Rychlý start: Nasazení clusteru Azure Kubernetes Service (AKS) pomocí Azure CLI

Článek
04/10/2024

Azure Kubernetes Service (AKS) je spravovaná služba Kubernetes, která umožňuje rychle nasazovat a spravovat clustery. V tomto rychlém startu se naučíte:

Nasaďte cluster AKS pomocí Azure CLI.
Spusťte ukázkovou vícekontenerovou aplikaci se skupinou mikroslužeb a webových front-endů simulujících scénář maloobchodního prodeje.

Poznámka:

Pokud chcete začít rychle zřizovat cluster AKS, najdete v tomto článku postup nasazení clusteru s výchozím nastavením pouze pro účely vyhodnocení. Před nasazením clusteru připraveného pro produkční prostředí doporučujeme seznámit se s naší referenční architekturou podle směrného plánu a zvážit, jak je v souladu s vašimi obchodními požadavky.

Než začnete

Tento rychlý start předpokládá základní znalosti konceptů Kubernetes. Další informace najdete v tématu Základní koncepty Kubernetes pro Službu Azure Kubernetes Service (AKS).

Pokud ještě nemáte předplatné Azure, vytvořte si bezplatný účet Azure před tím, než začnete.

Použijte prostředí Bash v Azure Cloud Shellu. Další informace najdete v tématu Rychlý start pro Bash v Azure Cloud Shellu.
Pokud dáváte přednost místnímu spouštění referenčních příkazů rozhraní příkazového řádku, nainstalujte Azure CLI. Pokud používáte Windows nebo macOS, zvažte spuštění Azure CLI v kontejneru Docker. Další informace najdete v tématu Jak spustit Azure CLI v kontejneru Dockeru.
- Pokud používáte místní instalaci, přihlaste se k Azure CLI pomocí příkazu az login. Pokud chcete dokončit proces ověřování, postupujte podle kroků zobrazených na terminálu. Další možnosti přihlášení najdete v tématu Přihlášení pomocí Azure CLI.
- Po zobrazení výzvy nainstalujte rozšíření Azure CLI při prvním použití. Další informace o rozšířeních najdete v tématu Využití rozšíření v Azure CLI.
- Spuštěním příkazu az version zjistěte verzi a závislé knihovny, které jsou nainstalované. Pokud chcete upgradovat na nejnovější verzi, spusťte az upgrade.

Tento článek vyžaduje verzi 2.0.64 nebo novější azure CLI. Pokud používáte Azure Cloud Shell, je tam už nainstalovaná nejnovější verze.
Ujistěte se, že identita, kterou používáte k vytvoření clusteru, má odpovídající minimální oprávnění. Další podrobnosti o přístupu a identitě pro AKS najdete v tématu Možnosti přístupu a identit pro Službu Azure Kubernetes Service (AKS).
Pokud máte více předplatných Azure, vyberte odpovídající ID předplatného, ve kterém se mají prostředky fakturovat pomocí příkazu az account set .

Definování proměnných prostředí

V tomto rychlém startu definujte následující proměnné prostředí:

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"
export MY_DNS_LABEL="mydnslabel$RANDOM_ID"

Vytvoření skupiny zdrojů

Skupina prostředků Azure je logická skupina, ve které se nasazují a spravují prostředky Azure. Při vytváření skupiny prostředků se zobrazí výzva k zadání umístění. Toto umístění je umístění úložiště metadat vaší skupiny prostředků a místo, kde vaše prostředky běží v Azure, pokud během vytváření prostředků nezadáte jinou oblast.

Pomocí příkazu vytvořte skupinu az group create prostředků.

az group create --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --location $REGION

Výsledky:

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/myAKSResourceGroupxxxxxx",
  "location": "eastus",
  "managedBy": null,
  "name": "testResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Vytvoření clusteru AKS

Pomocí příkazu vytvořte cluster az aks create AKS. Následující příklad vytvoří cluster s jedním uzlem a povolí spravovanou identitu přiřazenou systémem.

az aks create --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME --enable-managed-identity --node-count 1 --generate-ssh-keys

Poznámka:

Když vytvoříte nový cluster, AKS automaticky vytvoří druhou skupinu prostředků pro uložení prostředků AKS. Další informace najdete v tématu Proč se v AKS vytvářejí dvě skupiny prostředků?

Připojení ke clusteru

Ke správě clusteru Kubernetes použijte klienta příkazového řádku Kubernetes kubectl. kubectl je už nainstalovaný, pokud používáte Azure Cloud Shell. Pokud chcete nainstalovat kubectl místně, použijte az aks install-cli příkaz.

Nakonfigurujte kubectl připojení ke clusteru Kubernetes pomocí příkazu az aks get-credentials . Tento příkaz stáhne přihlašovací údaje a nakonfiguruje rozhraní příkazového řádku Kubernetes tak, aby je používalo.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
Pomocí příkazu kubectl get ověřte připojení ke clusteru. Tento příkaz vrátí seznam uzlů clusteru.
```
kubectl get nodes
```

Nasazení aplikace

K nasazení aplikace použijete soubor manifestu k vytvoření všech objektů potřebných ke spuštění aplikace AKS Store. Soubor manifestu Kubernetes definuje požadovaný stav clusteru, například které image kontejneru se mají spustit. Manifest zahrnuje následující nasazení a služby Kubernetes:

Store front: Webová aplikace pro zákazníky k zobrazení produktů a objednávání.
Produktová služba: Zobrazuje informace o produktu.
Objednávka: Objednávky.
Rabbit MQ: Fronta zpráv pro frontu objednávek.

Poznámka:

Nedoporučujeme spouštět stavové kontejnery, jako je Rabbit MQ, bez trvalého úložiště pro produkční prostředí. Tady se používají pro zjednodušení, ale doporučujeme používat spravované služby, jako je Azure CosmosDB nebo Azure Service Bus.

Vytvořte soubor s názvem aks-store-quickstart.yaml a zkopírujte ho v následujícím manifestu:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: rabbitmq
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rabbitmq
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: rabbitmq
        image: mcr.microsoft.com/mirror/docker/library/rabbitmq:3.10-management-alpine
        ports:
        - containerPort: 5672
          name: rabbitmq-amqp
        - containerPort: 15672
          name: rabbitmq-http
        env:
        - name: RABBITMQ_DEFAULT_USER
          value: "username"
        - name: RABBITMQ_DEFAULT_PASS
          value: "password"
        resources:
          requests:
            cpu: 10m
            memory: 128Mi
          limits:
            cpu: 250m
            memory: 256Mi
        volumeMounts:
        - name: rabbitmq-enabled-plugins
          mountPath: /etc/rabbitmq/enabled_plugins
          subPath: enabled_plugins
      volumes:
      - name: rabbitmq-enabled-plugins
        configMap:
          name: rabbitmq-enabled-plugins
          items:
          - key: rabbitmq_enabled_plugins
            path: enabled_plugins
---
apiVersion: v1
data:
  rabbitmq_enabled_plugins: |
    [rabbitmq_management,rabbitmq_prometheus,rabbitmq_amqp1_0].
kind: ConfigMap
metadata:
  name: rabbitmq-enabled-plugins
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  selector:
    app: rabbitmq
  ports:
    - name: rabbitmq-amqp
      port: 5672
      targetPort: 5672
    - name: rabbitmq-http
      port: 15672
      targetPort: 15672
  type: ClusterIP
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: order-service
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: order-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: order-service
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: order-service
        image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/order-service:latest
        ports:
        - containerPort: 3000
        env:
        - name: ORDER_QUEUE_HOSTNAME
          value: "rabbitmq"
        - name: ORDER_QUEUE_PORT
          value: "5672"
        - name: ORDER_QUEUE_USERNAME
          value: "username"
        - name: ORDER_QUEUE_PASSWORD
          value: "password"
        - name: ORDER_QUEUE_NAME
          value: "orders"
        - name: FASTIFY_ADDRESS
          value: "0.0.0.0"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 50Mi
          limits:
            cpu: 75m
            memory: 128Mi
      initContainers:
      - name: wait-for-rabbitmq
        image: busybox
        command: ['sh', '-c', 'until nc -zv rabbitmq 5672; do echo waiting for rabbitmq; sleep 2; done;']
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 50Mi
          limits:
            cpu: 75m
            memory: 128Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: order-service
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: 3000
  selector:
    app: order-service
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: product-service
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: product-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: product-service
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: product-service
        image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/product-service:latest
        ports:
        - containerPort: 3002
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 1Mi
          limits:
            cpu: 1m
            memory: 7Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: product-service
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: http
    port: 3002
    targetPort: 3002
  selector:
    app: product-service
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: store-front
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: store-front
  template:
    metadata:
      labels:
        app: store-front
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: store-front
        image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/store-front:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
          name: store-front
        env:
        - name: VUE_APP_ORDER_SERVICE_URL
          value: "http://order-service:3000/"
        - name: VUE_APP_PRODUCT_SERVICE_URL
          value: "http://product-service:3002/"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 200Mi
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 512Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-front
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: store-front
  type: LoadBalancer

Rozpis souborů manifestu YAML najdete v tématu Nasazení a manifesty YAML.

Pokud soubor YAML vytvoříte a uložíte místně, můžete soubor manifestu nahrát do výchozího adresáře v CloudShellu tak , že vyberete tlačítko Nahrát/Stáhnout soubory a vyberete soubor z místního systému souborů.

Nasaďte aplikaci pomocí kubectl apply příkazu a zadejte název manifestu YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Testování aplikace

Aplikaci můžete ověřit tak, že navštívíte veřejnou IP adresu nebo adresu URL aplikace.

Adresu URL aplikace získejte pomocí následujících příkazů:

runtime="5 minute"
endtime=$(date -ud "$runtime" +%s)
while [[ $(date -u +%s) -le $endtime ]]
do
   STATUS=$(kubectl get pods -l app=store-front -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}')
   echo $STATUS
   if [ "$STATUS" == 'True' ]
   then
      export IP_ADDRESS=$(kubectl get service store-front --output 'jsonpath={..status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
      echo "Service IP Address: $IP_ADDRESS"
      break
   else
      sleep 10
   fi
done

curl $IP_ADDRESS

Výsledky:

<!doctype html>
<html lang="">
   <head>
      <meta charset="utf-8">
      <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
      <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
      <link rel="icon" href="/favicon.ico">
      <title>store-front</title>
      <script defer="defer" src="/js/chunk-vendors.df69ae47.js"></script>
      <script defer="defer" src="/js/app.7e8cfbb2.js"></script>
      <link href="/css/app.a5dc49f6.css" rel="stylesheet">
   </head>
   <body>
      <div id="app"></div>
   </body>
</html>

echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"

Odstranění clusteru

Pokud nechcete projít kurzem AKS, vyčistěte nepotřebné prostředky, abyste se vyhnuli poplatkům za Azure. Pomocí příkazu můžete odebrat skupinu prostředků, službu kontejneru a všechny související prostředky az group delete .

Poznámka:

Cluster AKS byl vytvořen se spravovanou identitou přiřazenou systémem, což je výchozí možnost identity použitá v tomto rychlém startu. Tato identita spravuje platforma, takže ji nemusíte ručně odebírat.

Další kroky

V tomto rychlém startu jste nasadili cluster Kubernetes a pak jste do něj nasadili jednoduchou vícekontenerovou aplikaci. Tato ukázková aplikace slouží jenom pro ukázkové účely a nepředstavuje všechny osvědčené postupy pro aplikace Kubernetes. Pokyny k vytváření úplných řešení pomocí AKS pro produkční prostředí najdete v pokynech k řešení AKS.

Pokud chcete získat další informace o AKS a projít si kompletní příklad nasazení kódu na nasazení, pokračujte kurzem clusteru Kubernetes.

Kurz AKS

Rychlý start: Nasazení clusteru Azure Kubernetes Service (AKS) pomocí Azure CLI

Než začnete

Definování proměnných prostředí

Vytvoření skupiny zdrojů

Vytvoření clusteru AKS

Připojení ke clusteru

Nasazení aplikace

Testování aplikace

Odstranění clusteru

Další kroky

Další materiály