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Início Rápido: Implantar um cluster do Host de Contêiner do Linux do Azure para AKS usando a CLI do Azure

Comece a usar o Host de Contêiner do Linux do Azure por meio da CLI do Azure a fim de implantar um cluster do Host de Contêiner do Linux do Azure para AKS. Depois de instalar os pré-requisitos, você criará um grupo de recursos, criará um cluster do AKS, estabelecerá uma conexão com esse cluster e executará um aplicativo de vários contêineres de exemplo nele.

Pré-requisitos

Criar um grupo de recursos

Um grupo de recursos do Azure é um grupo lógico no qual os recursos do Azure são implantados e gerenciados. Ao criar um grupo de recursos, é necessário especificar um local. Essa localização é:

  • A localização de armazenamento dos metadados do grupo de recursos.
  • Esse será o local em que seus recursos serão executados no Azure caso você não especifique outra região durante a criação de recursos.

Crie um grupo de recursos usando o comando az group create.

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAzureLinuxResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"

az group create --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --location $REGION

Resultados:

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/$MY_RESOURCE_GROUP_NAMExxxxxx",
  "location": "$REGION",
  "managedBy": null,
  "name": "$MY_RESOURCE_GROUP_NAME",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Criar um cluster do Host de Contêiner do Linux do Azure

Crie um cluster do AKS usando o comando az aks create com o parâmetro --os-sku para provisioná-lo com uma imagem do Linux do Azure.

export MY_AZ_CLUSTER_NAME="myAzureLinuxCluster$RANDOM_ID"

az aks create --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --os-sku AzureLinux

Após alguns minutos, o comando será concluído e retornará informações no formato JSON sobre o cluster.

Conectar-se ao cluster

Para gerenciar um cluster Kubernetes, use o cliente de linha de comando do Kubernetes, kubectl. kubectl já está instalado se você usa o Azure Cloud Shell. Para instalar kubectl localmente, use o comando az aks install-cli.

  1. Configure o kubectl para se conectar ao cluster do Kubernetes usando o comando az aks get-credentials. Este comando baixa as credenciais e configura a CLI do Kubernetes para usá-las.

    az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME
    
  2. Verifique a conexão com o cluster usando o comando kubectl get. Esse comando retorna uma lista dos nós de cluster.

    kubectl get nodes
    

Implantar o aplicativo

A fim de implantar o aplicativo, use um arquivo de manifesto para criar todos os objetos necessários para executar o Aplicativo da Loja do AKS. Um arquivo de manifesto do Kubernetes define o estado desejado de um cluster, por exemplo, as imagens de contêiner a serem executadas. O manifesto inclui as seguintes implantações e serviços do Kubernetes:

Captura de tela da arquitetura de exemplo do Microsoft Azure Store.

  • Frente de loja: Aplicativo Web para clientes visualizarem produtos e fazerem pedidos.
  • Serviço do produto: Mostra informações do produto.
  • Serviço de pedido: Realiza pedidos.
  • Rabbit MQ: Fila de mensagens de uma fila de pedidos.

Observação

Não é recomendável executar contêineres com estado, como o Rabbit MQ, sem armazenamento persistente para produção. Eles são usados aqui para simplificar, mas recomendamos o uso de serviços gerenciados, como o Azure CosmosDB ou Barramento de Serviço do Azure.

  1. Crie um arquivo chamado aks-store-quickstart.yaml e copie-o para o manifesto a seguir:

    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    metadata:
      name: rabbitmq
    spec:
      serviceName: rabbitmq
      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
            startupProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3000
              failureThreshold: 5
              initialDelaySeconds: 20
              periodSeconds: 10
            readinessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3000
              failureThreshold: 3
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 5
            livenessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3000
              failureThreshold: 5
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 3
          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
            env: 
            - name: AI_SERVICE_URL
              value: "http://ai-service:5001/"
            resources:
              requests:
                cpu: 1m
                memory: 1Mi
              limits:
                cpu: 2m
                memory: 20Mi
            readinessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3002
              failureThreshold: 3
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 5
            livenessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3002
              failureThreshold: 5
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 3
    ---
    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
            startupProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 8080
              failureThreshold: 3
              initialDelaySeconds: 5
              periodSeconds: 5
            readinessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 8080
              failureThreshold: 3
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 3
            livenessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 8080
              failureThreshold: 5
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 3
    ---
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: store-front
    spec:
      ports:
      - port: 80
        targetPort: 8080
      selector:
        app: store-front
      type: LoadBalancer
    

    Se você criar e salvar o arquivo YAML localmente, poderá carregar o arquivo de manifesto no diretório padrão no CloudShell selecionando o botão Carregar/Baixar arquivos e selecionando o arquivo no sistema de arquivos local.

  2. Implante o aplicativo usando o comando kubectl apply e especifique o nome do manifesto YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

Testar o aplicativo

Você pode validar se o aplicativo está em execução visitando o endereço IP público ou a URL do aplicativo.

Obtenha a URL do aplicativo usando os seguintes comandos:

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

Resultados:

<!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"

Excluir o cluster

Se não precisar mais deles, você pode limpar recursos desnecessários para evitar cobranças do Azure. Você pode remover o grupo de recursos, o serviço de contêiner e todos os recursos relacionados usando o comando az group delete.

Próximas etapas

Neste início rápido, você implantou um cluster do Host de Contêiner do Linux do Azure. Para saber mais sobre o Host de Contêiner do Linux do Azure e conferir um exemplo completo de implantação e gerenciamento de cluster, prossiga para o tutorial do Host de Contêiner do Linux do Azure.