Verwenden von OpenFaaS in Azure Kubernetes Service (AKS)

Artikel
11/04/2024

OpenFaaS ist ein Framework, das Container verwendet, um serverlose Funktionen zu erstellen. Das Open-Source-Projekt erfreut sich in der Community großer Beliebtheit. In diesem Dokument werden die Installation und Verwendung von OpenFaaS in einem Azure Kubernetes Service-Cluster (AKS) beschrieben.

Voraussetzungen

Für diesen Artikel werden Grundkenntnisse in Bezug auf die Kubernetes-Konzepte vorausgesetzt. Weitere Informationen finden Sie unter Grundlegende Kubernetes-Konzepte für Azure Kubernetes Service (AKS).
Sie benötigen ein aktives Azure-Abonnement. Falls Sie kein Abonnement besitzen, können Sie ein kostenloses Konto erstellen, bevor Sie beginnen.
Sie benötigen einen AKS-Cluster. Wenn Sie noch keinen Cluster verwenden, erstellen Sie einen über die Azure CLI, Azure PowerShell oder das Azure-Portal.
Sie müssen die OpenFaaS CLI installieren. Installationsoptionen finden Sie in der Dokumentation zur OpenFaaS CLI.

Hinzufügen des OpenFaaS-Helm-Diagrammrepositorys

Wechseln Sie zu Azure Cloud Shell.
Fügen Sie das OpenFaaS-Helm-Diagrammrepository hinzu, und führen Sie mit den folgenden helm-Befehlen ein Update auf die neueste Version durch.
```
helm repo add openfaas https://openfaas.github.io/faas-netes/
helm repo update
```

Bereitstellen von OpenFaaS

Es empfiehlt sich, OpenFaaS und OpenFaaS Funktionen in einem eigenen Kubernetes-Namespace zu speichern.

Erstellen Sie einen Namespace für das OpenFaaS-System und die zugehörigen Funktionen über den Befehl kubectl apply.
```
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/openfaas/faas-netes/master/namespaces.yml
```
Generieren Sie mit den folgenden Befehlen ein Kennwort für das OpenFaaS-Benutzeroberflächenportal und die REST-API. Dieses Kennwort wird vom Helm-Diagramm verwendet, um eine Standardauthentifizierung auf dem OpenFaaS-Gateway zu ermöglichen, das über einen Cloudlastenausgleich im Internet verfügbar gemacht wird.
```
# generate a random password
PASSWORD=$(head -c 12 /dev/urandom | shasum| cut -d' ' -f1)

kubectl -n openfaas create secret generic basic-auth \
--from-literal=basic-auth-user=admin \
--from-literal=basic-auth-password="$PASSWORD"
```
Wichtig

Die Verwendung eines Benutzernamens und Kennworts für die Authentifizierung ist ein unsicheres Muster. Wenn Sie über eine OpenFaaS Enterprise-Lizenz verfügen, empfehlen wir stattdessen die Verwendung von Identity & Access Management (IAM) für OpenFaaS.
Rufen Sie den Wert für Ihr Kennwort mit dem folgenden echo-Befehl ab.
```
echo $PASSWORD
```

Stellen Sie OpenFaaS mithilfe des Befehls helm upgrade in Ihrem AKS-Cluster bereit.

helm upgrade openfaas --install openfaas/openfaas \
    --namespace openfaas  \
    --set basic_auth=true \
    --set functionNamespace=openfaas-fn \
    --set serviceType=LoadBalancer

Ihre Ausgabe sollte der folgenden gekürzten Beispielausgabe entsprechen:

NAME: openfaas
LAST DEPLOYED: Tue Aug 29 08:26:11 2023
NAMESPACE: openfaas
STATUS: deployed
...
NOTES:
To verify that openfaas has started, run:

kubectl --namespace=openfaas get deployments -l "release=openfaas, app=openfaas"
...

Es wird eine öffentliche IP-Adresse für den Zugriff auf das OpenFaaS-Gateway erstellt. Rufen Sie mit dem Befehl kubectl get service die IP-Adresse ab.

kubectl get service -l component=gateway --namespace openfaas

Ihre Ausgabe sollte in etwa dem folgendem Beispiel entsprechen:

NAME               TYPE           CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP    PORT(S)          AGE
gateway            ClusterIP      10.0.156.194   <none>         8080/TCP         7m
gateway-external   LoadBalancer   10.0.28.18     52.186.64.52   8080:30800/TCP   7m

Testen Sie das OpenFaaS-System, indem Sie zur externen IP-Adresse an Port 8080 navigieren, in diesem Beispiel http://52.186.64.52:8080. Dort werden Sie zur Anmeldung aufgefordert. Das Standardbenutzerkonto lautet admin, und das Kennwort kann über echo $PASSWORD abgerufen werden.
Legen Sie $OPENFAAS_URL auf die URL der externen IP-Adresse an Port 8080 fest, und melden Sie sich über die Azure CLI mit den folgenden Befehlen an.
```
export OPENFAAS_URL=http://52.186.64.52:8080
echo -n $PASSWORD | ./faas-cli login -g $OPENFAAS_URL -u admin --password-stdin
```

Erstellen der ersten Funktion

Navigieren Sie über Ihre OpenFaaS-URL zum OpenFaaS-System.
Erstellen Sie eine Funktion im OpenFaas-Portal, indem Sie Deploy A New Function (Neue Funktion bereitstellen) auswählen und nach Figlet suchen.
Wählen Sie die Figlet-Funktion aus, und klicken Sie dann auf Bereitstellen.

Rufen Sie die Funktion mit dem folgenden curl-Befehl auf. Ersetzen Sie die IP-Adresse im folgenden Beispiel durch die Ihres OpenFaaS-Gateways.

curl -X POST http://52.186.64.52:8080/function/figlet -d "Hello Azure"

Ihre Ausgabe sollte in etwa dem folgendem Beispiel entsprechen:

 _   _      _ _            _
| | | | ___| | | ___      / \    _____   _ _ __ ___
| |_| |/ _ \ | |/ _ \    / _ \  |_  / | | | '__/ _ \
|  _  |  __/ | | (_) |  / ___ \  / /| |_| | | |  __/
|_| |_|\___|_|_|\___/  /_/   \_\/___|\__,_|_|  \___|

Erstellen der zweiten Funktion

Konfigurieren Ihrer Azure Cosmos DB-Instanz

Wechseln Sie zu Azure Cloud Shell.
Erstellen Sie eine neue Ressourcengruppe für die Azure Cosmos DB-Instanz über den Befehl az group create.
```
az group create --name serverless-backing --location eastus
```
Stellen Sie eine Azure Cosmos DB-Instanz vom Typ MongoDB über den Befehl az cosmosdb create bereit. Ersetzen Sie openfaas-cosmos durch den eindeutigen Namen Ihrer eigenen Instanz.
```
az cosmosdb create --resource-group serverless-backing --name openfaas-cosmos --kind MongoDB
```
Rufen Sie die Verbindungszeichenfolge für die Azure Cosmos DB-Datenbank ab, und speichern Sie diese über den Befehl az cosmosdb keys list in einer Variablen. Ersetzen Sie den Wert des --resource-group-Arguments durch den Namen Ihrer Ressourcengruppe und den Wert des --name-Arguments durch den Namen Ihrer Azure Cosmos DB-Instanz.
```
COSMOS=$(az cosmosdb keys list \
  --type connection-strings \
  --resource-group serverless-backing \
  --name openfaas-cosmos \
  --output tsv)
```

Füllen Sie Azure Cosmos DB mit Testdaten auf, indem Sie eine Datei mit dem Namen plans.json erstellen und in den folgenden JSON-Code kopieren.

{
    "name" : "two_person",
    "friendlyName" : "Two Person Plan",
    "portionSize" : "1-2 Person",
    "mealsPerWeek" : "3 Unique meals per week",
    "price" : 72,
    "description" : "Our basic plan, delivering 3 meals per week, which will feed 1-2 people.",
    "__v" : 0
}

Erstellen der Funktion

Installieren Sie die MongoDB-Tools. Der folgende Beispielbefehl installiert diese Tools mithilfe von brew. Weitere Installationsoptionen finden Sie in der MongoDB-Dokumentation.
```
brew install mongodb
```

Verwenden Sie das Tool mongoimport, um Daten in die Azure Cosmos DB-Instanz zu laden.

mongoimport --uri=$COSMOS -c plans < plans.json

Ihre Ausgabe sollte in etwa dem folgendem Beispiel entsprechen:

2018-02-19T14:42:14.313+0000    connected to: localhost
2018-02-19T14:42:14.918+0000    imported 1 document

Erstellen Sie die Funktion mithilfe des Befehls faas-cli deploy. Ersetzen Sie den Wert des -g-Arguments durch die Adresse Ihres OpenFaaS-Gateways.
```
faas-cli deploy -g http://52.186.64.52:8080 --image=shanepeckham/openfaascosmos --name=cosmos-query --env=NODE_ENV=$COSMOS
```
Nach der Bereitstellung sollte Ihre Ausgabe in etwa der folgenden Beispielausgabe entsprechen:
```
Deployed. 202 Accepted.
URL: http://52.186.64.52:8080/function/cosmos-query
```
Testen Sie die Funktion mit dem folgenden curl-Befehl. Ersetzen Sie die IP-Adresse durch die Adresse Ihres OpenFaaS-Gateways.
```
curl -s http://52.186.64.52:8080/function/cosmos-query
```
Ihre Ausgabe sollte in etwa dem folgendem Beispiel entsprechen:
```
[{"ID":"","Name":"two_person","FriendlyName":"","PortionSize":"","MealsPerWeek":"","Price":72,"Description":"Our basic plan, delivering 3 meals per week, which will feed 1-2 people."}]
```
Hinweis

Sie können die Funktion auch innerhalb der OpenFaaS-Benutzeroberfläche testen:

Nächste Schritte

Nutzen Sie den OpenFaaS-Workshop zur Weiterbildung. Dieser umfasst eine Reihe von Praxislabs, die Themen wie das Erstellen eines eigenen GitHub-Bots, das Verarbeiten von Geheimnissen, das Anzeigen von Metriken und automatisches Skalieren abdecken.

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Erstellen der Funktion

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