Mulai cepat: Menyebarkan kluster Azure Kubernetes Service (AKS) menggunakan Azure PowerShell

Azure Kubernetes Service (AKS) merupakan layanan Kube terkelola yang memungkinkan Anda menyebarkan dan mengelola kluster dengan cepat. Dalam mulai cepat ini, Anda akan:

  • Menyebarkan kluster AKS menggunakan Azure PowerShell.
  • Jalankan contoh aplikasi multi-kontainer dengan sekelompok layanan mikro dan ujung depan web yang mensimulasikan skenario ritel.

Catatan

Untuk memulai provisi kluster AKS dengan cepat, artikel ini menyertakan langkah-langkah untuk menyebarkan kluster dengan pengaturan default hanya untuk tujuan evaluasi. Sebelum menyebarkan kluster siap produksi, kami sarankan Anda membiasakan diri dengan arsitektur referensi dasar kami untuk mempertimbangkan bagaimana kluster tersebut selaras dengan kebutuhan bisnis Anda.

Sebelum Anda mulai

Artikel ini mengasumsikan pemahaman dasar tentang konsep Kube. Untuk informasi lebih, lihat konsep inti Kubernetes untuk Azure Kubernetes Service (AKS).

Buat grup sumber daya

Grup sumber daya Azure adalah grup logis tempat sumber daya Azure disebarkan dan dikelola. Saat membuat grup sumber daya, Anda diminta untuk menentukan lokasi. Lokasi ini adalah lokasi penyimpanan metadata grup sumber daya Anda dan tempat sumber daya Anda berjalan di Azure jika Anda tidak menentukan wilayah lain selama pembuatan sumber daya.

Contoh berikut ini menampilkan cara membuat grup sumber daya bernama myResourceGroup di lokasi eastus.

  • Buat grup sumber daya dengan menggunakan New-AzResourceGroupcmdlet.

    New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus
    

    Contoh output berikut menyerupai pembuatan grup sumber daya yang berhasil:

    ResourceGroupName : myResourceGroup
    Location          : eastus
    ProvisioningState : Succeeded
    Tags              :
    ResourceId        : /subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/myResourceGroup
    

Membuat kluster AKS

Untuk membuat kluster AKS, gunakan cmdlet New-AzAksCluster . Contoh berikut membuat kluster bernama myAKSCluster dengan satu simpul dan mengaktifkan identitas terkelola yang ditetapkan sistem.

New-AzAksCluster -ResourceGroupName myResourceGroup `
    -Name myAKSCluster `
    -NodeCount 1 `
    -EnableManagedIdentity `
    -GenerateSshKey

Setelah beberapa menit, perintah selesai dan mengembalikan informasi tentang kluster.

Catatan

Saat Anda membuat kluster AKS, grup sumber daya kedua secara otomatis dibuat untuk menyimpan sumber daya AKS. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengapa ada dua grup sumber daya yang dibuat dengan AKS?

Menyambungkan ke kluster

Untuk mengelola kluster Kube, gunakan klien baris perintah Kube, kubectl. kubectl sudah diinstal jika Anda menggunakan Azure Cloud Shell. Untuk menginstal kubectl secara lokal, panggil Install-AzAksCliTool cmdlet.

  1. Konfigurasikan kubectl untuk menyambungkan ke kluster Kube Anda menggunakanImport-AzAksCredentialcmdlet. Perintah ini mengunduh informasi masuk dan mengonfigurasi CLI Kube untuk menggunakannya.

    Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
    
  2. Verifikasi koneksi ke kluster menggunakan perintah kubectl get. Perintah ini menampilkan daftar node kluster.

    kubectl get nodes
    

    Contoh output berikut menunjukkan satu simpul yang dibuat pada langkah sebelumnya. Pastikan status simpul Siap.

    NAME                                STATUS   ROLES   AGE     VERSION
    aks-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
    

Menyebarkan aplikasi

Untuk menyebarkan aplikasi, Anda menggunakan file manifes untuk membuat semua objek yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi AKS Store. File manifes Kube menentukan status kluster yang diinginkan, seperti gambar kontainer mana yang akan dijalankan. Manifes mencakup penyebaran dan layanan Kubernetes berikut:

Screenshot of Azure Store sample architecture.

  • Simpan depan: Aplikasi web bagi pelanggan untuk melihat produk dan melakukan pemesanan.
  • Layanan produk: Menampilkan informasi produk.
  • Layanan pesanan: Menempatkan pesanan.
  • Rabbit MQ: Antrean pesan untuk antrean pesanan.

Catatan

Kami tidak menyarankan untuk menjalankan kontainer stateful, seperti Rabbit MQ, tanpa penyimpanan persisten untuk produksi. Ini digunakan di sini untuk kesederhanaan, tetapi sebaiknya gunakan layanan terkelola, seperti Azure CosmosDB atau Azure Bus Layanan.

  1. Buat file bernama aks-store-quickstart.yaml dan salin dalam manifes berikut:

    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
    

    Untuk perincian file manifes YAML, lihat Manifes Penyebaran dan YAML.

    Jika Anda membuat dan menyimpan file YAML secara lokal, maka Anda dapat mengunggah file manifes ke direktori default Anda di CloudShell dengan memilih tombol Unggah/Unduh file dan memilih file dari sistem file lokal Anda.

  2. Sebarkan aplikasi menggunakan perintah kubectl apply dan tentukan nama manifes YAML Anda.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

    Contoh output berikut menunjukkan penyebaran dan layanan:

    deployment.apps/rabbitmq created
    service/rabbitmq created
    deployment.apps/order-service created
    service/order-service created
    deployment.apps/product-service created
    service/product-service created
    deployment.apps/store-front created
    service/store-front created
    

Uji aplikasi

Ketika aplikasi berjalan, layanan Kubernetes mengekspos front end aplikasi ke internet. Diperlukan beberapa menit untuk menyelesaikan proses ini.

  1. Periksa status pod yang disebarkan menggunakan perintah kubectl get pods . Buat semua pod sebelum Running melanjutkan.

    kubectl get pods
    
  2. Periksa alamat IP publik untuk aplikasi store-front. Pantau kemajuan menggunakan perintah kubectl get service dengan argumen --watch.

    kubectl get service store-front --watch
    

    Output EXTERNAL-IP untuk layanan awalnya store-front ditampilkan sebagai tertunda:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
    
  3. Saat alamat IP EKSTERNAL berubah dari tertunda menjadi alamat IP publik yang sebenarnya, gunakan CTRL-C untuk menghentikan proses pemantauan kubectl.

    Output contoh berikut menunjukkan alamat IP publik yang valid yang ditetapkan ke layanan:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
    
  4. Buka browser web ke alamat IP eksternal layanan Anda untuk melihat aplikasi Azure Store beraksi.

    Screenshot of AKS Store sample application.

Menghapus kluster

Jika Anda tidak berencana untuk melalui tutorial AKS, bersihkan sumber daya yang tidak perlu untuk menghindari biaya Azure. Hapus grup sumber daya, layanan kontainer, dan semua sumber daya terkait dengan memanggil cmdlet Remove-AzResourceGroup .

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

Catatan

Kluster AKS dibuat dengan identitas terkelola yang ditetapkan sistem (opsi identitas default yang digunakan dalam mulai cepat ini), identitas dikelola oleh platform dan tidak memerlukan penghapusan.

Langkah berikutnya

Dalam panduan mulai cepat ini, Anda menerapkan kluster Kubernetes dan kemudian menerapkan aplikasi multi-kontainer sederhana ke dalamnya. Aplikasi sampel ini hanya untuk tujuan demo dan tidak mewakili semua praktik terbaik untuk aplikasi Kubernetes. Untuk panduan tentang membuat solusi lengkap dengan AKS untuk produksi, lihat panduan solusi AKS.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang AKS dan menelusuri contoh kode-ke-penyebaran lengkap, lanjutkan ke tutorial kluster Kubernetes.