.
Edition du 28 juin 2022 : J'ai utilise ce bloc de code sur https://github.com/flightlesstux/antmedia/tree/master/aws-cluster
Plus d'Ercan
Deux autres sites, même auteur, terrain différent.
IA, LLMs, agents, ML appliquée.
Notes de terrain sur les charges IA. Analyse des coûts Bedrock, patterns d'agents, compromis de stockage vectoriel, modes de défaillance en production.
Visiter ercan.ai →Le hub. À propos, conseil, contact.
Hub personnel pour les deux pistes d'écriture. Qui je suis, comment fonctionne le conseil, comment me joindre.
Visiter ercanermis.com →