빠른 시작: Azure CLI를 사용한 AKS 클러스터용 Azure Linux 컨테이너 호스트 배포

아티클
09/27/2024

Azure CLI를 사용하여 AKS 클러스터용 Azure Linux 컨테이너 호스트를 배포하여 Azure Linux 컨테이너 호스트를 시작합니다. 필수 구성 요소를 설치한 후 리소스 그룹을 만들고, AKS 클러스터를 만들고, 클러스터에 연결하고, 클러스터에서 샘플 다중 컨테이너 애플리케이션을 실행합니다.

필수 조건

Azure를 구독하고 있지 않다면 시작하기 전에 Azure 체험 계정을 만듭니다.
Azure Cloud Shell에서 Bash 환경을 사용합니다. 자세한 내용은 Azure Cloud Shell 빠른 시작 - Bash를 참조하세요.
CLI 참조 명령을 로컬에서 실행하려면 Azure CLI를 설치합니다. Windows 또는 macOS에서 실행 중인 경우 Docker 컨테이너에서 Azure CLI를 실행하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Docker 컨테이너에서 Azure CLI를 실행하는 방법을 참조하세요.
- 로컬 설치를 사용하는 경우 az login 명령을 사용하여 Azure CLI에 로그인합니다. 인증 프로세스를 완료하려면 터미널에 표시되는 단계를 수행합니다. 다른 로그인 옵션은 Azure CLI를 사용하여 로그인을 참조하세요.
- 메시지가 표시되면 처음 사용할 때 Azure CLI 확장을 설치합니다. 확장에 대한 자세한 내용은 Azure CLI에서 확장 사용을 참조하세요.
- az version을 실행하여 설치된 버전과 종속 라이브러리를 찾습니다. 최신 버전으로 업그레이드하려면 az upgrade를 실행합니다.

리소스 그룹 만들기

Azure 리소스 그룹은 Azure 리소스가 배포되고 관리되는 논리 그룹입니다. 리소스 그룹을 만들 때는 위치를 지정해야 합니다. 이 위치는 다음과 같습니다.

리소스 그룹 메타데이터의 스토리지 위치입니다.
리소스를 만드는 동안 다른 지역을 지정하지 않은 경우 리소스가 Azure에서 실행되는 위치입니다.

이름이 testAzureLinuxResourceGroup인 리소스 그룹을 eastus 지역에 만들려면 다음 단계를 수행합니다.

az group create 명령을 사용하여 리소스 그룹을 만듭니다.

az group create --name testAzureLinuxResourceGroup --location eastus

다음 출력은 리소스 그룹이 성공적으로 만들어졌을 경우와 비슷합니다.

{
  "id": "/subscriptions/<guid>/resourceGroups/testAzureLinuxResourceGroup",
  "location": "eastus",
  "managedBy": null,
  "name": "testAzureLinuxResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null
}

참고 항목

위 예제에서는 eastus를 사용했지만 Azure Linux 컨테이너 호스트 클러스터는 모든 지역에서 사용할 수 있습니다.

Azure Linux 컨테이너 호스트 클러스터 만들기

AKS 클러스터를 Azure Linux 이미지로 프로비전하기 위해 az aks create 명령과 --os-sku 매개 변수를 사용하여 AKS 클러스터를 만듭니다. 다음 예제에서는 노드가 하나인 testAzureLinuxCluster라는 Azure Linux 클러스터를 만듭니다.

az aks create --name testAzureLinuxCluster --resource-group testAzureLinuxResourceGroup --os-sku AzureLinux

몇 분 후 명령이 완료되면 클러스터에 대한 JSON 형식 정보가 반환됩니다.

클러스터에 연결

Kubernetes 클러스터를 관리하려면 Kubernetes 명령줄 클라이언트인 kubectl을 사용합니다.

az aks get-credentials 명령을 사용하여 Kubernetes 클러스터에 연결하도록 kubectl을 구성합니다.

az aks get-credentials --resource-group testAzureLinuxResourceGroup --name testAzureLinuxCluster

kubectl get 명령을 사용하여 클러스터에 대한 연결을 확인합니다. 이 명령은 Pod 목록을 반환합니다.

  kubectl get pods --all-namespaces

애플리케이션 배포

응용 프로그램을 배포하려면 매니페스트 파일을 사용하여 AKS Store 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 개체를 만듭니다. Kubernetes 매니페스트 파일은 실행할 컨테이너 이미지와 같은 클러스터에 대해 원하는 상태를 정의합니다. 매니페스트에는 다음 Kubernetes 배포 및 서비스가 포함됩니다.

스토어 프런트: 고객이 제품을 보고 주문을 할 수 있는 웹 애플리케이션입니다.
제품 서비스: 제품 정보를 표시합니다.
주문 서비스: 주문을 합니다.
Rabbit MQ: 주문 큐에 대한 메시지 큐입니다.

참고 항목

프로덕션을 위한 영구 스토리지 없이 Rabbit MQ와 같은 상태 저장 컨테이너를 실행하지 않는 것이 좋습니다. 여기서는 단순화를 위해 사용되었지만 Azure Cosmos DB 또는 Azure Service Bus와 같은 관리되는 서비스를 사용하는 것이 좋습니다.

파일 aks-store-quickstart.yaml을 만들고 다음 매니페스트에 복사합니다.

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

YAML 파일을 로컬에서 만들고 저장하는 경우 파일 업로드/다운로드 단추를 선택하고 로컬 파일 시스템에서 파일을 선택하여 매니페스트 파일을 CloudShell의 기본 디렉터리에 업로드할 수 있습니다.

kubectl apply 명령을 사용하여 애플리케이션을 배포하고 YAML 매니페스트의 이름을 지정합니다.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

애플리케이션 테스트

공용 IP 주소 또는 애플리케이션 URL을 방문하여 애플리케이션이 실행 중인지 유효성을 검사할 수 있습니다.

다음 명령을 사용하여 애플리케이션 URL을 가져옵니다.

runtime="5 minutes"
endtime=$(date -ud "$runtime" +%s)
while [[ $(date -u +%s) -le $endtime ]]
do
   STATUS=$(kubectl get pods -l app=store-front -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}')
   echo $STATUS
   if [ "$STATUS" == 'True' ]
   then
      export IP_ADDRESS=$(kubectl get service store-front --output 'jsonpath={..status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
      echo "Service IP Address: $IP_ADDRESS"
      break
   else
      sleep 10
   fi
done

curl $IP_ADDRESS

Results:

<!doctype html>
<html lang="">
   <head>
      <meta charset="utf-8">
      <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
      <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
      <link rel="icon" href="/favicon.ico">
      <title>store-front</title>
      <script defer="defer" src="/js/chunk-vendors.df69ae47.js"></script>
      <script defer="defer" src="/js/app.7e8cfbb2.js"></script>
      <link href="/css/app.a5dc49f6.css" rel="stylesheet">
   </head>
   <body>
      <div id="app"></div>
   </body>
</html>

echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"

클러스터 삭제

다음 자습서를 계속 진행하지 않으려면 Azure 요금이 불필요한 리소스를 정리하지 않도록 합니다. az group delete 명령을 사용하여 리소스 그룹 및 모든 관련 리소스를 제거합니다.

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

다음 단계

이 빠른 시작에서는 Azure Linux 컨테이너 호스트 클러스터를 배포했습니다. Azure Linux 컨테이너 호스트에 대해 자세히 알아보고 전체 클러스터 배포 및 관리 예제를 살펴보려면 Azure Linux 컨테이너 호스트 자습서를 이어 진행하세요.

Azure Linux 컨테이너 호스트 자습서

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