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快速入门 - 使用 Terraform 部署 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 群集

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 Terraform 部署 AKS 群集。
• 使用一组微服务和模拟零售场景的 Web 前端运行示例多容器应用程序。

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。
• 需要一个具有活动订阅的 Azure 帐户。 如果你没有帐户，请免费创建一个。
• 按照基于命令行界面的说明进行操作。

• 若要详细了解如何创建 Windows Server 节点池，请参阅创建支持 Windows Server 容器的 AKS 群集。

注意

Azure Linux 节点池现已正式发布 (GA)。 若要了解权益和部署步骤，请参阅适用于 AKS 的 Azure Linux 容器主机简介。

• 安装和配置 Terraform。
• 下载 kubectl。
• 使用 random_pet 为 Azure 资源组名称创建一个随机值。
• 使用 azurerm_resource_group 创建 Azure 资源组。
• 使用 azurerm_client_config 访问 AzureRM 提供程序的配置以获取 Azure 对象 ID。
• 使用 azurerm_kubernetes_cluster 创建 Kubernetes 群集。
• 创建 AzAPI 资源 azapi_resource。
• 创建 AzAPI 资源以使用 azapi_resource_action 生成 SSH 密钥对。

登录到 Azure 帐户

首先，登录到 Azure 帐户并使用下一部分中描述的方法之一进行身份验证。

Terraform 仅支持通过 Azure CLI 向 Azure 进行身份验证。 不支持使用 Azure PowerShell 进行身份验证。 因此，虽然可以在进行 Terraform 工作时使用 Azure PowerShell 模块，不过首先需要向 Azure 进行身份验证。

实现 Terraform 代码

注意

本文中的示例代码位于 Azure Terraform GitHub 存储库中。 你可以查看包含当前和以前 Terraform 版本的测试结果的日志文件。

有关更多示例，请参阅演示如何使用 Terraform 管理 Azure 资源的文章和示例代码

1. 创建用于测试示例 Terraform 代码的目录，并将其设为当前目录。

2. 创建名为 providers.tf 的文件并插入下列代码：

   terraform {
     required_version = ">=1.0"
   
     required_providers {
       azapi = {
         source  = "azure/azapi"
         version = "~>1.5"
       }
       azurerm = {
         source  = "hashicorp/azurerm"
         version = "~>3.0"
       }
       random = {
         source  = "hashicorp/random"
         version = "~>3.0"
       }
       time = {
         source  = "hashicorp/time"
         version = "0.9.1"
       }
     }
   }
   
   provider "azurerm" {
     features {}
   }
   

3. 创建名为 ssh.tf 的文件并插入下列代码：

   resource "random_pet" "ssh_key_name" {
     prefix    = "ssh"
     separator = ""
   }
   
   resource "azapi_resource_action" "ssh_public_key_gen" {
     type        = "Microsoft.Compute/sshPublicKeys@2022-11-01"
     resource_id = azapi_resource.ssh_public_key.id
     action      = "generateKeyPair"
     method      = "POST"
   
     response_export_values = ["publicKey", "privateKey"]
   }
   
   resource "azapi_resource" "ssh_public_key" {
     type      = "Microsoft.Compute/sshPublicKeys@2022-11-01"
     name      = random_pet.ssh_key_name.id
     location  = azurerm_resource_group.rg.location
     parent_id = azurerm_resource_group.rg.id
   }
   
   output "key_data" {
     value = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
   }
   

4. 创建名为 main.tf 的文件并插入下列代码：

   # Generate random resource group name
   resource "random_pet" "rg_name" {
     prefix = var.resource_group_name_prefix
   }
   
   resource "azurerm_resource_group" "rg" {
     location = var.resource_group_location
     name     = random_pet.rg_name.id
   }
   
   resource "random_pet" "azurerm_kubernetes_cluster_name" {
     prefix = "cluster"
   }
   
   resource "random_pet" "azurerm_kubernetes_cluster_dns_prefix" {
     prefix = "dns"
   }
   
   resource "azurerm_kubernetes_cluster" "k8s" {
     location            = azurerm_resource_group.rg.location
     name                = random_pet.azurerm_kubernetes_cluster_name.id
     resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
     dns_prefix          = random_pet.azurerm_kubernetes_cluster_dns_prefix.id
   
     identity {
       type = "SystemAssigned"
     }
   
     default_node_pool {
       name       = "agentpool"
       vm_size    = "Standard_D2_v2"
       node_count = var.node_count
     }
     linux_profile {
       admin_username = var.username
   
       ssh_key {
         key_data = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
       }
     }
     network_profile {
       network_plugin    = "kubenet"
       load_balancer_sku = "standard"
     }
   }
   

5. 创建名为 variables.tf 的文件并插入下列代码：

   variable "resource_group_location" {
     type        = string
     default     = "eastus"
     description = "Location of the resource group."
   }
   
   variable "resource_group_name_prefix" {
     type        = string
     default     = "rg"
     description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription."
   }
   
   variable "node_count" {
     type        = number
     description = "The initial quantity of nodes for the node pool."
     default     = 3
   }
   
   variable "msi_id" {
     type        = string
     description = "The Managed Service Identity ID. Set this value if you're running this example using Managed Identity as the authentication method."
     default     = null
   }
   
   variable "username" {
     type        = string
     description = "The admin username for the new cluster."
     default     = "azureadmin"
   }
   

6. 创建名为 outputs.tf 的文件并插入下列代码：

   output "resource_group_name" {
     value = azurerm_resource_group.rg.name
   }
   
   output "kubernetes_cluster_name" {
     value = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.name
   }
   
   output "client_certificate" {
     value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].client_certificate
     sensitive = true
   }
   
   output "client_key" {
     value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].client_key
     sensitive = true
   }
   
   output "cluster_ca_certificate" {
     value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].cluster_ca_certificate
     sensitive = true
   }
   
   output "cluster_password" {
     value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].password
     sensitive = true
   }
   
   output "cluster_username" {
     value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].username
     sensitive = true
   }
   
   output "host" {
     value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].host
     sensitive = true
   }
   
   output "kube_config" {
     value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config_raw
     sensitive = true
   }
   

初始化 Terraform

运行 terraform init，将 Terraform 部署进行初始化。 此命令将下载管理 Azure 资源所需的 Azure 提供程序。

terraform init -upgrade

要点：

• 参数 -upgrade 可将必要的提供程序插件升级到符合配置版本约束的最新版本。

创建 Terraform 执行计划

运行 terraform plan 以创建执行计划。

terraform plan -out main.tfplan

要点：

• terraform plan 命令将创建一个执行计划，但不会执行它。 它会确定创建配置文件中指定的配置需要执行哪些操作。 此模式允许你在对实际资源进行任何更改之前验证执行计划是否符合预期。
• 使用可选 -out 参数可以为计划指定输出文件。 使用 -out 参数可以确保所查看的计划与所应用的计划完全一致。

应用 Terraform 执行计划

运行 terraform apply，将执行计划应用到云基础结构。

terraform apply main.tfplan

要点：

• 示例 terraform apply 命令假设你先前运行了 terraform plan -out main.tfplan。
• 如果为 -out 参数指定了不同的文件名，请在对 terraform apply 的调用中使用该相同文件名。
• 如果未使用 -out 参数，请调用不带任何参数的 terraform apply。

验证结果

1. 请使用以下命令获取 Azure 资源组名称。

   resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)
   

2. 使用 az aks list 命令显示新 Kubernetes 群集的名称。

   az aks list \
     --resource-group $resource_group_name \
     --query "[].{\"K8s cluster name\":name}" \
     --output table
   

3. 使用以下命令从 Terraform 状态中获取 Kubernetes 配置，并将其存储在 kubectl 可以读取的文件中。

   echo "$(terraform output kube_config)" > ./azurek8s
   

4. 使用以下命令 确认上一个命令未添加 ASCII EOT 字符。

   cat ./azurek8s
   

   要点：

   • 如果在开头看到 << EOT，在末尾看到 EOT，请从文件中移除这些字符。 否则，可能会收到以下错误消息：error: error loading config file "./azurek8s": yaml: line 2: mapping values are not allowed in this context

5. 使用以下命令设置环境变量，以便 kubectl 选取正确的配置。

   export KUBECONFIG=./azurek8s
   

6. 使用 kubectl get nodes 命令验证群集的运行状况。

   kubectl get nodes
   

要点：

• 如果已创建 AKS 群集，则已启用监视功能来捕获群集节点和 Pod 的运行状况指标。 Azure 门户提供这些运行状况指标。 有关容器运行状况监视的详细信息，请参阅监视 Azure Kubernetes 服务运行状况。
• 在应用 Terraform 执行计划时，有几个键值分类为输出。 例如，输出主机地址、AKS 群集用户名和 AKS 群集密码。

部署应用程序

若要部署应用程序，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。

1. 创建名为 aks-store-quickstart.yaml 的文件，并将以下清单复制到其中：

   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。

2. 使用 kubectl apply 命令部署应用程序，并指定 YAML 清单的名称。

   kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
   

   以下示例输出显示部署和服务：

   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
   

测试应用程序

应用程序运行时，Kubernetes 服务将向 Internet 公开应用程序前端。 此过程可能需要几分钟才能完成。

1. 使用 kubectl get pods 命令查看已部署的 Pod 的状态。 在继续操作之前，将所有 Pod 都设置为 Running。

   kubectl get pods
   

2. 检查应用商店前端应用程序的公共 IP 地址。 使用带有 --watch 参数的 kubectl get service 命令来监视进度。

   kubectl get service store-front --watch
   

   store-front 服务的 EXTERNAL-IP 输出最初显示为“pending”：

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

3. 在 EXTERNAL-IP 地址从 pending 更改为实际公共 IP 地址后，请使用 CTRL-C 来停止 kubectl 监视进程。

   以下示例输出显示向服务分配了有效的公共 IP 地址：

   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. 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。

   

清理资源

删除 AKS 资源

不再需要通过 Terraform 创建的资源时，请执行以下步骤：

1. 运行 terraform plan 并指定 destroy 标志。

   terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
   

   要点：

   • terraform plan 命令将创建一个执行计划，但不会执行它。 它会确定创建配置文件中指定的配置需要执行哪些操作。 此模式允许你在对实际资源进行任何更改之前验证执行计划是否符合预期。
   • 使用可选 -out 参数可以为计划指定输出文件。 使用 -out 参数可以确保所查看的计划与所应用的计划完全一致。

2. 运行 terraform apply 以应用执行计划。

   terraform apply main.destroy.tfplan
   

删除服务主体

1. 使用以下命令获取服务主体 ID。

   sp=$(terraform output -raw sp)
   

2. 使用 az ad sp delete 命令删除服务主体。

   az ad sp delete --id $sp
   

• 安装 Azure Developer CLI (AZD)
• 安装和配置 Terraform。
• 可以查看 Azure-Samples/aks-store-demo 存储库中使用的应用程序代码。

克隆 Azure Developer CLI 模板

使用 Azure Developer CLI，可以从 Azure-Samples 存储库快速下载示例。 在本快速入门中，你将下载 aks-store-demo 应用程序。 有关常规用例的详细信息，请参阅 azd 概述。

1. 使用带有--template参数的azd init命令从 Azure 示例存储库中克隆 AKS 存储演示模板。

   azd init --template Azure-Samples/aks-store-demo
   

2. 输入仅使用字母数字字符和连字符的项目的环境名称，例如 aks-terraform-1。

   Enter a new environment name: aks-terraform-1
   

登录到 Azure 云帐户

azd模板包含创建服务所需的所有代码，但需要登录到 Azure 帐户才能在 AKS 上托管应用程序。

1. 使用azd auth login命令登录到帐户。

   azd auth login
   

2. 复制输出中显示的设备代码，然后按 Enter 登录。

   Start by copying the next code: XXXXXXXXX
   Then press enter and continue to log in from your browser...
   

   重要

   如果正在使用网络外虚拟机或 GitHub Codespace，则某些 Azure 安全策略在用于使用azd auth login登录时会导致冲突。 如果在此处遇到问题，可以按照提供的 azd auth 解决方法进行操作，这涉及使用对运行 azd auth login 后重定向到的 localhost URL 的 curl 请求。

3. 在组织的登录页上使用凭据进行身份验证。

4. 确认是你在尝试从 Azure CLI 进行连接。

5. 验证消息“设备代码身份验证已完成。 已登录到 Azure。”显示在原始终端中。

   Waiting for you to complete authentication in the browser...
   Device code authentication completed.
   Logged in to Azure.
   

azd auth 解决方法

此解决方法要求安装Azure CLI。

1. 打开终端窗口，使用az login命令通过 Azure CLI 登录，--scope参数设置为https://graph.microsoft.com/.default。

   az login --scope https://graph.microsoft.com/.default
   

   应重定向到新选项卡中的身份验证页以创建浏览器访问令牌，如以下示例所示：

   https://login.microsoftonline.com/organizations/oauth2/v2.0/authorize?clientid=<your_client_id>.
   

2. 复制尝试使用azd auth login登录后收到的网页的 localhost URL。

3. 在新终端窗口中，使用以下curl请求登录。 请确保将<localhost>占位符替换为在上一步中复制的 localhost URL。

   curl <localhost>
   

   成功登录会输出 HTML 网页，如以下示例所示：

   <!DOCTYPE html>
   <html>
   <head>
       <meta charset="utf-8" />
       <meta http-equiv="refresh" content="60;url=https://docs.microsoft.com/cli/azure/">
       <title>Login successfully</title>
       <style>
           body {
               font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
           }
   
           code {
               font-family: Consolas, 'Liberation Mono', Menlo, Courier, monospace;
               display: inline-block;
               background-color: rgb(242, 242, 242);
               padding: 12px 16px;
               margin: 8px 0px;
           }
       </style>
   </head>
   <body>
       <h3>You have logged into Microsoft Azure!</h3>
       <p>You can close this window, or we will redirect you to the <a href="https://docs.microsoft.com/cli/azure/">Azure CLI documentation</a> in 1 minute.</p>
       <h3>Announcements</h3>
       <p>[Windows only] Azure CLI is collecting feedback on using the <a href="https://learn.microsoft.com/windows/uwp/security/web-account-manager">Web Account Manager</a> (WAM) broker for the login experience.</p>
       <p>You may opt-in to use WAM by running the following commands:</p>
       <code>
           az config set core.allow_broker=true<br>
           az account clear<br>
           az login
       </code>
   </body>
   </html>
   

4. 关闭当前终端并打开原始终端。 应看到订阅的 JSON 列表。

5. 复制要使用的订阅的id字段。

6. 使用 az account set 命令设置订阅。

   az account set --subscription <subscription_id>
   

为群集创建和部署资源

若要部署该应用程序，请使用 azd up 命令创建运行 AKS 应用商店应用程序所需的所有对象。

• azure.yaml 文件定义群集的所需状态，例如要提取的容器映像，并包括以下 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 Cosmos DB 或 Azure 服务总线。

部署应用程序资源

本快速入门的 azd 模板使用 AKS 群集和 Azure 密钥保管库新建资源组。 密钥保管库存储客户端机密，并在 pets 命名空间中运行服务。

1. 使用azd up命令创建所有应用程序资源。

   azd up
   

   azd up运行azd-hooks文件夹中的所有挂钩，以预注册、预配和部署应用程序服务。

   自定义挂钩，将自定义代码添加到 azd 工作流阶段。 有关详细信息，请参阅 azd 挂钩参考。

2. 为计费使用情况选择 Azure 订阅。

   ? Select an Azure Subscription to use:  [Use arrows to move, type to filter]
   > 1. My Azure Subscription (xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx)
   

3. 选择要将应用程序部署到的区域。

   Select an Azure location to use:  [Use arrows to move, type to filter]
     1.  (South America) Brazil Southeast (brazilsoutheast)
     2.  (US) Central US (centralus)
     3.  (US) East US (eastus)
   > 43. (US) East US 2 (eastus2)
     4.  (US) East US STG (eastusstg)
     5.  (US) North Central US (northcentralus)
     6.  (US) South Central US (southcentralus)
   

   azd 自动运行预配前和预配后挂钩，以便为应用程序创建资源。 此过程可能需要几分钟才能完成。 完成后，应看到类似于以下示例的输出：

   SUCCESS: Your workflow to provision and deploy to Azure completed in 9 minutes 40 seconds.
   

生成 Terraform 计划

在 Azure Developer 模板中，/infra/terraform 文件夹包含用于生成 Terraform 计划的所有代码。

在 azd 预配步骤中，Terraform 使用 terraform apply 部署和运行命令。 完成后，应看到类似于以下示例的输出：

Plan: 5 to add, 0 to change, 0 to destroy.
...
Saved the plan to: /workspaces/aks-store-demo/.azure/aks-terraform-azd/infra/terraform/main.tfplan

测试应用程序

应用程序运行时，Kubernetes 服务将向 Internet 公开应用程序前端。 此过程可能需要几分钟才能完成。

1. 使用kubectl set-context命令将命名空间设置为演示命名空间pets。

   kubectl config set-context --current --namespace=pets
   

2. 使用 kubectl get pods 命令查看已部署的 Pod 的状态。 在继续操作之前，请确保所有 Pod 都 Running。

   kubectl get pods
   

3. 使用带有--watch参数的kubectl get service命令检查存储前端应用程序的公共 IP 地址，并监视进度。

   kubectl get service store-front --watch
   

   store-front 服务的 EXTERNAL-IP 输出最初显示为“pending”：

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

4. 在 EXTERNAL-IP 地址从 pending 更改为实际公共 IP 地址后，请使用 CTRL-C 来停止 kubectl 监视进程。

   以下示例输出显示向服务分配了有效的公共 IP 地址：

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

5. 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

完成快速入门后，清理不必要的资源以避免 Azure 费用。

1. 使用 azd down 命令删除在快速入门中创建的所有资源。

   azd down
   

2. 键入y并按Enter，以确认决定从订阅中删除所有已用资源。

   ? Total resources to delete: 14, are you sure you want to continue? (y/N)
   

3. 键入y并按Enter，以允许清除以重复使用快速入门变量。

   [Warning]: These resources have soft delete enabled allowing them to be recovered for a period or time after deletion. During this period, their names can't be reused. In the future, you can use the argument --purge to skip this confirmation.
   

Azure 上的 Terraform 故障排除

排查在 Azure 上使用 Terraform 时遇到的常见问题。

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。

详细了解如何使用 AKS。