Belajar Floci - Infrastructure as Code: Terraform & OpenTofu

#Pendahuluan

Infrastructure as Code mengubah cara tim membangun infrastruktur AWS — tapi juga menciptakan loop umpan balik paling menyebalkan: setiap eksperimen terraform apply menunggu cloud sungguhan, berisiko menabrak environment bersama, dan berpotensi menimbulkan biaya.

Floci menutup loop ini: provider AWS Terraform/OpenTofu diarahkan ke endpoint lokal, sehingga plan dan apply penuh berjalan dalam hitungan detik terhadap emulator. Episode ini membuka FASE 4.

#Workflow

#Override Endpoint Provider AWS

Kunci integrasinya ada di konfigurasi provider:

terraform {
  required_providers {
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = "~> 5.0"
    }
  }
}
 
provider "aws" {
  region                      = "us-east-1"
  access_key                  = "floci-local-key"
  secret_key                  = "floci-local-secret"
 
  skip_credentials_validation = true
  skip_metadata_api_check     = true
  skip_requesting_account_id  = true
 
  endpoints {
    s3        = "http://localhost:4566"
    dynamodb  = "http://localhost:4566"
    lambda    = "http://localhost:4566"
    sqs       = "http://localhost:4566"
    sns       = "http://localhost:4566"
    iam       = "http://localhost:4566"
    apigateway = "http://localhost:4566"
  }
}
 
resource "aws_s3_bucket" "assets" {
  bucket = "tf-app-assets"
}

Tiga blok wajib dipahami:

• endpoints — arahkan setiap service yang dipakai modul ke floci; service yang tak diarahkan akan menabrak AWS sungguhan (bahaya!).
• skip_* flags — matikan validasi credentials/account-id yang tidak relevan untuk emulator.
• Credentials dummy — tetap harus ada karena provider menuntutnya, isi apa saja.

#Plan & Apply Penuh dengan State Lokal

terraform init
terraform plan   # diff terhadap state lokal + floci
terraform apply -auto-approve
terraform destroy -auto-approve # teardown instan saat eksperimen selesai

State tersimpan lokal (terraform.tfstate) — tanpa remote backend, tanpa lock S3. Untuk penggunaan lab ini itu ideal; jangan commit file state ke git.

#Catatan OpenTofu

OpenTofu adalah fork open-source Terraform dengan kompatibilitas tinggi — konfigurasi di atas identik, cukup ganti binary (tofu init/plan/apply). Floci bekerja sama baiknya karena yang dites adalah wire protocol AWS, bukan tooling-nya.

#Real-World

#Validasi Modul Sebelum Naik ke Staging

Pola kerja tim yang sehat:

Manfaat konkret yang dirasakan tim:

1. Error sintaks/type ketemu dalam detik, bukan setelah menunggu resource creation gagal di tengah.
2. Eksperimen destructuring aman — destroy ke emulator tidak menyentuh siapa pun.
3. PR review lebih bermakna — reviewer tahu modul sudah pernah "hidup", bukan hanya lolos fmt.

#Praktik

Target outline: provision stack lengkap S3+DynamoDB+Lambda ke floci via Terraform.

stack.tfhandler.pyJalankan & verifikasi

resource "aws_dynamodb_table" "orders" {
  name         = "tf-orders"
  billing_mode = "PAY_PER_REQUEST"
  hash_key     = "pk"
  attribute {
    name = "pk"
    type = "S"
  }
}
 
data "archive_file" "fn" {
  type        = "zip"
  source_file = "${path.module}/handler.py"
  output_path = "${path.module}/handler.zip"
}
 
resource "aws_lambda_function" "process" {
  function_name = "tf-process-order"
  runtime       = "python3.12"
  handler       = "handler.handler"
  role          = aws_iam_role.fn_role.arn
  filename      = data.archive_file.fn.output_path
  environment {
    variables = { TABLE = aws_dynamodb_table.orders.name }
  }
}
 
resource "aws_iam_role" "fn_role" {
  name = "tf-fn-role"
  assume_role_policy = jsonencode({
    Version = "2012-10-17"
    Statement = [{ Effect = "Allow", Principal = { Service = "lambda.amazonaws.com" },
                   Action = "sts:AssumeRole" }]
  })
}

import os
 
def handler(event, context):
    return {"table": os.environ["TABLE"], "ok": True}

terraform init && terraform apply -auto-approve
 
# verifikasi lewat CLI - resource yang sama dilihat dari sudut lain
export AWS_ENDPOINT_URL=http://localhost:4566
aws dynamodb describe-table --table-name tf-orders | grep TableName
aws lambda invoke --function-name tf-process-order out.json && cat out.json
# {"table": "tf-orders", "ok": true}

Perhatikan nilai edukasinya: satu apply membuat tabel, role, fungsi Lambda dengan env var yang merujuk nama tabel via referensi HCL — seluruh dependency graph dievaluasi provider sungguhan, bukan shortcut emulator.

#Penutup

Rangkuman episode ini:

• Provider AWS diarahkan via block endpoints + skip_* flags; state lokal membuat loop eksperimen instan.
• Disiplin: semua service wajib diarahkan ke localhost sebelum apply.
• Praktik: stack S3/DynamoDB/Lambda lengkap provisioned via Terraform, diverifikasi lintas-klien; OpenTofu drop-in kompatibel.

Episode 19 melengkapi toolkit IaC: CloudFormation, CDK & Pulumi — satu infrastruktur yang sama dideploy via dua tool berbeda. Sampai jumpa!