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Guia de início rápido: implantar um cluster do Serviço Kubernetes do Azure (AKS) usando um modelo ARM

O Serviço Kubernetes do Azure (AKS) é um serviço Kubernetes gerenciado que permite implantar e gerenciar clusters rapidamente. Neste início rápido, irá:

  • Implante um cluster AKS usando um modelo do Azure Resource Manager.
  • Execute um aplicativo de vários contêineres de exemplo com um grupo de microsserviços e front-ends da Web simulando um cenário de varejo.

Um modelo do Azure Resource Manager é um arquivo JSON (JavaScript Object Notation) que define a infraestrutura e a configuração do seu projeto. O modelo utiliza sintaxe declarativa. Você descreve a implantação pretendida sem escrever a sequência de comandos de programação para criar a implantação.

Nota

Para começar a provisionar rapidamente um cluster AKS, este artigo inclui etapas para implantar um cluster com configurações padrão apenas para fins de avaliação. Antes de implantar um cluster pronto para produção, recomendamos que você se familiarize com nossa arquitetura de referência de linha de base para considerar como ela se alinha aos seus requisitos de negócios.

Antes de começar

Este artigo pressupõe uma compreensão básica dos conceitos do Kubernetes. Para obter mais informações, consulte Conceitos principais do Kubernetes para o Serviço Kubernetes do Azure (AKS).

  • Se não tiver uma subscrição do Azure, crie uma conta gratuita do Azure antes de começar.

  • Verifique se a identidade usada para criar o cluster tem as permissões mínimas apropriadas. Para obter mais detalhes sobre acesso e identidade para AKS, consulte Opções de acesso e identidade para o Serviço Kubernetes do Azure (AKS).

  • Para implantar um modelo ARM, você precisa de acesso de gravação nos recursos que está implantando e acesso a todas as operações no Microsoft.Resources/deployments tipo de recurso. Por exemplo, para implantar uma máquina virtual, você precisa de Microsoft.Compute/virtualMachines/write permissões Microsoft.Resources/deployments/* . Para obter uma lista de funções e permissões, veja Funções incorporadas do Azure.

Depois de implantar o cluster a partir do modelo, você pode usar a CLI do Azure ou o Azure PowerShell para se conectar ao cluster e implantar o aplicativo de exemplo.

  • Use o ambiente Bash no Azure Cloud Shell. Para obter mais informações, consulte Guia de início rápido para Bash no Azure Cloud Shell.

  • Se preferir executar comandos de referência da CLI localmente, instale a CLI do Azure. Se estiver a utilizar o Windows ou macOS, considere executar a CLI do Azure num contentor Docker. Para obter mais informações, consulte Como executar a CLI do Azure em um contêiner do Docker.

    • Se estiver a utilizar uma instalação local, inicie sessão no CLI do Azure ao utilizar o comando az login. Para concluir o processo de autenticação, siga os passos apresentados no seu terminal. Para outras opções de entrada, consulte Entrar com a CLI do Azure.

    • Quando solicitado, instale a extensão da CLI do Azure na primeira utilização. Para obter mais informações sobre as extensões, veja Utilizar extensões com o CLI do Azure.

    • Execute o comando az version para localizar a versão e as bibliotecas dependentes instaladas. Para atualizar para a versão mais recente, execute o comando az upgrade.

Este artigo requer a CLI do Azure versão 2.0.64 ou posterior. Se você estiver usando o Azure Cloud Shell, a versão mais recente já está instalada lá.

Criar um par de chaves SSH

Para criar um cluster AKS usando um modelo ARM, forneça uma chave pública SSH. Se você precisar desse recurso, siga as etapas nesta seção. Caso contrário, vá para a seção Revisar o modelo .

Para acessar os nós AKS, você se conecta usando um par de chaves SSH (público e privado). Para criar um par de chaves SSH:

  1. Vá para https://shell.azure.com abrir o Cloud Shell no seu navegador.

  2. Crie um par de chaves SSH usando o comando az sshkey create ou o ssh-keygen comando.

    # Create an SSH key pair using Azure CLI
    az sshkey create --name "mySSHKey" --resource-group "myResourceGroup"
    
    # or
    
    # Create an SSH key pair using ssh-keygen
    ssh-keygen -t rsa -b 4096
    
  3. Para implantar o modelo, você deve fornecer a chave pública do par SSH. Para recuperar a chave pública, chame az sshkey show:

    az sshkey show --name "mySSHKey" --resource-group "myResourceGroup" --query "publicKey"
    

Por padrão, os arquivos de chave SSH são criados no diretório ~/.ssh . A execução do az sshkey create comando ou ssh-keygen substituirá qualquer par de chaves SSH existente com o mesmo nome.

Para obter mais informações sobre como criar chaves SSH, consulte Criar e gerenciar chaves SSH para autenticação no Azure.

Rever o modelo

O modelo utilizado neste início rápido pertence aos Modelos de Início Rápido do Azure.

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "metadata": {
    "_generator": {
      "name": "bicep",
      "version": "0.26.170.59819",
      "templateHash": "14823542069333410776"
    }
  },
  "parameters": {
    "clusterName": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "aks101cluster",
      "metadata": {
        "description": "The name of the Managed Cluster resource."
      }
    },
    "location": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[resourceGroup().location]",
      "metadata": {
        "description": "The location of the Managed Cluster resource."
      }
    },
    "dnsPrefix": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "Optional DNS prefix to use with hosted Kubernetes API server FQDN."
      }
    },
    "osDiskSizeGB": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 0,
      "minValue": 0,
      "maxValue": 1023,
      "metadata": {
        "description": "Disk size (in GB) to provision for each of the agent pool nodes. This value ranges from 0 to 1023. Specifying 0 will apply the default disk size for that agentVMSize."
      }
    },
    "agentCount": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 3,
      "minValue": 1,
      "maxValue": 50,
      "metadata": {
        "description": "The number of nodes for the cluster."
      }
    },
    "agentVMSize": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "standard_d2s_v3",
      "metadata": {
        "description": "The size of the Virtual Machine."
      }
    },
    "linuxAdminUsername": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "User name for the Linux Virtual Machines."
      }
    },
    "sshRSAPublicKey": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "Configure all linux machines with the SSH RSA public key string. Your key should include three parts, for example 'ssh-rsa AAAAB...snip...UcyupgH azureuser@linuxvm'"
      }
    }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.ContainerService/managedClusters",
      "apiVersion": "2024-02-01",
      "name": "[parameters('clusterName')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "identity": {
        "type": "SystemAssigned"
      },
      "properties": {
        "dnsPrefix": "[parameters('dnsPrefix')]",
        "agentPoolProfiles": [
          {
            "name": "agentpool",
            "osDiskSizeGB": "[parameters('osDiskSizeGB')]",
            "count": "[parameters('agentCount')]",
            "vmSize": "[parameters('agentVMSize')]",
            "osType": "Linux",
            "mode": "System"
          }
        ],
        "linuxProfile": {
          "adminUsername": "[parameters('linuxAdminUsername')]",
          "ssh": {
            "publicKeys": [
              {
                "keyData": "[parameters('sshRSAPublicKey')]"
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  ],
  "outputs": {
    "controlPlaneFQDN": {
      "type": "string",
      "value": "[reference(resourceId('Microsoft.ContainerService/managedClusters', parameters('clusterName')), '2024-02-01').fqdn]"
    }
  }
}

O tipo de recurso definido no modelo ARM é Microsoft.ContainerService/managedClusters.

Para obter mais exemplos do AKS, consulte o site de modelos de início rápido do AKS.

Implementar o modelo

  1. Selecione Implantar no Azure para entrar e abrir um modelo.

    Botão para implantar o modelo do Gerenciador de Recursos no Azure.

  2. Na página Noções básicas, deixe os valores padrão para GB de tamanho de disco do sistema operacional, contagem de agentes, tamanho da VM do agente e tipo de sistema operacional e configure os seguintes parâmetros de modelo:

    • Subscrição: selecione uma subscrição do Azure.
    • Grupo de recursos: selecione Criar novo. Insira um nome exclusivo para o grupo de recursos, como myResourceGroup, e selecione OK.
    • Localização: selecione um local, como East US.
    • Nome do cluster: insira um nome exclusivo para o cluster AKS, como myAKSCluster.
    • Prefixo DNS: insira um prefixo DNS exclusivo para seu cluster, como myakscluster.
    • Linux Admin Username: insira um nome de usuário para se conectar usando SSH, como azureuser.
    • Origem da chave pública SSH: Selecione Usar chave pública existente.
    • Nome do par de chaves: copie e cole a parte pública do seu par de chaves SSH (por padrão, o conteúdo de ~/.ssh/id_rsa.pub).
  3. Selecione Rever + Criar>Criar.

A criação do cluster do AKS demora alguns minutos. Aguarde até que o cluster seja implantado com êxito antes de passar para a próxima etapa.

Ligar ao cluster

Para gerenciar um cluster Kubernetes, use o cliente de linha de comando Kubernetes, kubectl.

Se você usa o Azure Cloud Shell, kubectl já está instalado. Para instalar e executar kubectl localmente, chame o comando az aks install-cli .

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

    az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster
    
  2. Verifique a conexão com seu cluster usando o comando kubectl get . Este comando retorna uma lista dos nós do cluster.

    kubectl get nodes
    

    A saída de exemplo a seguir mostra os três nós criados nas etapas anteriores. Verifique se o status do nó é Pronto.

    NAME                                STATUS   ROLES   AGE   VERSION
    aks-agentpool-27442051-vmss000000   Ready    agent   10m   v1.27.7
    aks-agentpool-27442051-vmss000001   Ready    agent   10m   v1.27.7
    aks-agentpool-27442051-vmss000002   Ready    agent   11m   v1.27.7
    

Implementar a aplicação

Para implantar o aplicativo, use um arquivo de manifesto para criar todos os objetos necessários para executar o aplicativo AKS Store. Um arquivo de manifesto do Kubernetes define o estado desejado de um cluster, como quais imagens de contêiner devem ser executadas. O manifesto inclui as seguintes implantações e serviços do Kubernetes:

Captura de ecrã da arquitetura de exemplo da Loja Azure.

  • Vitrine: aplicativo Web para que os clientes visualizem produtos e façam pedidos.
  • Serviço do produto: Mostra as informações do produto.
  • Serviço de pedidos: Faz pedidos.
  • Rabbit MQ: Fila de mensagens para uma fila de pedidos.

Nota

Não recomendamos a execução de contêineres com monitoração de 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 o Azure Service Bus.

  1. Crie um arquivo nomeado aks-store-quickstart.yaml e copie no seguinte manifesto:

    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
    

    Para obter um detalhamento dos arquivos de manifesto YAML, consulte Implantações e manifestos YAML.

    Se você criar e salvar o arquivo YAML localmente, poderá carregar o arquivo de manifesto para seu diretório padrão no CloudShell selecionando o botão Upload/Download de arquivos e selecionando o arquivo do seu sistema de arquivos local.

  2. Implante o aplicativo usando o comando kubectl apply e especifique o nome do seu 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 a aplicação

  1. Verifique o status dos pods implantados usando o comando kubectl get pods . Faça com que todos os pods estejam Running antes de prosseguir.

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

    kubectl get service store-front --watch
    

    A saída EXTERNAL-IP para o store-front serviço inicialmente mostra 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 mudar de pendente para um endereço IP público real, use CTRL-C para interromper o kubectl processo de monitoramento.

    A saída de exemplo a seguir 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 seu serviço para ver o aplicativo da Loja Azure em ação.

    Captura de ecrã da aplicação de exemplo AKS Store.

Eliminar o cluster

Se você não planeja passar pelo tutorial do AKS, limpe recursos desnecessários para evitar cobranças do Azure.

Remova o grupo de recursos, o serviço de contêiner e todos os recursos relacionados chamando o comando az group delete .

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

Nota

O cluster AKS foi criado com uma identidade gerenciada atribuída ao sistema, que é a opção de identidade padrão usada neste início rápido. A plataforma gerencia essa identidade para que você não precise removê-la manualmente.

Próximos passos

Neste início rápido, você implantou um cluster Kubernetes e, em seguida, implantou um aplicativo simples de vários contêineres nele. Este aplicativo de exemplo é apenas para fins de demonstração e não representa todas as práticas recomendadas para aplicativos Kubernetes. Para obter orientação sobre como criar soluções completas com o AKS para produção, consulte Orientação de solução AKS.

Para saber mais sobre o AKS e percorrer um exemplo completo de código para implantação, continue para o tutorial do cluster do Kubernetes.