Compartilhar via


Início Rápido: Implantar um Host de Contêiner do Linux do Azure para um cluster do AKS usando o Azure PowerShell

Comece a usar o Host de Contêiner do Linux do Azure usando o Azure PowerShell para implantar um Host de Contêiner Linux do Azure para um cluster do AKS. Depois de instalar os pré-requisitos, crie um grupo de recursos, crie um cluster do AKS, conecte-se ao cluster e execute um aplicativo de vários contêineres de exemplo no cluster.

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, você precisa especificar um local. Essa é a localização na qual os metadados do grupo de recursos são armazenados e na qual os recursos são executados no Azure, caso você não especifique outra região durante a criação de recursos.

O exemplo a seguir cria um grupo de recursos chamado testAzureLinuxResourceGroup na região leste.

  • Crie um grupo de recursos usando o cmdlet New-AzResourceGroup.

    New-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup -Location eastus
    

    O exemplo de saída a seguir é semelhante à criação com êxito do grupo de recursos:

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

    Observação

    O exemplo acima usa eastus, mas os clusters do Host de Contêiner do Linux do Azure estão disponíveis em todas as regiões.

Criar um cluster do Host de Contêiner do Linux do Azure

O exemplo a seguir cria um cluster chamado testAzureLinuxCluster com um nó.

  • Crie um cluster do AKS usando o cmdlet New-AzAksCluster com o sinalizador de -NodeOsSKU definido como AzureLinux.

    New-AzAksCluster -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster -NodeOsSKU 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 do Kubernetes, use o cliente de linha de comando do Kubernetes, kubectl. kubectl já está instalado se você usa o Azure Cloud Shell.

  1. Instale kubectl localmente usando o cmdlet Install-AzAksCliTool.

    Install-AzAksCliTool
    
  2. Configure kubectl para se conectar ao cluster do Kubernetes usando o cmdlet Import-AzAksCredential. Este comando baixa as credenciais e configura a CLI do Kubernetes para usá-las.

    Import-AzAksCredential -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster
    
  3. Verifique a conexão com o cluster usando o comando kubectl get. Esse comando retorna uma lista dos pods de cluster.

    kubectl get pods --all-namespaces
    

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. Esses são usados aqui para simplificar, mas recomendamos o uso de serviços gerenciados, como o Azure Cosmos DB ou o 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: 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
    

    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
    

    A saída de exemplo a seguir mostra as implantações e os serviços:

    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
    

Testar o aplicativo

Quando o aplicativo é executado, um serviço de Kubernetes expõe o front-end do aplicativo à Internet. A conclusão desse processo pode levar alguns minutos.

  1. Verifique o status dos pods implantados usando o comando kubectl get pods. Garanta que todos os pods estejam Running, antes de continuar.

    kubectl get pods
    
  2. Verifique se há um endereço IP público para o aplicativo de store-front. Monitore o andamento usando o comando kubectl get service com o argumento --watch.

    kubectl get service store-front --watch
    

    A saída EXTERNAL-IP do serviço store-front será mostrada inicialmente como pendente:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
    
  3. Quando o endereço EXTERNAL-IP for alterado de pendente para um endereço IP público real, use CTRL-C para interromper o processo de inspeção do kubectl.

    A seguinte saída de exemplo mostra um endereço IP público válido atribuído ao serviço:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
    
  4. Abra um navegador da Web no endereço IP externo do serviço para conferir o aplicativo do Microsoft Azure Store em ação.

Excluir o cluster

Se você não planeja continuar nos tutoriais a seguir, remova os recursos criados para evitar incorrer em encargos do Azure.

  • Remova o grupo de recursos e todos os recursos relacionados usando o cmdlet RemoveAzResourceGroup.

    Remove-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup
    

Próximas etapas

Neste início rápido, você implantou um cluster AKS do host de contêiner 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.