Dela via


Snabbstart: Distribuera en Azure Linux-containervärd för ett AKS-kluster med Azure PowerShell

Kom igång med Azure Linux Container Host med hjälp av Azure PowerShell för att distribuera en Azure Linux Container Host för ett AKS-kluster. När du har installerat förhandskraven skapar du en resursgrupp, skapar ett AKS-kluster, ansluter till klustret och kör ett exempelprogram med flera containrar i klustret.

Förutsättningar

Skapa en resursgrupp

En Azure-resursgrupp är en logisk grupp där Azure-resurser distribueras och hanteras. När du skapar en resursgrupp måste du ange en plats. Den här platsen är lagringsplatsen för dina resursgruppsmetadata och där dina resurser körs i Azure om du inte anger en annan region när du skapar resurser.

I följande exempel skapas resursgruppen testAzureLinuxResourceGroup i regionen eastus.

  • Skapa en resursgrupp med hjälp av cmdleten New-AzResourceGroup .

    New-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup -Location eastus
    

    Följande exempelutdata liknar skapandet av resursgruppen:

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

    Kommentar

    I exemplet ovan används eastus, men Azure Linux Container Host-kluster är tillgängliga i alla regioner.

Skapa ett Azure Linux Container Host-kluster

I följande exempel skapas ett kluster med namnet testAzureLinuxCluster med en nod.

  • Skapa ett AKS-kluster med hjälp av cmdleten New-AzAksCluster med flaggan inställd på -NodeOsSKU AzureLinux.

    New-AzAksCluster -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster -NodeOsSKU AzureLinux
    

    Efter några minuter slutförs kommandot och returnerar JSON-formaterad information om klustret.

Anslut till klustret

Om du vill hantera ett Kubernetes-kluster använder du Kubernetes-kommandoradsklienten kubectl. kubectl är redan installerat om du använder Azure Cloud Shell.

  1. Installera kubectl lokalt med hjälp av cmdleten Install-AzAksCliTool .

    Install-AzAksCliTool
    
  2. Konfigurera kubectl för att ansluta till ditt Kubernetes-kluster med hjälp av cmdleten Import-AzAksCredential . Det här kommandot laddar ned autentiseringsuppgifter och konfigurerar Kubernetes CLI för att använda dem.

    Import-AzAksCredential -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster
    
  3. Kontrollera anslutningen till klustret med hjälp av kubectl get kommandot . Det här kommandot returnerar en lista över klusterpoddarna.

    kubectl get pods --all-namespaces
    

Distribuera programmet

För att distribuera programmet använder du en manifestfil för att skapa alla objekt som krävs för att köra AKS Store-programmet. En Kubernetes-manifestfil definierar ett klusters önskade tillstånd, till exempel vilka containeravbildningar som ska köras. Manifestet innehåller följande Kubernetes-distributioner och -tjänster:

Skärmbild av Azure Store-exempelarkitektur.

  • Butiksfront: Webbprogram där kunder kan visa produkter och göra beställningar.
  • Produkttjänst: Visar produktinformation.
  • Ordertjänst: Gör beställningar.
  • Rabbit MQ: Meddelandekö för en orderkö.

Kommentar

Vi rekommenderar inte att du kör tillståndskänsliga containrar, till exempel Rabbit MQ, utan beständig lagring för produktion. Dessa används här för enkelhetens skull, men vi rekommenderar att du använder hanterade tjänster, till exempel Azure Cosmos DB eller Azure Service Bus.

  1. Skapa en fil med namnet aks-store-quickstart.yaml och kopiera i följande manifest:

    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
    

    Om du skapar och sparar YAML-filen lokalt kan du ladda upp manifestfilen till standardkatalogen i CloudShell genom att välja knappen Ladda upp/ladda ned filer och välja filen från det lokala filsystemet.

  2. Distribuera programmet med kommandot kubectl apply och ange namnet på YAML-manifestet.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

    Följande exempelutdata visar distributioner och tjänster:

    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
    

Testa programmet

När programmet körs så exponerar en Kubernetes-tjänst programmets klientdel mot Internet. Den här processen kan ta ett par minuter att slutföra.

  1. Kontrollera statusen för de distribuerade poddarna med kommandot kubectl get pods . Kontrollera att alla poddar är Running innan du fortsätter.

    kubectl get pods
    
  2. Sök efter en offentlig IP-adress för programmet store-front. Övervaka förloppet med hjälp av kommandot kubectl get service med --watch argumentet .

    kubectl get service store-front --watch
    

    EXTERNA IP-utdata för store-front tjänsten visas inledningsvis som väntande:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
    
  3. När DEN EXTERNA IP-adressen ändras från väntande till en faktisk offentlig IP-adress använder du CTRL-C för att stoppa kubectl bevakningsprocessen.

    Följande exempelutdata visar en giltig offentlig IP-adress som har tilldelats tjänsten:

    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. Öppna en webbläsare till tjänstens externa IP-adress för att se hur Azure Store-appen fungerar.

Ta bort klustret

Om du inte planerar att fortsätta med följande självstudier tar du bort de skapade resurserna för att undvika azure-avgifter.

  • Ta bort resursgruppen och alla relaterade resurser med hjälp av cmdleten RemoveAzResourceGroup .

    Remove-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup
    

Nästa steg

I den här snabbstarten distribuerade du ett Azure Linux Container Host AKS-kluster. Om du vill veta mer om Azure Linux Container Host och gå igenom ett komplett exempel på klusterdistribution och hantering kan du fortsätta till självstudien Azure Linux Container Host.