Azure AI Foundry · Infrastructure as Code
Terraform für Azure AI Foundry: reproduzierbar statt Klick-Ops
Kurz gesagt
Azure AI Foundry per Terraform ausrollen heißt: Hub, Projekte, Netzwerk und RBAC als versionierten Code statt manuelles Klicken im Portal. azurerm_ai_foundry und azurerm_cognitive_account. Wir bauen reproduzierbare Foundry-Umgebungen über Dev, Test und Prod, mit dem Provider, der zu Ihrer Foundry-Generation passt.
azurerm & azapi Provider
OpenTofu-fähig
30 Azure-Spezialisten
Warum Foundry per Klick im Portal teuer wird
Wer Azure AI Foundry im Portal zusammenklickt, bekommt eine Umgebung, die niemand exakt reproduzieren kann. Dev, Test und Prod driften auseinander, Netzwerk- und RBAC-Einstellungen sind nicht versioniert, und im Ernstfall lässt sich der Stand nicht sauber wiederherstellen.
Environment-Drift
Manuell gebaute Hubs und Projekte unterscheiden sich zwischen Dev, Test und Prod. Fehler treten dann erst in der Produktion auf.
Keine Versionierung
Netzwerk-Isolation, RBAC und Connections stehen nur im Portal, nicht in Git. Änderungen sind nicht nachvollziehbar.
Falsche Ressourcen-Wahl
Foundry hat eine Hub-basierte (classic) und eine neue Generation. Wer die falschen Terraform-Ressourcen wählt, baut auf ein Legacy-Modell.
Was Foundry als Code bringt
Was Infrastructure as Code bei Azure AI Foundry konkret bringt.
azurerm offizieller Terraform-Provider
Der HashiCorp-azurerm-Provider deckt Foundry ab: azurerm_ai_foundry für die Hub-Generation, azurerm_cognitive_account für die neue. (Terraform Registry: azurerm)
3 Envs Dev, Test, Prod identisch
Dieselbe Konfiguration erzeugt identische Umgebungen. Kein Drift, keine Überraschung in Produktion. (Pexon Consulting)
Git versioniert & auditierbar
Netzwerk, RBAC und Connections liegen als Code in Git, jede Änderung ist nachvollziehbar und reviewbar. (Pexon Consulting)
Redeploy im Ernstfall wiederherstellbar
Ein zerstörter Hub lässt sich aus dem Code neu ausrollen. IaC ist die belastbarste Grundlage für Foundry-Recovery. (Pexon Consulting)
Ab wann sich Terraform für Azure AI Foundry lohnt
Terraform für Azure AI Foundry lohnt sich, sobald mehr als eine Umgebung existiert, Netzwerk-Isolation und RBAC nachweisbar sein müssen oder der Stand reproduzierbar wiederherstellbar sein soll, mit den Ressourcen, die zur eingesetzten Foundry-Generation passen.
azurerm
Provider für beide Foundry-Generationen
3 Envs
Dev, Test und Prod aus einem Code
Git
versioniert und reviewbar
Anwendungsbeispiele
Use Case 01
Hub-Generation (classic)
Für die Hub-basierte Foundry nutzen wir azurerm_ai_foundry und azurerm_ai_foundry_project, inklusive Storage und Key Vault.
Reproduzierbare Hub-Projekte als Code.
Use Case 02
Neue Foundry-Generation
Für die neue Generation azurerm_cognitive_account mit kind AIServices und azurerm_cognitive_account_project.
Zukunftsfeste Ressourcen statt Legacy-Modell.
Use Case 03
Netzwerk & RBAC als Code
Private Endpoints, managed VNet und Entra-ID-Rollenzuweisungen werden mit deployt, nicht nachträglich geklickt.
Isolation und Least Privilege reproduzierbar.
Use Case 04
OpenTofu-Alternative
Wer OpenTofu statt Terraform nutzt, bekommt denselben Code über den kompatiblen Provider.
Kein Lock-in auf ein einzelnes IaC-Tool.
Integration in Ihre Umgebung
Passt Terraform für Foundry in unsere IaC-Landschaft? Provider, State und Pipeline sind der Rahmen.
IaC-Werkzeuge
Terraform / OpenTofu · Beide werden über den azurerm-Provider unterstützt, mit demselben Code.
azapi als Ergänzung · Wo azurerm eine neue Foundry-Funktion noch nicht abdeckt, ergänzen wir gezielt den azapi-Provider.
Remote State · State in Azure Storage mit Locking, kein State auf dem Laptop.
Pipeline & Betrieb
CI/CD · Plan und Apply laufen in der Pipeline, mit Review vor jedem Apply.
Multi-Environment · Workspaces oder getrennte States je Umgebung.
Drift-Kontrolle · Ein regelmäßiger Plan zeigt Abweichungen zwischen Code und Realität.
Wie Terraform für Azure AI Foundry bei Pexon funktioniert
1
Generation klären
Wir prüfen, ob Sie die Hub-basierte oder die neue Foundry-Generation nutzen. Das entscheidet die Ressourcen.
2
Modulschnitt
Wir schneiden wiederverwendbare Module für Hub, Projekte, Netzwerk und RBAC.
3
State & Backend
Remote State in Azure Storage mit Locking wird aufgesetzt.
4
Netzwerk & RBAC
Private Endpoints, managed VNet und Entra-ID-Zuweisungen kommen als Code dazu.
5
Pipeline
Plan und Apply laufen über CI/CD mit einem Review-Gate.
6
Übergabe
Ihr Team bekommt Module, Dokumentation und den Workflow für Änderungen.
Warum Pexon statt Inhouse-Entwicklung
Portal-Klick-Ops
-Schnell, aber nicht reproduzierbar
-Drift zwischen den Umgebungen
-Kein sauberes Rollback
Terraform ohne Foundry-Wissen
-Kennt HCL, aber nicht die Foundry-Ressourcen
-Wählt oft die Legacy-Hub-Ressourcen
-Netzwerk und RBAC bleiben halbherzig
Mit Pexon
✓Richtige Ressourcen je Foundry-Generation
✓Netzwerk, RBAC und State als Code
✓30 Azure-Spezialisten, OpenTofu-fähig
In 4 Phasen zur produktiven Lösung
1
Woche 1
Generation & Schnitt
Foundry-Generation klären, Modulschnitt für Hub, Projekte, Netzwerk und RBAC.
2
Woche 2
State & Module
Remote State aufsetzen, wiederverwendbare Module bauen.
3
Woche 3
Netzwerk, RBAC & Pipeline
Private Endpoints, Entra-ID-Zuweisungen und CI/CD mit Review-Gate.
4
Abschluss
Übergabe
Module, Dokumentation und Änderungs-Workflow mit Abnahme.
So setzen wir es auf
Ein klar abgegrenztes IaC-Projekt: von den passenden Ressourcen bis zur Pipeline, die Foundry reproduzierbar ausrollt.
Ihre Investition
Individuell nach Assessment
Scope-basiert · Module + Pipeline
Enthält:
Assessment · Foundry-Generation, Umgebungen und bestehende IaC-Landschaft aufnehmen.
Module & Pipeline · Wiederverwendbare Terraform-Module, Remote State und CI/CD-Apply.
Übergabe · Module, Dokumentation und Änderungs-Workflow, inklusive Abnahme.
100 % unverbindlich, ohne Verpflichtung
Häufige Fragen
Welche Terraform-Ressourcen deployen Azure AI Foundry?
Das hängt an der Generation. Für die Hub-basierte (classic) Foundry: azurerm_ai_foundry und azurerm_ai_foundry_project. Für die neue Generation: azurerm_cognitive_account mit kind AIServices und azurerm_cognitive_account_project. Wir wählen die Ressourcen passend zu Ihrem Zielbild.
Hub-basiert oder neue Foundry-Generation - was nehmen wir?
Die Hub-basierten Projekte gelten inzwischen als Legacy und sind nicht mit der neuen Foundry-Erfahrung kompatibel. Für neue Umgebungen empfehlen wir die neue Generation über azurerm_cognitive_account. Den Bestand bewerten wir vor einer Migration.
Was kostet Terraform für Azure AI Foundry?
Es gibt keinen Pauschalpreis. Der Aufwand hängt an der Zahl der Umgebungen, den Netzwerk- und RBAC-Anforderungen und der bestehenden IaC-Landschaft. Wir starten mit einem Assessment, das Scope und Aufwand beziffert.
Geht das auch mit OpenTofu statt Terraform?
Ja. Der azurerm-Provider läuft mit OpenTofu genauso, der Code ist derselbe. So vermeiden Sie einen Lock-in auf ein einzelnes IaC-Tool und bleiben flexibel.
Deckt Terraform wirklich alle Foundry-Funktionen ab?
Nein, nicht lückenlos. Wo der azurerm-Provider eine neue Foundry-Funktion noch nicht abbildet, ergänzen wir gezielt den azapi-Provider. Wir sagen offen, was über azurerm geht und wo azapi nötig ist.
Ersetzt IaC ein Backup von Foundry?
Zu großen Teilen ja: Ein Hub lässt sich aus dem Code neu ausrollen. Daten im verknüpften Storage und Secrets im Key Vault brauchen aber eigene Sicherung. Erst beides zusammen ergibt eine belastbare Wiederherstellung.
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Phillip Pham
CEO @ Pexon Consulting
Aktualisiert am 29. Juli 2026
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