はじめに：なぜインフラエンジニアがPythonとPulumiを学ぶべきなのか？
Infrastructure as Code (IaC) の世界では、TerraformやCloudFormationといった宣言的なツールが主流です。これらは強力ですが、HCLやYAMLといった専用のDSL（Domain Specific Language）を習得する必要があり、複雑なロジックや条件分岐を記述する際には限界を感じることも少なくありません。
そこで注目されているのが、汎用プログラミング言語でインフラを記述できる「Pulumi」です。特にPythonは、その豊富なライブラリと高い可読性から、多くのインフラエンジニアやDevOpsエンジニアにとって馴染み深い言語です。PythonとPulumiを組み合わせることで、既存のプログラミングスキルを活かしながら、より柔軟で表現力豊かなIaCを実現できます。
私自身、長年Terraformを使ってきましたが、複雑なインフラ構成やマルチクラウド環境を管理する中で、プログラミング言語の持つ表現力に魅力を感じ、Pulumiの導入を検討し始めました。特に、PythonのテストフレームワークやIDEの恩恵をIaCにも適用できる点は、開発効率を劇的に向上させると感じています。
本記事では、インフラエンジニアがPythonとPulumiを使ってマルチクラウド環境のIaCを始めるための入門ガイドを提供します。Pulumiの基本概念から、Pythonでのインフラ記述例、そしてマルチクラウドでの活用方法まで、私の実体験に基づいた知見を共有します。あなたのIaCスキルを次のレベルへと引き上げるための一助となれば幸いです。
Pulumiとは何か？
Pulumiは、任意のプログラミング言語（Python, TypeScript, Go, C#, Java, YAML）を使ってクラウドインフラを定義、デプロイ、管理できるオープンソースのIaCツールです。TerraformがHCLという専用言語を使うのに対し、Pulumiは既存のプログラミング言語の持つ表現力とエコシステムをIaCに持ち込むことを目指しています。
Pulumiの主要な特徴
- 汎用プログラミング言語のサポート: Python, TypeScript, Go, C#, Java, YAMLなど、開発者が使い慣れた言語でインフラを記述できます。
- マルチクラウド対応: AWS, Azure, GCP, Kubernetes, VMwareなど、様々なクラウドプロバイダーやプラットフォームに対応しています。
- 状態管理: Terraformと同様に、デプロイされたインフラの状態を管理します。
- プレビューとデプロイ:
pulumi previewで変更内容を事前に確認し、pulumi upでデプロイを実行します。 - スタック: 環境ごとに異なる設定（開発、ステージング、本番など）をスタックとして管理できます。
- テスト容易性: プログラミング言語で記述するため、既存のテストフレームワーク（例: Pythonの
unittest,pytest）を使ってインフラコードの単体テストや統合テストを記述できます。 - IDEの恩恵: 型ヒント、コード補完、リファクタリングなど、IDEの強力な機能をIaC開発に活用できます。
PythonとPulumiで始めるIaC
ここでは、Pythonを使ってAWSのS3バケットをプロビジョニングする簡単な例を見てみましょう。
1. Pulumiのインストールとプロジェクトの作成
まず、Pulumi CLIをインストールします。詳細な手順はPulumiの公式ドキュメントを参照してください。
# Pulumi CLIのインストール (macOSの場合)
brew install pulumi
# 新しいPulumiプロジェクトを作成
mkdir my-s3-project
cd my-s3-project
pulumi new aws-python
pulumi new aws-python コマンドを実行すると、プロジェクト名、スタック名などを聞かれ、以下のようなファイルが生成されます。
__main__.py: インフラを記述するPythonコード。Pulumi.yaml: プロジェクトのメタデータ。Pulumi.dev.yaml:devスタックの設定ファイル。requirements.txt: Pythonの依存関係。
2. PythonでS3バケットを記述
__main__.py を以下のように編集します。
# __main__.py
import pulumi
import pulumi_aws as aws
# S3バケットを作成
bucket = aws.s3.Bucket("my-bucket",
bucket="my-unique-pulumi-python-example-bucket-2025", # グローバルにユニークな名前
acl="private",
tags={
"Environment": "Development",
"ManagedBy": "Pulumi",
}
)
# バケット名をエクスポート (pulumi up後に表示される)
pulumi.export("bucket_name", bucket.id)
3. デプロイ
AWSの認証情報が設定されていることを確認し、以下のコマンドでデプロイを実行します。
pulumi up
pulumi up を実行すると、変更内容のプレビューが表示され、承認を求められます。承認すると、PulumiがAWS APIを呼び出し、S3バケットがプロビジョニングされます。
4. 変更と更新
例えば、S3バケットにバージョニングを追加したい場合、__main__.py を以下のように変更します。
# __main__.py (変更後)
import pulumi
import pulumi_aws as aws
bucket = aws.s3.Bucket("my-bucket",
bucket="my-unique-pulumi-python-example-bucket-2025",
acl="private",
tags={
"Environment": "Development",
"ManagedBy": "Pulumi",
}
)
# バージョニングを有効にする
aws.s3.BucketVersioning("my-bucket-versioning",
bucket=bucket.id,
versioning_configuration=aws.s3.BucketVersioningVersioningConfigurationArgs(
status="Enabled",
)
)
pulumi.export("bucket_name", bucket.id)
再度 pulumi up を実行すると、Pulumiは既存のS3バケットに変更を適用し、バージョニングを有効にします。
5. リソースの削除
不要になったリソースは、以下のコマンドで簡単に削除できます。
pulumi destroy
PythonとPulumiのメリット
- 既存のPythonスキルを活かせる: 新しいDSLを学ぶ必要がなく、Pythonの豊富なライブラリやエコシステムをIaCに活用できます。
- 高度なロジックの記述: ループ、条件分岐、関数、クラスなど、プログラミング言語の持つ表現力を使って、複雑なインフラロジックを記述できます。
- テスト容易性:
unittestやpytestといったPythonのテストフレームワークを使って、インフラコードの単体テストや統合テストを記述できます。これにより、IaCコードの品質と信頼性を高めることができます。 - IDEのサポート: 型ヒント、コード補完、デバッグ、リファクタリングなど、IDEの強力な機能をIaC開発に活用でき、開発効率が向上します。
- コードの再利用性: Pythonのモジュールやパッケージとしてインフラコンポーネントを抽象化し、再利用できます。
マルチクラウドIaCへの応用
Pulumiの最大の強みの一つは、そのマルチクラウド対応です。同じPythonコードベースで、AWS, Azure, GCPなどの異なるクラウドプロバイダーのリソースを管理できます。
マルチクラウドの例 (AWS S3とAzure Blob Storage)
# __main__.py (マルチクラウドの例)
import pulumi
import pulumi_aws as aws
import pulumi_azure_native as azure_native
# AWS S3バケットを作成
aws_bucket = aws.s3.Bucket("my-aws-bucket",
bucket="my-unique-pulumi-aws-bucket-2025",
acl="private",
tags={
"Environment": "Development",
"Cloud": "AWS",
}
)
# Azureリソースグループを作成
resource_group = azure_native.resources.ResourceGroup("my-resource-group",
resource_group_name="my-pulumi-rg-2025",
location="eastus",
)
# Azureストレージアカウントを作成
storage_account = azure_native.storage.StorageAccount("my-storage-account",
resource_group_name=resource_group.name,
account_name="mypulumistorage2025", # グローバルにユニークな名前
location=resource_group.location,
sku=azure_native.storage.SkuArgs(name="Standard_LRS"),
kind="StorageV2",
)
# Azure Blobコンテナを作成
blob_container = azure_native.storage.BlobContainer("my-blob-container",
resource_group_name=resource_group.name,
account_name=storage_account.name,
container_name="my-pulumi-container",
public_access=azure_native.storage.PublicAccess.None,
)
# 各リソースのエクスポート
pulumi.export("aws_bucket_name", aws_bucket.id)
pulumi.export("azure_resource_group_name", resource_group.name)
pulumi.export("azure_storage_account_name", storage_account.name)
pulumi.export("azure_blob_container_name", blob_container.name)
このコードは、AWSとAzureの両方にリソースをプロビジョニングします。Pulumiは、各クラウドプロバイダーのSDKを内部で利用しているため、プログラミング言語の抽象化レイヤーを通じて、異なるクラウドのリソースを統一的に管理できます。これは、マルチクラウド戦略を採用している企業にとって非常に強力なアプローチとなります。
実体験に基づくPulumi導入の教訓
1. 既存のプログラミングスキルを最大限に活用する
Pulumiの最大のメリットは、既存のプログラミングスキルをIaCに直接適用できる点です。Pythonのベストプラクティス（PEP 8、モジュール分割、テスト駆動開発など）をIaCにも持ち込むことで、コードの品質と保守性を高めることができます。
2. 状態管理の理解は必須
PulumiもTerraformと同様に状態ファイル（Pulumi.yamlとPulumi.<stack_name>.yaml）を管理します。この状態ファイルが実際のインフラと同期していることを理解し、適切に管理することが重要です。特にチームで利用する場合は、Pulumi Service（SaaS）やセルフホスト型バックエンドを利用して状態ファイルを安全に共有しましょう。
3. テストを積極的に導入する
プログラミング言語でIaCを記述できるということは、テストを書きやすいということです。単体テストでリソースのプロパティが正しく設定されているかを確認したり、統合テストで実際にデプロイしてリソース間の連携を検証したりすることで、デプロイの信頼性を劇的に向上させることができます。
4. クラウドプロバイダーの知識は依然として重要
Pulumiはインフラを抽象化しますが、各クラウドプロバイダーのリソースやサービスに関する知識は依然として不可欠です。例えば、AWSのS3バケットのACLやバージョニングの概念、Azureのストレージアカウントの種類などは、Pulumiのコードを書く上で理解しておく必要があります。
まとめ：PythonとPulumiでIaCの可能性を広げる
Pulumiは、汎用プログラミング言語の表現力とマルチクラウド対応という強力な特徴を持つ、IaCの新たな選択肢です。特にPythonと組み合わせることで、インフラエンジニアは既存のスキルセットを最大限に活かし、より柔軟でテスト可能な、そして再利用性の高いインフラコードを記述できるようになります。
本記事で解説したPulumiの基本概念、Pythonでのインフラ記述例、そしてマルチクラウドでの活用方法は、私がこれまでのキャリアで培ってきた知見の集大成です。複雑なインフラ構成やマルチクラウド環境の管理に悩んでいる方にとって、Pulumiは強力な解決策となるでしょう。
ぜひ、あなたのIaC運用にPythonとPulumiを導入し、インフラのプロビジョニングと管理を次のレベルへと引き上げてください。プログラミングの力をインフラにもたらすことで、DevOpsのプラクティスをさらに深化させ、ビジネスの成長を加速させることができるはずです。
参考文献:
* Pulumi Documentation
* Pulumi Python API Documentation
* Infrastructure as Code with Pulumi and Python
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