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

Článek
12/13/2024

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

Nasazení clusteru AKS pomocí Azure PowerShellu
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 článek 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.
Pro usnadnění použití vyzkoušejte prostředí PowerShell ve službě Azure Cloud Shell. Další informace najdete v tématu Rychlý start pro Azure Cloud Shell.

Pokud chcete použít PowerShell místně, nainstalujte modul Az PowerShell a připojte se ke svému účtu Azure pomocí rutiny Connect-AzAccount . Ujistěte se, že příkazy spouštíte s oprávněními správce. Další informace najdete v tématu Instalace Azure PowerShellu.
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 než jedno předplatné Azure, nastavte předplatné, které chcete použít pro rychlý start zavoláním rutiny Set-AzContext . Další informace najdete v tématu Správa předplatných Azure pomocí Azure PowerShellu.

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.

Následující příklad vytvoří skupinu prostředků myResourceGroup v umístění eastus.

Vytvořte skupinu prostředků pomocí rutiny New-AzResourceGroup .

New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus

Následující příklad výstupu se podobá úspěšnému vytvoření skupiny prostředků:

ResourceGroupName : myResourceGroup
Location          : eastus
ProvisioningState : Succeeded
Tags              :
ResourceId        : /subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup

Vytvoření clusteru AKS

K vytvoření clusteru AKS použijte rutinu New-AzAksCluster . Následující příklad vytvoří cluster myAKSCluster s jedním uzlem a povolí spravovanou identitu přiřazenou systémem.

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

Po několika minutách se příkaz dokončí a vrátí informace o clusteru.

Poznámka:

Při vytváření clusteru AKS se automaticky vytvoří druhá skupina prostředků označovaná jako skupina prostředků uzlu pro uložení prostředků AKS. Další informace najdete v tématu Skupina prostředků Node. Když odstraníte skupinu prostředků pro cluster AKS, odstraní se také skupina prostředků uzlu. Zobrazí se také skupina prostředků NetworkWatcherRG vytvořená ve výchozím nastavení. Tuto skupinu prostředků používá Azure Network Watcher k ukládání dat monitorování. Tuto skupinu prostředků můžete bezpečně ignorovat. Další informace najdete v tématu Povolení nebo zakázání služby Azure Network Watcher.

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, zavolejte rutinu Install-AzAksCliTool .

Nakonfigurujte kubectl připojení ke clusteru Kubernetes pomocí rutiny Import-AzAksCredential . Tento příkaz stáhne přihlašovací údaje a nakonfiguruje rozhraní příkazového řádku Kubernetes tak, aby je používalo.
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
```
Pomocí příkazu ověřte připojení ke clusteru kubectl get . Tento příkaz vrátí seznam 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-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
```

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 příkazu kubectl apply 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.

Pomocí příkazu kubectl get pods zkontrolujte stav nasazených podů. Než budete pokračovat, udělejte všechny pody Running .
```
kubectl get pods
```
Zkontrolujte veřejnou IP adresu pro aplikaci store-front. Sledujte průběh pomocí příkazu kubectl get service 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
```
Otevřete webový prohlížeč na externí IP adresu vaší služby, abyste viděli aplikaci Azure Store v akci.

Odstranění prostředků

Pokud nechcete projít kurzem AKS, vyčistěte nepotřebné prostředky, abyste se vyhnuli poplatkům za Azure. Odeberte skupinu prostředků, službu kontejneru a všechny související prostředky voláním rutiny Remove-AzResourceGroup .

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

Poznámka:

Cluster AKS byl vytvořen se spravovanou identitou přiřazenou systémem (výchozí možnost identity použitá v tomto rychlém startu), identita se spravuje platformou 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 na nasazení, pokračujte kurzem clusteru Kubernetes.

Kurz AKS

Sdílet prostřednictvím

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

Než začnete

Vytvoření skupiny zdrojů

Vytvoření clusteru AKS

Připojení ke clusteru

Nasazení aplikace

Testování aplikace

Odstranění prostředků

Další kroky

Další materiály