Dimensione com segurança seus aplicativos usando o complemento KEDA e a identidade de carga de trabalho no Serviço de Kubernetes do Azure (AKS)

Artigo
08/02/2024

Este artigo mostra como dimensionar com segurança seus aplicativos com o complemento Dimensionamento Automático controlado por Eventos do Kubernetes (KEDA) e a identidade de carga de trabalho no Serviço de Kubernetes do Azure (AKS).

Importante

A versão do cluster do Kubernetes determina a versão do KEDA que será instalada no cluster do AKS. Para visualizar qual versão do KEDA é mapeada para cada versão do AKS, consulte a coluna de complementos gerenciados do AKS da tabela de versão do componente do Kubernetes.

Para as versões GA do Kubernetes, o AKS dá suporte completo à versão secundária do KEDA correspondente na tabela. As versões prévias do Kubernetes e o último patch do KEDA são parcialmente cobertos pelo suporte ao cliente com base no melhor esforço. Dessa forma, esses recursos não são destinados ao uso em produção. Para obter mais informações, consulte os seguintes artigos:

Antes de começar

É necessária uma assinatura do Azure. Caso não tenha uma assinatura do Azure, é possível criar uma conta gratuita.
Você precisa da CLI do Azure instalada.
Certifique-se de ter as regras de firewall configuradas para permitir o acesso ao servidor de API do Kubernetes. Para obter mais informações, confira Regras de rede de saída e FQDN para clusters do Serviço de Kubernetes do Azure (AKS)

Criar um grupo de recursos

Crie um grupo de recursos usando o comando az group create. Substitua os valores de espaço reservado por seus próprios valores.
```
LOCATION=<azure-region>
RG_NAME=<resource-group-name>

az group create --name $RG_NAME --location $LOCATION
```

Criar um cluster AKS

Crie um cluster do AKS com o complemento KEDA, a identidade da carga de trabalho e o emissor OIDC habilitados usando o comando az aks create com os sinalizadores --enable-workload-identity, --enable-keda e --enable-oidc-issuer. Substitua o valor do espaço reservado pelo seu próprio valor.
```
AKS_NAME=<cluster-name>

az aks create \
    --name $AKS_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --enable-workload-identity \
    --enable-oidc-issuer \
    --enable-keda \
    --generate-ssh-keys 
```
Valide se a implantação foi bem-sucedida e verifique se o cluster tem KEDA, identidade de carga de trabalho e emissor OIDC habilitados usando o comando az aks show com o sinalizador --query definido como "[workloadAutoScalerProfile, securityProfile, oidcIssuerProfile]".
```
az aks show \
    --name $AKS_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --query "[workloadAutoScalerProfile, securityProfile, oidcIssuerProfile]"
```

Conecte-se ao cluster usando o comando az aks get-credentials.

az aks get-credentials \
    --name $AKS_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --overwrite-existing

Criar uma instância do Barramento de Serviço do Azure

Crie um namespace do Barramento de Serviço do Azure usando o comando az servicebus namespace create. Substitua o valor do espaço reservado pelo seu próprio valor.

SB_NAME=<service-bus-name>
SB_HOSTNAME="${SB_NAME}.servicebus.windows.net"

az servicebus namespace create \
    --name $SB_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --disable-local-auth

Crie uma fila do Barramento de Serviço do Azure usando o comando az servicebus queue create. Substitua o valor do espaço reservado pelo seu próprio valor.
```
SB_QUEUE_NAME=<service-bus-queue-name>

az servicebus queue create \
    --name $SB_QUEUE_NAME \
    --namespace $SB_NAME \
    --resource-group $RG_NAME
```

Criar uma identidade gerenciada

Crie uma identidade gerenciada usando o comando az identity create. Substitua o valor do espaço reservado pelo seu próprio valor.

MI_NAME=<managed-identity-name>

MI_CLIENT_ID=$(az identity create \
    --name $MI_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --query "clientId" \
    --output tsv)

Obtenha a URL do emissor do OIDC usando o comando az aks show com o sinalizador --query definido como oidcIssuerProfile.issuerUrl.

AKS_OIDC_ISSUER=$(az aks show \
    --name $AKS_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --query oidcIssuerProfile.issuerUrl \
    --output tsv)

Crie uma credencial federada entre a identidade gerenciada e o namespace e a conta de serviço usada pela carga de trabalho usando o comando az identity federated-credential create. Substitua o valor do espaço reservado pelo seu próprio valor.

FED_WORKLOAD=<federated-credential-workload-name>

az identity federated-credential create \
    --name $FED_WORKLOAD \
    --identity-name $MI_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --issuer $AKS_OIDC_ISSUER \
    --subject system:serviceaccount:default:$MI_NAME \
    --audience api://AzureADTokenExchange

Crie uma segunda credencial federada entre a identidade gerenciada e o namespace e a conta de serviço usada pelo operador keda usando o comando az identity federated-credential create. Substitua o valor do espaço reservado pelo seu próprio valor.

FED_KEDA=<federated-credential-keda-name>

az identity federated-credential create \
    --name $FED_KEDA \
    --identity-name $MI_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --issuer $AKS_OIDC_ISSUER \
    --subject system:serviceaccount:kube-system:keda-operator \
    --audience api://AzureADTokenExchange

Criar atribuições de função

Obtenha a ID do objeto para a identidade gerenciada usando o comando az identity show com o sinalizador --query definido como "principalId".

MI_OBJECT_ID=$(az identity show \
    --name $MI_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --query "principalId" \
    --output tsv)

Obtenha a ID do recurso do namespace do Barramento de Serviço usando o comando az servicebus namespace show com o sinalizador --query definido como "id".
```
SB_ID=$(az servicebus namespace show \
    --name $SB_NAME \
    --resource-group $RG_NAME \
    --query "id" \
    --output tsv)
```

Atribua a função Proprietário de Dados do Barramento de Serviço do Azure à identidade gerenciada usando o comando az role assignment create.

az role assignment create \
    --role "Azure Service Bus Data Owner" \
    --assignee-object-id $MI_OBJECT_ID \
    --assignee-principal-type ServicePrincipal \
    --scope $SB_ID

Habilitar identidade de carga de trabalho no operador KEDA

Depois de criar a credencial federada para a keda-operator ServiceAccount, você precisará reiniciar manualmente os pods keda-operator para garantir que as variáveis de ambiente do Workload Identity sejam injetadas no pod.
```
kubectl rollout restart deploy keda-operator -n kube-system
```

Confirmar a reinicialização dos pods do operador keda

kubectl get pod -n kube-system -lapp=keda-operator -w

Depois de confirmar que os pods do operador keda terminaram de rolar Ctrl+c para quebrar o comando de inspeção anterior, confirme se as variáveis de ambiente de Identidade de Carga de Trabalho foram injetadas.
```
KEDA_POD_ID=$(kubectl get po -n kube-system -l app.kubernetes.io/name=keda-operator -ojsonpath='{.items[0].metadata.name}')
kubectl describe po $KEDA_POD_ID -n kube-system
```

Você deverá ver uma saída semelhante à seguinte em Ambiente.

---
AZURE_CLIENT_ID:
AZURE_TENANT_ID:               xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxx
AZURE_FEDERATED_TOKEN_FILE:    /var/run/secrets/azure/tokens/azure-identity-token
AZURE_AUTHORITY_HOST:          https://login.microsoftonline.com/
---

Implante um recurso KEDA TriggerAuthentication que inclui a ID do cliente da Identidade Gerenciada Atribuída pelo Usuário.
```
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: TriggerAuthentication
metadata:
  name: azure-servicebus-auth
  namespace: default  # this must be same namespace as the ScaledObject/ScaledJob that will use it
spec:
  podIdentity:
    provider:  azure-workload
    identityId: $MI_CLIENT_ID
EOF
```
Observação

Com o TriggerAuthentication em vigor, o KEDA poderá se autenticar por meio da identidade da carga de trabalho. Os Pods keda-operator usam a autenticação identityId em recursos do Azure ao avaliar gatilhos de dimensionamento.

Publicar mensagens no Barramento de Serviço do Azure

Neste ponto, tudo está configurado para dimensionamento com KEDA e Identidade de Carga de Trabalho do Microsoft Entra. Testaremos isso implantando cargas de trabalho de produtor e consumidor.

Crie um novo ServiceAccount para as cargas de trabalho.

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  annotations:
    azure.workload.identity/client-id: $MI_CLIENT_ID
  name: $MI_NAME
EOF

Implante um trabalho para publicar 100 mensagens.

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: myproducer
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        azure.workload.identity/use: "true"
    spec:
      serviceAccountName: $MI_NAME
      containers:
      - image: ghcr.io/azure-samples/aks-app-samples/servicebusdemo:latest
        name: myproducer
        resources: {}
        env:
        - name: OPERATION_MODE
          value: "producer"
        - name: MESSAGE_COUNT
          value: "100"
        - name: AZURE_SERVICEBUS_QUEUE_NAME
          value: $SB_QUEUE_NAME
        - name: AZURE_SERVICEBUS_HOSTNAME
          value: $SB_HOSTNAME
      restartPolicy: Never
EOF

Consumir mensagens do Barramento de Serviço do Azure

Agora que publicamos mensagens na fila do Barramento de Serviço do Azure, implantaremos um ScaledJob para consumir as mensagens. Esse ScaledJob usará o recurso KEDA TriggerAuthentication para autenticar-se na fila do Barramento de Serviço do Azure usando a identidade da carga de trabalho e expandir a cada 10 mensagens.

Implante um recurso ScaledJob para consumir as mensagens. O gatilho de escala será configurado para escalar horizontalmente a cada 10 mensagens. O dimensionador KEDA criará 10 trabalhos para consumir as 100 mensagens.

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledJob
metadata:
  name: myconsumer-scaledjob
spec:
  jobTargetRef:
    template:
      metadata:
        labels:
          azure.workload.identity/use: "true"
      spec:
        serviceAccountName: $MI_NAME
        containers:
        - image: ghcr.io/azure-samples/aks-app-samples/servicebusdemo:latest
          name: myconsumer
          env:
          - name: OPERATION_MODE
            value: "consumer"
          - name: MESSAGE_COUNT
            value: "10"
          - name: AZURE_SERVICEBUS_QUEUE_NAME
            value: $SB_QUEUE_NAME
          - name: AZURE_SERVICEBUS_HOSTNAME
            value: $SB_HOSTNAME
        restartPolicy: Never
  triggers:
  - type: azure-servicebus
    metadata:
      queueName: $SB_QUEUE_NAME
      namespace: $SB_NAME
      messageCount: "10"
    authenticationRef:
      name: azure-servicebus-auth
EOF

Observação

O ScaledJob cria um recurso de trabalho do Kubernetes sempre que ocorre um evento de dimensionamento e, portanto, um modelo de trabalho precisa ser passado ao criar o recurso. À medida que novos trabalhos são criados, os Pods serão implantados com bits de identidade de carga de trabalho para consumir mensagens.

Verifique se o dimensionador KEDA funcionou conforme o esperado.
```
kubectl describe scaledjob myconsumer-scaledjob
```

Você deve ver eventos semelhantes aos seguintes.

Events:
Type     Reason              Age   From           Message
----     ------              ----  ----           -------
Normal   KEDAScalersStarted  10m   scale-handler  Started scalers watch
Normal   ScaledJobReady      10m   keda-operator  ScaledJob is ready for scaling
Warning  KEDAScalerFailed    10m   scale-handler  context canceled
Normal   KEDAJobsCreated     10m   scale-handler  Created 10 jobs

Limpar os recursos

Depois de verificar se a implantação foi bem-sucedida, você pode limpar os recursos para evitar incorrer em custos do Azure.

Exclua o grupo de recursos do Azure e todos os recursos nele usando o comando [az group delete][az-group-delete].
```
az group delete --name $RG_NAME --yes --no-wait
```

Próximas etapas

Este artigo mostrou como dimensionar com segurança seus aplicativos usando o complemento KEDA e a identidade da carga de trabalho no AKS.

Para obter informações sobre a solução de problemas do KEDA, confira Solucionar problemas do complemento KEDA (dimensionamento automático controlado por eventos do Kubernetes).

Para saber mais sobre o KEDA, veja a documentação upstream do KEDA.

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