Sdílet prostřednictvím

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

  • Článek

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

  • Nasaďte cluster AKS pomocí webu Azure Portal.
  • 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).

Poznámka:

Fond uzlů Azure s Linuxem je teď obecně dostupný (GA). Další informace o výhodách a postupu nasazení najdete v tématu Úvod do služby Azure Linux Container Host for AKS.

Vytvoření clusteru AKS

  1. Přihlaste se k portálu Azure.

  2. Na domovské stránce webu Azure Portal vyberte Vytvořit prostředek.

  3. V části Kategorie vyberte Kontejnery>Azure Kubernetes Service (AKS).

  4. Na kartě Základy nakonfigurujte následující nastavení:

    • V části Project details (Podrobnosti projektu):
      • Předplatné: Vyberte předplatné Azure, které chcete použít pro tento cluster AKS.
      • Skupina prostředků: Vyberte Vytvořit nový, zadejte název skupiny prostředků, například myResourceGroup, a pak vyberte OK. I když pro účely testování nebo vyhodnocení můžete vybrat existující skupinu prostředků, doporučujeme vytvořit skupinu prostředků pro dočasné hostování těchto prostředků a vyhnout se ovlivnění produkčních nebo vývojových úloh.
    • V části Podrobnosti o clusteru:

      • Přednastavená konfigurace clusteru: Vyberte vývoj /testování. Další podrobnosti o přednastavených konfiguracích najdete v tématu Přednastavení konfigurace clusteru na webu Azure Portal.

        Poznámka:

        Při vytváření clusteru můžete změnit přednastavenou konfiguraci tak, že vyberete Porovnat přednastavení a zvolíte jinou možnost. Snímek obrazovky s možností vytvoření clusteru AKS – předdefinovaných možností portálu

      • Název clusteru Kubernetes: Zadejte název clusteru, například myAKSCluster.

      • Oblast: Vyberte oblast, například USA – východ 2.

      • Zóny dostupnosti: Vyberte Žádné.

      • Cenová úroveň AKS: Vyberte Free.

      • Ponechte výchozí hodnoty pro zbývající nastavení a vyberte Další.

        Snímek obrazovky znázorňující postup konfigurace clusteru AKS na webu Azure Portal

  5. Na kartě Fondy uzlů nakonfigurujte následující nastavení:

    • Vyberte Přidat fond uzlů a zadejte název fondu uzlů, například nplinux.

    • Režim: Vyberte uživatele.

    • Skladová položka operačního systému: Vyberte Ubuntu Linux.

    • Zóny dostupnosti: Vyberte Žádné.

    • Políčko Povolit spotové instance Azure ponechte nezaškrtnuté.

    • Velikost uzlu: Vyberte velikost. Na stránce Vybrat velikost virtuálního počítače vyberte D2s_v3 a pak vyberte Vybrat.

    • Ponechte výchozí hodnoty pro zbývající nastavení a vyberte Přidat.

      Snímek obrazovky znázorňující, jak vytvořit fond uzlů s Ubuntu Linuxem

  6. Výběrem možnosti Zkontrolovat a vytvořit spusťte ověřování v konfiguraci clusteru. Po dokončení ověření vyberte Vytvořit.

    Vytvoření clusteru AKS bude trvat několik minut. Po dokončení nasazení přejděte k prostředku tak , že vyberete Přejít k prostředku nebo přejdete do skupiny prostředků clusteru AKS a vyberete prostředek AKS.

Připojení ke clusteru

Ke správě clusterů Kubernetes používáte klienta příkazového řádku Kubernetes kubectl. kubectl je už nainstalovaný, pokud používáte Azure Cloud Shell. Pokud se službou Cloud Shell neznáte, projděte si přehled služby Azure Cloud Shell.

Pokud používáte Cloud Shell, otevřete ho tlačítkem >_ v horní části webu Azure Portal. Pokud používáte PowerShell místně, připojte se k Azure pomocí Connect-AzAccount příkazu. Pokud používáte Azure CLI místně, připojte se k Azure pomocí az login příkazu.

  1. Pomocí příkazu nakonfigurujte kubectl připojení ke clusteru az aks get-credentials Kubernetes. Tento příkaz stáhne přihlašovací údaje a nakonfiguruje rozhraní příkazového řádku Kubernetes tak, aby je používalo.

    az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster

  2. Ověřte připojení ke clusteru pomocí kubectl get vrácení seznamu uzlů clusteru.

    kubectl get nodes

    Následující příklad výstupu ukazuje jeden uzel vytvořený v předchozích krocích. Ujistěte se, že je stav uzlu Připravený.

    NAME                       STATUS   ROLES   AGE     VERSION
aks-nodepool1-31718369-0   Ready    agent   6m44s   v1.15.10

Nasazení aplikace

Pomocí souboru manifestu vytvoříte všechny objekty potřebné 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:

Snímek obrazovky s ukázkovou architekturou Azure Storu

  • 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.

  1. V Cloud Shellu otevřete editor a vytvořte soubor s názvem aks-store-quickstart.yaml.

  2. Do editoru vložte následující manifest:

    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.

  3. Nasaďte aplikaci pomocí kubectl apply příkazu a zadejte název manifestu YAML:

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

    Následující příklad výstupu ukazuje nasazení a služby:

    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

Testování aplikace

Když se aplikace spustí, služba Kubernetes zveřejní front-end aplikace na internetu. Dokončení tohoto procesu může trvat několik minut.

  1. Pomocí příkazu zkontrolujte stav nasazených podů kubectl get pods . Než budete pokračovat, ujistěte se, že jsou Running všechny pody.

    kubectl get pods

  2. Zkontrolujte veřejnou IP adresu aplikace store-front . Sledujte průběh pomocí kubectl get service příkazu s argumentem --watch .

    kubectl get service store-front --watch

    Výstup EXTERNAL-IP pro store-front službu se zpočátku zobrazuje jako čekající:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m

    Jakmile se externí IP adresa změní z čekání na skutečnou kubectl veřejnou IP adresu, použijte CTRL-C k zastavení procesu sledování.

    Následující příklad výstupu ukazuje platnou veřejnou IP adresu přiřazenou službě:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m

  3. Otevřete webový prohlížeč na externí IP adresu vaší služby, abyste viděli aplikaci Azure Store v akci.

    Snímek obrazovky ukázkové aplikace AKS Store

Odstranění clusteru

Pokud nemáte v plánu projít řadu kurzů AKS, vyčistěte nepotřebné prostředky, abyste se vyhnuli poplatkům za Azure.

  1. Na webu Azure Portal přejděte do skupiny prostředků clusteru AKS.

  2. Vyberte Odstranit skupinu prostředků.

  3. Zadejte název skupiny prostředků, která se má odstranit, a pak vyberte Odstranit>.

    Poznámka:

    Cluster AKS byl vytvořen se spravovanou identitou přiřazenou systémem. Tuto identitu spravuje platforma a nevyžaduje odebrání.

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 k nasazení, pokračujte řadou kurzů clusteru Kubernetes.

Série kurzů AKS