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快速入門:使用 Bicep 擴充性 Kubernetes 提供者部署 Azure Kubernetes Service (AKS) 叢集 (預覽)

Azure Kubernetes Service (AKS) 是受控 Kubernetes 服務,可讓您快速部署及管理叢集。 在本快速入門中,您將:

  • 使用 Bicep 擴充性 Kubernetes 提供者部署 Azure Kubernetes Service (AKS) 叢集 (預覽)。
  • 使用一組微服務和 Web 前端模擬零售情節,執行範例多容器應用程式。

重要

Bicep Kubernetes 提供者目前為預覽狀態。 您可以從 Bicep 組態檔 新增下列內容以啟用功能:

{
 "experimentalFeaturesEnabled": {
   "extensibility": true,
 }
}

注意

若要開始快速佈建 AKS 叢集,本文包含僅針對評估目的部署具有預設設定值之叢集的步驟。 在部署生產就緒叢集之前,建議您先熟悉我們的基準參考架構,考慮其如何符合您的業務需求。

開始之前

本快速入門假設您已有 Kubernetes 概念的基本知識。 如需詳細資訊,請參閱 Azure Kubernetes Services (AKS) 的 Kubernetes 核心概念

Bicep 是使用宣告式語法來部署 Azure 資源的特定領域語言 (DSL)。 其提供簡潔的語法、可靠的類型安全,並支援程式碼重複使用。 Bicep 能夠為您在 Azure 中的基礎結構即程式碼解決方案,提供最佳的製作體驗。

  • 若要設定您的環境以進行 Bicep 開發,請參閱安裝 Bicep 工具 (部分機器翻譯)。 完成步驟之後,您會擁有 Visual Studio CodeBicep 延伸模組。 您也可以使用最新的 Azure CLI 版本 (部分機器翻譯) 或最新的 Azure PowerShell 模組 (英文)。
  • 若要使用 Bicep 檔案建立 AKS 叢集,您必須提供 SSH 公開金鑰。 如果您需要此資源,請參閱下一節。 否則,請跳至 檢閱 Bicep 檔案
  • 若要部署 Bicep 檔案,您需要對即將部署的資源具備寫入權限,並可存取 Microsoft.Resources/deployments 資源類型上的所有作業。 例如,若要部署虛擬機器,您需要 Microsoft.Compute/virtualMachines/writeMicrosoft.Resources/deployments/* 權限。 如需角色與權限的清單,請參閱 Azure 內建角色

建立 SSH 金鑰組

  1. 移至 https://shell.azure.com,並在您的瀏覽器中開啟 Cloud Shell。

  2. 使用 az sshkey create Azure CLI 命令或 ssh-keygen 命令建立 SSH 金鑰組。

    # Create an SSH key pair using Azure CLI
    az sshkey create --name "mySSHKey" --resource-group "myResourceGroup"
    
    # Create an SSH key pair using ssh-keygen
    ssh-keygen -t rsa -b 4096
    

如需建立 SSH 金鑰的詳細資訊,請參閱在 Azure 中建立及管理驗證的 SSH 金鑰

檢閱 Bicep 檔案

本文中用於建立 AKS 叢集的 Bicep 檔案來自 Azure 快速入門範本。 如需更多 AKS 範例,請參閱 AKS 快速入門範本

@description('The name of the Managed Cluster resource.')
param clusterName string = 'aks101cluster'

@description('The location of the Managed Cluster resource.')
param location string = resourceGroup().location

@description('Optional DNS prefix to use with hosted Kubernetes API server FQDN.')
param dnsPrefix string

@description('Disk size (in GB) to provision for each of the agent pool nodes. This value ranges from 0 to 1023. Specifying 0 will apply the default disk size for that agentVMSize.')
@minValue(0)
@maxValue(1023)
param osDiskSizeGB int = 0

@description('The number of nodes for the cluster.')
@minValue(1)
@maxValue(50)
param agentCount int = 3

@description('The size of the Virtual Machine.')
param agentVMSize string = 'standard_d2s_v3'

@description('User name for the Linux Virtual Machines.')
param linuxAdminUsername string

@description('Configure all linux machines with the SSH RSA public key string. Your key should include three parts, for example \'ssh-rsa AAAAB...snip...UcyupgH azureuser@linuxvm\'')
param sshRSAPublicKey string

resource aks 'Microsoft.ContainerService/managedClusters@2024-02-01' = {
  name: clusterName
  location: location
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    dnsPrefix: dnsPrefix
    agentPoolProfiles: [
      {
        name: 'agentpool'
        osDiskSizeGB: osDiskSizeGB
        count: agentCount
        vmSize: agentVMSize
        osType: 'Linux'
        mode: 'System'
      }
    ]
    linuxProfile: {
      adminUsername: linuxAdminUsername
      ssh: {
        publicKeys: [
          {
            keyData: sshRSAPublicKey
          }
        ]
      }
    }
  }
}

output controlPlaneFQDN string = aks.properties.fqdn

Bicep 檔案中定義的資源是 Microsoft.ContainerService/managedClusters

將檔案複本以 main.bicep 儲存至本機電腦。

新增應用程式定義

若要部署應用程式,您可以使用資訊清單檔來建立執行 AKS 市集應用程式所需的全部物件。 Kubernetes 資訊清單檔會定義叢集所需的狀態,例如要執行哪些容器映像。 資訊清單包含下列 Kubernetes 部署和服務:

Screenshot of Azure Store sample architecture.

  • 市集前端:供客戶檢視產品和下單的 Web 應用程式。
  • 產品服務:顯示產品資訊。
  • 訂單服務:下單。
  • Rabbit MQ:訂單佇列的訊息佇列。

注意

除非是針對生產環境的永續性儲存,否則不建議執行具狀態容器,例如 Rabbit MQ。 這裡使用具狀態容器是為了簡單起見,但我們建議使用受管理的服務,例如 Azure CosmosDB 或 Azure 服務匯流排。

  1. 在相同資料夾中建立名為 aks-store-quickstart.yaml 的檔案,然後將 main.bicep 的下列資訊清單複製進來:

    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
    

    如需 YAML 資訊清單檔案的詳細資訊,請參閱部署和 YAML 資訊清單

    如果您在本地建立並儲存 YAML 檔案,則可以選取 上傳/下載檔案 按鈕,然後從本地文件系統選取檔案,將資訊清單檔上傳至 CloudShell 裡的預設目錄。

  2. 在 Visual Studio Code 中開啟 main.bicep

  3. 按下 CTRL+SHIFT+P 以開啟命令選擇區

  4. 搜尋 bicep,然後選取 Bicep:匯入 Kubernetes 資訊清單

    Screenshot of Visual Studio Code import Kubernetes Manifest.

  5. 從提示中選取 aks-store-quickstart.yaml。 此流程會在相同的資料夾中建立 aks-store-quickstart.bicep 檔案。

  6. 開啟 main.bicep ,並在檔案結尾新增下列 Bicep,以參考新建立的 aks-store-quickstart.bicep 模組:

    module kubernetes './aks-store-quickstart.bicep' = {
      name: 'buildbicep-deploy'
      params: {
        kubeConfig: aks.listClusterAdminCredential().kubeconfigs[0].value
      }
    }
    
  7. 同時儲存 main.bicepaks-store-quickstart.bicep

部署 Bicep 檔案

  1. 使用 az group create 命令建立 Azure 資源群組。

    az group create --name myResourceGroup --location eastus
    
  2. 使用 az deployment group create 命令來部署 Bicep 檔案。

    az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file main.bicep --parameters clusterName=<cluster-name> dnsPrefix=<dns-previs> linuxAdminUsername=<linux-admin-username> sshRSAPublicKey='<ssh-key>'
    

在命令中提供下列值:

  • 叢集名稱: AKS 叢集的唯一名稱,例如 myAKSCluster
  • DNS 前置詞:為您的叢集輸入唯一的 DNS 前置詞,例如 myakscluster
  • Linux 管理員使用者名稱:輸入使用 SSH 連線的使用者名稱,例如 azureuser
  • SSH RSA 公開金鑰:複製並貼上 SSH 金鑰組的公開部分 (根據預設,為~/.ssh/id_rsa.pub內容)。

建立 AKS 叢集需要幾分鐘的時間。 請等到叢集成功部署後,再移至下一個步驟。

驗證 Bicep 部署

  1. 登入 Azure 入口網站

  2. 在 Azure 入口網站功能表上或是從首頁中,瀏覽至您的 AKS 叢集。

  3. Kubernetes 資源下,選取服務和輸入

  4. 尋找儲存前端服務,並複製外部IP的值。

  5. 若要查看 Azure 市集應用程式的實際運作情況,請開啟網頁瀏覽器並瀏覽至服務的外部 IP 位址。

    Screenshot of AKS Store sample application.

選取叢集

如果您不打算進行後續的 AKS 教學課程,請清除不必要資源以避免 Azure 費用。

請使用 az group delete 命令來移除資源群組、容器服務以及所有相關資源。

az group delete --name myResourceGroup --yes --no-wait

注意

在本快速入門中,是以系統指派的受控識別 (預設身分識別選項) 來建立 AKS 叢集。 平台會管理這個身分識別,您不需要手動移除它。

下一步

在本快速入門中,您已部署 Kubernetes 叢集,接著將簡單多容器應用程式部署到此叢集。 這個範例應用程式僅供示範之用,並不代表 Kube 應用程式的全部最佳做法。 如需針對生產使用 AKS 建立完整解決方案的指引,請參閱 AKS 解決方案指引

若要深入了解 AKS,並逐步完成部署範例的完整程式碼,請繼續 Kube 叢集教學課程。