Поделиться через

Краткое руководство. Развертывание кластера Служба Azure Kubernetes (AKS) с помощью портал Azure

  • Статья

Служба Azure Kubernetes (AKS) — это управляемая служба Kubernetes, которая позволяет быстро развертывать кластеры и управлять ими. В этом кратком руководстве вы:

  • Развертывание кластера AKS с помощью портала Azure.
  • Запустите пример мультиконтейнерного приложения с группой микрослужб и веб-интерфейсов с имитацией сценария розничной торговли.

Примечание.

Чтобы приступить к быстрой подготовке кластера AKS, в этой статье содержатся действия по развертыванию кластера с параметрами по умолчанию только для оценки. Прежде чем развертывать готовый к работе кластер, рекомендуется ознакомиться с базовой эталонной архитектурой , чтобы понять, как она соответствует вашим бизнес-требованиям.

Подготовка к работе

В этом руководстве предполагается, что у вас есть некоторое представление о функциях Kubernetes. Дополнительные сведения см. в статье Ключевые концепции Kubernetes для службы Azure Kubernetes (AKS).

Примечание.

Пул узлов Linux Azure теперь общедоступен (общедоступная версия). Дополнительные сведения о преимуществах и действиях по развертыванию см. в статье "Общие сведения о узле контейнеров Linux Azure для AKS".

Создание кластера AKS

  1. Войдите на портал Azure.

  2. На домашней странице портала Azure выберите Создать ресурс.

  3. В разделе "Категории" выберите контейнеры> Служба Azure Kubernetes (AKS).

  4. На вкладке Основные сведения настройте следующие параметры:

    • В разделе " Сведения о проекте":
      • Подписка. Выберите подписку Azure, которую вы хотите использовать для этого кластера AKS.
      • Группа ресурсов: выберите "Создать", введите имя группы ресурсов, например myResourceGroup, а затем нажмите кнопку "ОК". Хотя вы можете выбрать существующую группу ресурсов для тестирования или оценки, рекомендуется создать группу ресурсов для временного размещения этих ресурсов и избежать влияния на рабочие нагрузки рабочей среды или разработки.
    • В разделе "Сведения о кластере":

      • Конфигурация предустановки кластера: выбор разработки и тестирования. Подробные сведения о предустановленных конфигурациях см. в статье Предварительные конфигурации кластеров на портале Azure.

        Примечание.

        Конфигурацию предустановки можно изменить при создании кластера, нажав кнопку "Сравнить предустановки " и выбрав другой вариант. Снимок экрана: создание кластера AKS — параметры предустановки портала.

      • Имя кластера Kubernetes: введите имя кластера, например myAKSCluster.

      • Регион: выберите регион, например восточная часть США 2.

      • Зоны доступности: выберите "Нет".

      • Ценовая категория AKS: выберите "Бесплатный".

      • Оставьте значения по умолчанию для остальных параметров и нажмите кнопку "Далее".

        Снимок экрана: настройка кластера AKS в портал Azure.

  5. На вкладке пулов узлов настройте следующие параметры:

    • Выберите "Добавить пул узлов" и введите имя пула узлов, например nplinux.

    • Режим: выбор пользователя.

    • SKU ОС: выберите Ubuntu Linux.

    • Зоны доступности: выберите "Нет".

    • Оставьте флажок "Включить экземпляры мест Azure" без флажка.

    • Размер узла: выберите размер. На странице "Выбор размера виртуальной машины" выберите D2s_v3 и нажмите кнопку "Выбрать".

    • Оставьте значения по умолчанию для остальных параметров и нажмите кнопку "Добавить".

      Снимок экрана: создание пула узлов под управлением Ubuntu Linux.

  6. Выберите "Проверка и создание", чтобы выполнить проверку в конфигурации кластера. После завершения проверки щелкните Создать.

    Создание кластера AKS займет несколько минут. По завершении развертывания перейдите к ресурсу, выбрав "Перейти к ресурсу" или перейдя в группу ресурсов кластера AKS и выбрав ресурс AKS.

Подключение к кластеру

Для управления кластерами Kubernetes используется клиент командной строки Kubernetes, kubectl. Если вы используете Azure Cloud Shell, kubectl уже установлен. Если вы не знакомы с Cloud Shell, см. статью Обзор Azure Cloud Shell.

Если вы используете Cloud Shell, откройте его с кнопкой >_ в верхней части портал Azure. Если вы используете PowerShell локально, подключитесь к Azure с помощью Connect-AzAccount команды. Если вы используете Azure CLI локально, подключитесь к Azure с помощью az login команды.

  1. Настройте kubectl подключение к кластеру az aks get-credentials Kubernetes с помощью команды. Эта команда скачивает учетные данные и настраивает интерфейс командной строки Kubernetes для их использования.

    az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster

  2. Проверьте подключение к кластеру, получив список узлов кластера с помощью команды kubectl get.

    kubectl get nodes

    В следующем примере показан единый узел, созданный на предыдущих шагах. Убедитесь, что состояние узла готово.

    NAME                       STATUS   ROLES   AGE     VERSION
aks-nodepool1-31718369-0   Ready    agent   6m44s   v1.15.10

Развертывание приложения

Файл манифеста используется для создания всех объектов, необходимых для запуска приложения AKS Store. Файл манифеста Kubernetes используется для определения требуемого состояния кластера, например выполняемых в нем образов контейнеров. Манифест включает следующие развертывания и службы Kubernetes:

Снимок экрана: пример архитектуры Магазина Azure.

  • Интерфейс магазина: веб-приложение для пользователей для просмотра продуктов и размещения заказов.
  • Служба продуктов: отображает сведения о продукте.
  • Служба заказов: помещает заказы.
  • Rabbit MQ: очередь сообщений для очереди заказов.

Примечание.

Не рекомендуется запускать контейнеры с отслеживанием состояния, такие как Rabbit MQ, без постоянного хранения для рабочей среды. Они используются здесь для простоты, но мы рекомендуем использовать управляемые службы, такие как Azure CosmosDB или Служебная шина Azure.

  1. В Cloud Shell откройте редактор и создайте файл с именем aks-store-quickstart.yaml.

  2. Вставьте следующий манифест в редактор:

    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

    Сведения о разбивке файлов манифеста YAML см. в разделе "Развертывания" и "Манифесты YAML".

    Если вы создаете и сохраняете файл YAML локально, вы можете отправить файл манифеста в каталог по умолчанию в CloudShell, нажав кнопку "Отправить и скачать файлы " и выбрав файл из локальной файловой системы.

  3. Разверните приложение с помощью kubectl apply команды и укажите имя манифеста YAML:

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

    В следующем примере выходных данных показаны развертывания и службы:

    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

Тестирование приложения

При запуске приложения Служба Kubernetes предоставляет внешний интерфейс приложения в Интернете. Процесс создания может занять несколько минут.

  1. Проверьте состояние развернутых модулей pod с помощью kubectl get pods команды. Прежде чем продолжить, убедитесь, что все модули pod находятся Running в процессе.

    kubectl get pods

  2. Проверьте общедоступный IP-адрес приложения store-front . Отслеживайте ход выполнения с помощью команды с kubectl get service аргументом --watch .

    kubectl get service store-front --watch

    Выходные данные EXTERNAL-IP для store-front службы изначально отображаются как ожидающие:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m

    Когда параметр EXTERNAL-IP вместо pending примет значение общедоступного IP-адреса, выполните команду CTRL-C, чтобы остановить процесс отслеживания kubectl.

    В следующем примере выходных данных показан общедоступный IP-адрес, присвоенный службе.

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m

  3. Откройте веб-браузер на внешний IP-адрес службы, чтобы увидеть приложение Магазина Azure в действии.

    Снимок экрана: пример приложения AKS Store.

Удаление кластера

Если вы не планируете проходить серию учебников AKS, очистите ненужные ресурсы, чтобы избежать расходов Azure.

  1. В портал Azure перейдите к группе ресурсов кластера AKS.

  2. Выберите команду Удалить группу ресурсов.

  3. Введите имя группы ресурсов для удаления и нажмите кнопку "Удалить>".

    Примечание.

    Кластер AKS был создан с управляемым удостоверением, назначаемым системой. Это удостоверение управляется платформой и не требует удаления.

Следующие шаги

В этом кратком руководстве вы развернули кластер Kubernetes, а затем развернули в нем простое многоконтейнерное приложение. Этот пример приложения предназначен только для демонстрационных целей и не представляет все рекомендации для приложений Kubernetes. Рекомендации по созданию полных решений с помощью AKS для рабочей среды см . в руководстве по решению AKS.

Чтобы узнать больше об AKS и перейти к полному примеру развертывания, перейдите к серии учебников по кластеру Kubernetes.

Серия учебников ПО AKS