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快速入门：使用 Bicep Kubernetes 扩展部署 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 群集（预览版）

项目
08/09/2024

Azure Kubernetes 服务 (AKS) 是可用于快速部署和管理群集的托管式 Kubernetes 服务。在本快速入门中，请执行以下操作：

使用 Bicep Kubernetes 扩展部署 AKS 群集（预览版）。
运行一个示例多容器应用程序，其中的一组微服务和 Web 前端模拟零售场景。

重要

Bicep Kubernetes 扩展目前处于预览状态。可以通过添加以下内容从 Bicep 配置文件启用该功能：

{
 "experimentalFeaturesEnabled": {
   "extensibility": true,
 }
}

注意

为了开始快速预配 AKS 群集，本文介绍了仅针对评估目的部署具有默认设置的群集的步骤。在部署生产就绪群集之前，建议熟悉我们的基线参考体系结构，考虑它如何与你的业务需求保持一致。

开始之前

本快速入门假设读者基本了解 Kubernetes 的概念。有关详细信息，请参阅 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 的 Kubernetes 核心概念。

如果没有 Azure 订阅，请在开始之前创建一个 Azure 免费帐户。
确保用于创建群集的标识具有合适的的最低权限。有关 AKS 访问和标识的详细信息，请参阅 Azure Kubernetes Service (AKS) 的访问和标识选项。

Bicep 是一种特定于域的语言 (DSL)，使用声明性语法来部署 Azure 资源。它提供简明的语法、可靠的类型安全性以及对代码重用的支持。 Bicep 会针对你的 Azure 基础结构即代码解决方案提供最佳创作体验。

若要设置环境以进行 Bicep 开发，请参阅安装 Bicep 工具。完成这些步骤后，你就获得了 Visual Studio Code 和 Bicep 扩展。你还获得了最新版本的 Azure CLI 或最新的 Azure PowerShell 模块。
若要使用 Bicep 文件创建 AKS 群集，请提供 SSH 公钥。如果需要此资源，请参阅以下部分。否则，请跳到查看 Bicep 文件。
要部署 Bicep 文件，需要将所部署和访问的资源的访问权限写入到 Microsoft.Resources/deployments 资源类型的所有操作。例如，若要部署虚拟机，需要 Microsoft.Compute/virtualMachines/write 和 Microsoft.Resources/deployments/* 权限。有关角色和权限的列表，请参阅 Azure 内置角色。

创建 SSH 密钥对

在浏览器中访问 https://shell.azure.com 以打开 Cloud Shell。

使用 az-sshkey-create Azure CLI 命令或 ssh-keygen 命令创建 SSH 密钥对。

# Create an SSH key pair using Azure CLI
az sshkey create --name "mySSHKey" --resource-group "myResourceGroup"

# Create an SSH key pair using ssh-keygen
ssh-keygen -t rsa -b 4096

有关创建 SSH 密钥的详细信息，请参阅在 Azure 中创建和管理用于身份验证的 SSH 密钥。

查阅 Bicep 文件

用于创建 AKS 群集的 Bicep 文件来自 Azure 快速入门模板。有关更多 AKS 示例，请参阅 AKS 快速入门模板。

@description('The name of the Managed Cluster resource.')
param clusterName string = 'aks101cluster'

@description('The location of the Managed Cluster resource.')
param location string = resourceGroup().location

@description('Optional DNS prefix to use with hosted Kubernetes API server FQDN.')
param dnsPrefix string

@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.')
@minValue(0)
@maxValue(1023)
param osDiskSizeGB int = 0

@description('The number of nodes for the cluster.')
@minValue(1)
@maxValue(50)
param agentCount int = 3

@description('The size of the Virtual Machine.')
param agentVMSize string = 'standard_d2s_v3'

@description('User name for the Linux Virtual Machines.')
param linuxAdminUsername string

@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\'')
param sshRSAPublicKey string

resource aks 'Microsoft.ContainerService/managedClusters@2024-02-01' = {
  name: clusterName
  location: location
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    dnsPrefix: dnsPrefix
    agentPoolProfiles: [
      {
        name: 'agentpool'
        osDiskSizeGB: osDiskSizeGB
        count: agentCount
        vmSize: agentVMSize
        osType: 'Linux'
        mode: 'System'
      }
    ]
    linuxProfile: {
      adminUsername: linuxAdminUsername
      ssh: {
        publicKeys: [
          {
            keyData: sshRSAPublicKey
          }
        ]
      }
    }
  }
}

output controlPlaneFQDN string = aks.properties.fqdn

在 Bicep 文件中定义的资源是 Microsoft.ContainerService/managedClusters。

将文件的副本作为 main.bicep 另存到本地计算机。

添加应用程序定义

若要部署该应用程序，请使用清单文件创建运行 AKS 应用商店应用程序所需的所有对象。 Kubernetes 清单文件定义群集的所需状态，例如，要运行哪些容器映像。该清单包含以下 Kubernetes 部署和服务：

门店：Web 应用程序，供客户查看产品和下单。
产品服务：显示产品信息。
订单服务：下单。
Rabbit MQ：订单队列的消息队列。

注意

不建议在没有持久性存储用于生产的情况下，运行有状态容器（例如 Rabbit MQ）。为简单起见，建议使用托管服务，例如 Azure CosmosDB 或 Azure 服务总线。

在 main.bicep 所在的文件夹中创建名为 aks-store-quickstart.yaml 的文件，并在以下清单中复制：

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

有关 YAML 清单文件的明细，请参阅部署和 YAML 清单。

如果在本地创建并保存 YAML 文件，则可以通过选择“上传/下载文件”按钮并从本地文件系统中选择文件，将清单文件上传到 CloudShell 中的默认目录。

在 Visual Studio Code 中打开 main.bicep。
按 Ctrl+Shift+P 打开命令面板。
搜索 bicep，然后选择“Bicep：导入 Kubernetes 清单”。
从提示中选择“aks-store-quickstart.yaml”。此过程在同一文件夹中创建文件 aks-store-quickstart.bicep。

打开 main.bicep 并在文件末尾添加以下 Bicep 以引用新创建的 aks-store-quickstart.bicep 模块：

module kubernetes './aks-store-quickstart.bicep' = {
  name: 'buildbicep-deploy'
  params: {
    kubeConfig: aks.listClusterAdminCredential().kubeconfigs[0].value
  }
}

同时保存 main.bicep 和 aks-store-quickstart.bicep。

使用 az group create 命令创建 Azure 资源组。

az group create --name myResourceGroup --location eastus

使用 az deployment group create 命令部署 Bicep 文件。

az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file main.bicep --parameters clusterName=<cluster-name> dnsPrefix=<dns-previs> linuxAdminUsername=<linux-admin-username> sshRSAPublicKey='<ssh-key>'

使用 New-AzResourceGroup cmdlet 创建 Azure 资源组。

New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus

使用 New-AzResourceGroupDeployment cmdlet 部署 Bicep 文件。

New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName myResourceGroup -TemplateFile ./main.bicep -clusterName=<cluster-name> -dnsPrefix=<dns-prefix> -linuxAdminUsername=<linux-admin-username> -sshRSAPublicKey="<ssh-key>"

在命令中提供以下值：

群集名称：输入 AKS 群集的唯一名称，例如 myAKSCluster。
DNS 前缀：输入群集的唯一 DNS 前缀，例如 myakscluster。
Linux 管理员用户名：输入一个用户名用于通过 SSH 进行连接，例如 azureuser。
SSH RSA 公钥：复制并粘贴 SSH 密钥对的 public 部分（默认为 ~/.ssh/id_rsa.pub 的内容）。

创建 AKS 群集需要几分钟时间。等待群集成功部署，然后转到下一步骤。

验证 Bicep 部署

登录 Azure 门户。
在 Azure 门户菜单上或从主页中，导航到你的 AKS 群集。
在“Kubernetes 资源”下，选择“服务和入口”。
找到“store-front”服务，并复制“外部 IP”的值。
打开 Web 浏览器并转到服务的外部 IP 地址，以查看 Azure 应用商店应用的实际效果。

删除群集

如果不打算完成 AKS 教程，请清理不必要的资源以避免产生 Azure 费用。

Azure CLI
Azure PowerShell

使用 az group delete 命令移除资源组、容器服务和所有相关资源。

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

使用 Remove-AzResourceGroup cmdlet 移除资源组、容器服务和所有相关资源。

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

注意

AKS 群集是使用系统分配的托管标识创建的，这是本快速入门中使用的默认标识选项。平台将负责管理此标识，因此你无需手动删除它。

后续步骤

在本快速入门中，你部署了一个 Kubernetes 群集，然后在其中部署了示例多容器应用程序。此示例应用程序仅用于演示目的，并未展示出 Kubernetes 应用程序的所有最佳做法。有关使用生产版 AKS 创建完整解决方案的指南，请参阅 AKS 解决方案指南。

若要详细了解 AKS 并演练完整的代码到部署示例，请继续阅读 Kubernetes 群集教程。

AKS 教程

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