Démarrage rapide : déployer un hôte de conteneur Azure Linux pour un cluster AKS à l’aide d’Azure PowerShell

Article
09/27/2024

Pour commencer, vous pouvez déployer un hôte de conteneur Azure Linux pour un cluster AKS à l’aide d’Azure PowerShell. Une fois les prérequis installés, vous devez créer un groupe de ressources et un cluster AKS, vous connecter au cluster, puis exécuter un exemple d’application multi-conteneur dans le cluster.

Prérequis

Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit Azure avant de commencer.
Utilisez l’environnement PowerShell dans Azure Cloud Shell. Pour plus d’informations, consultez Démarrage rapide d’Azure Cloud Shell.
Si vous exécutez PowerShell localement, installez le module Az PowerShell et connectez-vous à votre compte Azure à l’aide du cmdlet Connect-AzAccount. Pour en savoir plus sur l’installation du module Az PowerShell, consultez Installer Azure PowerShell.
L’identité que vous utilisez pour créer votre cluster dispose des autorisations minimales appropriées. Pour plus d’informations sur l’accès et l’identité pour AKS, consultez Options d’accès et d’identité pour Kubernetes Azure Service (AKS).

Créer un groupe de ressources

Un groupe de ressources Azure est un groupe logique dans lequel des ressources Azure sont déployées et gérées. Lors de la création d’un groupe de ressources, vous devez spécifier un emplacement. Cet emplacement est l'emplacement de stockage des métadonnées de votre groupe de ressources et l'endroit où vos ressources s'exécutent dans Azure si vous ne spécifiez pas une autre région lors de la création de la ressource.

L’exemple suivant crée un groupe de ressources nommé testAzureLinuxResourceGroup dans la région eastus.

Créez un groupe de ressources à l’aide de la cmdlet New-AzResourceGroup.

New-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup -Location eastus

L’exemple de sortie suivant montre la création réussie du groupe de ressources :

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

Remarque

L’exemple ci-dessus utilise eastus, mais les clusters hôtes de conteneur Azure Linux sont disponibles dans toutes les régions.

Créer un cluster hôte de conteneur Azure Linux

L’exemple suivant crée un cluster nommé testAzureLinuxCluster avec un nœud.

Créez un cluster AKS à l’aide de l’applet de commande New-AzAksCluster avec l’indicateur -NodeOsSKU défini sur AzureLinux.
```
New-AzAksCluster -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster -NodeOsSKU AzureLinux
```
Au bout de quelques minutes, la commande se termine et retourne des informations au format JSON sur le cluster.

Se connecter au cluster

Pour gérer un cluster Kubernetes, utilisez kubectl, le client de ligne de commande Kubernetes. Si vous utilisez Azure Cloud Shell, kubectl est déjà installé.

Installez kubectl localement avec la cmdlet Install-AzAksCliTool.
```
Install-AzAksCliTool
```
Configurez kubectl afin de vous connecter à votre cluster Kubernetes avec la cmdlet Import-AzAksCredential. Cette commande télécharge les informations d’identification et configure l’interface CLI Kubernetes pour les utiliser.
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster
```
Pour vérifier la connexion à votre cluster, exécutez la commande kubectl get. Cette commande renvoie la liste des pods de cluster.
```
kubectl get pods --all-namespaces
```

Déployer l’application

Pour déployer l'application, vous utilisez un fichier manifeste pour créer tous les objets nécessaires à l'exécution de l'application AKS Store. Un fichier manifeste Kubernetes définit un état souhaité d’un cluster, notamment les images conteneur à exécuter. Le manifeste inclut les déploiements et services Kubernetes suivants :

Vitrine : application web permettant aux clients d’afficher les produits et de passer des commandes.
Service de produit : affiche les informations sur le produit.
Service de commande : passe des commandes.
Rabbit MQ : file d’attente de messages pour une file d’attente de commandes.

Remarque

Nous ne recommandons pas l'exécution de conteneurs avec état, comme Rabbit MQ, sans stockage persistant pour la production. Ils sont utilisés ici pour des raisons de simplicité, mais nous vous recommandons d’utiliser des services managés, comme Azure CosmosDB ou Azure Service Bus.

Créez un fichier nommé aks-store-quickstart.yaml et copiez-y le manifeste suivant :

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

Si vous créez et que vous enregistrez le fichier YAML localement, vous pouvez charger le fichier manifeste dans votre répertoire par défaut dans CloudShell en sélectionnant le bouton Charger/télécharger des fichiers, puis en sélectionnant le fichier dans votre système de fichiers local.

Déployez l’application en tirant parti de la commande kubectl apply et spécifiez le nom de votre manifeste YAML.

kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

L'exemple de sortie suivant présente les déploiements et services :

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

Test de l’application

Quand l’application s’exécute, un service Kubernetes expose le front-end de l’application sur Internet. L’exécution de ce processus peut prendre plusieurs minutes.

Vérifiez l’état des pods déployés à l’aide de la commande kubectl get pods. Vérifiez que tous les pods sont Running avant de continuer.
```
kubectl get pods
```
Recherchez une adresse IP publique pour l'application de vitrine. Surveillez la progression avec la commande kubectl get service et l’argument --watch.
```
kubectl get service store-front --watch
```
La sortie EXTERNAL-IP pour le service store-front indique initialement qu'il est en attente :
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
Quand l’adresse EXTERNAL-IP passe de l’état pending à une adresse IP publique réelle, utilisez CTRL-C pour arrêter le processus de surveillance kubectl.

L’exemple de sortie suivant montre une adresse IP publique valide affectée au service :
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
Ouvrez un navigateur web à l'adresse IP externe de votre service pour voir l'application Azure Store en action.

Supprimer le cluster

Si vous ne prévoyez pas de poursuivre les tutoriels suivants, supprimez les ressources créées pour éviter les frais Azure.

Supprimez le groupe de ressources et toutes les ressources associées à l’aide de l’applet de commande RemoveAzResourceGroup.
```
Remove-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup
```

Étapes suivantes

Dans ce guide de démarrage rapide, vous avez déployé un cluster AKS hôte de conteneur Azure Linux. Pour en savoir plus sur l’Hôte de conteneur Azure Linux et suivre pas à pas un exemple complet illustrant le déploiement et la gestion d’un cluster, passez au tutoriel Hôte de conteneur Azure Linux.

Tutoriel sur l’hôte de conteneur Azure Linux

Partager via