مشاركة عبر


التشغيل السريع: توزيع مجموعة Azure Kubernetes Service (AKS) باستخدام Flatcar Container Linux for AKS (معاينة) باستخدام Azure CLI

التوزيع إلى Azure

خدمة Azure Kubernetes (AKS) هي خدمة Kubernetes مُدارة تتيح لك نشر المجموعات وإدارتها بسرعة. ستتعلم في هذا التشغيل السريع كيفية:

  • قم بإنشاء مجموعة AKS باستخدام Flatcar Container Linux ل AKS (معاينة).
  • نشر نظام مجموعة AKS مستخدماً واجهة Azure CLI.
  • قم بتشغيل نموذج تطبيق متعدد الحاويات مع مجموعة من الخدمات المصغرة والواجهات الأمامية على الويب التي تحاكي سيناريو البيع بالتجزئة.

إشعار

تتضمن هذه المقالة خطوات لنشر نظام مجموعة بإعدادات افتراضية لأغراض التقييم فقط. قبل نشر نظام مجموعة جاهز للإنتاج، نوصيك بالتعرف على البنية المرجعية الأساسية الخاصة بنا للنظر في كيفية توافقها مع متطلبات عملك.

قبل البدء

يضمن هذا التشغيل السريع الفهم الأساسي لمفاهيم Kubernetes. لمزيد من المعلومات، راجع مفاهيم Kubernetes الأساسية الخاصة بخدمة Azure Kubernetes Service (AKS).

تسجيل موفري الموارد

قد تحتاج إلى تسجيل موفري الموارد في اشتراك Azure الخاص بك. على سبيل المثال ، Microsoft.ContainerService مطلوب.

تحقق من حالة التسجيل باستخدام الأمر az provider show .

az provider show --namespace Microsoft.ContainerService --query registrationState

إذا لزم الأمر، قم بتسجيل موفر الموارد باستخدام الأمر az provider register .

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

تثبيت aks-preview الملحق

هام

تتوفر ميزات معاينة AKS على أساس الخدمة الذاتية والاشتراك. يتم توفير المعاينات "كما هي" و"كما هي متوفرة"، ويتم استبعادها من اتفاقيات مستوى الخدمة والضمان المحدود. تتم تغطية معاينات AKS جزئيًا بواسطة دعم العملاء على أساس بذل أفضل الجهود. على هذا النحو، هذه الميزات ليست مخصصة للاستخدام الإنتاجي. لمزيد من المعلومات، يُرجي الاطلاع على مقالات الدعم الآتية:

  1. aks-preview تثبيت ملحق Azure CLI باستخدام az extension add الأمر .

    az extension add --name aks-preview
    
  2. قم بتحديث إلى أحدث إصدار من الملحق باستخدام az extension update الأمر . يتطلب Flatcar Container Linux ما لا يقل عن 18.0.0b42.

    az extension update --name aks-preview
    

تسجيل AKSFlatcarPreview علامة الميزة

  1. تسجيل علامة الميزة AKSFlatcarPreview باستخدام az feature register الأمر .

    az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AKSFlatcarPreview"
    
  2. تحقق من حالة التسجيل باستخدام az feature show الأمر . يستغرق الأمر بضع دقائق حتى تظهر الحالة مُسجل.

    az feature show --namespace Microsoft.ContainerService --name AKSFlatcarPreview
    
  3. عندما تعكس الحالة Registered، قم بتحديث تسجيل موفر موارد Microsoft.ContainerService باستخدام az provider register الأمر .

    az provider register --namespace Microsoft.ContainerService
    

تعريف متغيرات البيئة

  • حدد متغيرات البيئة التالية لاستخدامها خلال هذا التشغيل السريع:
export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westus"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"

قيمة المتغير RANDOM_ID هي قيمة أبجدية رقمية مكونة من ستة أحرف ملحقة بمجموعة الموارد واسم نظام المجموعة بحيث تكون الأسماء فريدة. استخدم echo الأمر لعرض قيم متغيرة مثل echo $RANDOM_ID.

إنشاء مجموعة موارد

مجموعة موارد Azure هي مجموعة منطقية يمكن من خلالها نشر وإدارة موارد Azure. عند إنشاء مجموعة موارد، تتم مطالبتك بتحديد موقع. هذا الموقع هو موقع تخزين بيانات تعريف مجموعة الموارد الخاصة بك ومكان تشغيل مواردك في Azure إذا لم تحدد منطقة أخرى أثناء إنشاء الموارد.

  • إنشاء مجموعة موارد باستخدام az group create الأمر .
az group create \
  --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --location $REGION

مثال على الإخراج:

{
  "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myAKSResourceGroup<randomIDValue>",
  "location": "westus",
  "managedBy": null,
  "name": "myAKSResourceGroup<randomIDValue>",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

إنشاء نظام مجموعة AKS

  • إنشاء نظام مجموعة AKS باستخدام az aks create الأمر . ينشئ المثال التالي مجموعة بعقدة واحدة ويتيح هوية مدارة معينة من قبل النظام:
az aks create \
  --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
  --os-sku flatcar \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

إشعار

عند إنشاء مجموعة جديدة، تقوم AKS تلقائيا بإنشاء مجموعة موارد ثانية لتخزين موارد AKS. لمزيد من المعلومات، يمكنك الاطلاع على إجابة سؤال لماذا يتم إنشاء مجموعتي موارد باستخدام AKS؟

الاتصال بنظام المجموعة

لإدارة نظام مجموعة Kubernetes، استخدم سطر أوامر العميلkubectl. kubectl سيكون مثبتاً بالفعل في حال كنت تستخدم Azure Cloud Shell. لتثبيت kubectl محليا، استخدم az aks install-cli الأمر .

  1. قم بتكوين kubectl للاتصال بنظام مجموعة Kubernetes باستخدام أمر az aks get-credentials. هذا الأمر يقوم بتحميل بيانات الاعتماد وضبط Kubernetes CLI لاستخدامها.

    az aks get-credentials \
      --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
      --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
    
  2. تحقق من الاتصال بالمجموعة باستخدام kubectl get الأمر . يعمل هذا الأمر على استرجاع قائمة نظام المجموعة العنقودية.

    kubectl get nodes
    

قم بنشر التطبيق

لنشر التطبيق، يمكنك استخدام ملف بيان لإنشاء كافة الكائنات المطلوبة لتشغيل تطبيق AKS Store. يحدد ملف بيانات Kubernetesالحالة المطلوبة لنظام المجموعة، مثل صور الحاوية المراد تشغيلها. يتضمن البيان عمليات نشر وخدمات Kubernetes التالية:

لقطة شاشة لبنية نموذج Azure Store.

  • واجهة المتجر: تطبيق ويب للعملاء لعرض المنتجات وتقديم الطلبات.
  • خدمة المنتج: يعرض معلومات المنتج.
  • خدمة الطلب: يضع الطلبات.
  • RabbitMQقائمة انتظار الرسائل لقائمة انتظار الطلبات.:

إشعار

لا نوصي بتشغيل حاويات ذات حالة، مثل RabbitMQ، بدون تخزين مستمر للإنتاج. نستخدمه هنا من أجل البساطة، ولكننا نوصي باستخدام الخدمات المدارة، مثل Azure Cosmos DB أو Azure Service Bus.

  1. قم بإنشاء ملف باسم aks-store-quickstart.yaml وانسخه في البيان التالي.

    apiVersion: apps/v1
    kind: StatefulSet
    metadata:
      name: rabbitmq
    spec:
      serviceName: rabbitmq
      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
            startupProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3000
              failureThreshold: 5
              initialDelaySeconds: 20
              periodSeconds: 10
            readinessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3000
              failureThreshold: 3
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 5
            livenessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3000
              failureThreshold: 5
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 3
          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
            env:
            - name: AI_SERVICE_URL
              value: "http://ai-service:5001/"
            resources:
              requests:
                cpu: 1m
                memory: 1Mi
              limits:
                cpu: 2m
                memory: 20Mi
            readinessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3002
              failureThreshold: 3
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 5
            livenessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 3002
              failureThreshold: 5
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 3
    ---
    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
            startupProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 8080
              failureThreshold: 3
              initialDelaySeconds: 5
              periodSeconds: 5
            readinessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 8080
              failureThreshold: 3
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 3
            livenessProbe:
              httpGet:
                path: /health
                port: 8080
              failureThreshold: 5
              initialDelaySeconds: 3
              periodSeconds: 3
    ---
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: store-front
    spec:
      ports:
      - port: 80
        targetPort: 8080
      selector:
        app: store-front
      type: LoadBalancer
    

    للحصول على تصنيف تفصيلي لملفات بيان YAML، راجع عمليات التوزيع وبيانات YAML.

    إذا قمت بإنشاء ملف YAML وحفظه محليا، فيمكنك تحميل ملف البيان إلى الدليل الافتراضي في Cloud Shell عن طريق تحديد الزر تحميل/تنزيل الملفات وتحديد الملف من نظام الملفات المحلي.

  2. انشر التطبيق باستخدام kubectl apply الأمر وحدد اسم بيان YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

    يوضح إخراج المثال التالي عمليات التوزيع والخدمات:

    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
    

اختبر التطبيق

عند تشغيل التطبيق، تعرض خدمة Kubernetes واجهة التطبيق الأمامية للإنترنت. قد تستغرق هذه العملية بضع دقائق حتى تكتمل.

  1. تحقق من حالة pods المنشورة kubectl get pods باستخدام الأمر . تأكد من أن جميع القرون Running قبل المتابعة.

    kubectl get pods
    
  2. تحقق من وجود عنوان store-front IP عام للتطبيق. راقب التقدم باستخدام الأمر ⁧kubectl get service⁩ مع الوسيطة --watch.

    kubectl get service store-front --watch
    

    يظهر إخراج EXTERNAL-IP للخدمة store-front في البداية على أنه معلق:

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

    بمجرد تغيير عنوان EXTERNAL-IP من معلق إلى عنوان IP عام فعلي، استخدم CTRL-C لتعطيل عملية kubectl المراقبة.

    يوضح المثال التالي إخراج لعنوان IP عام صالحاً تم تعيينه للخدمة:

    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. افتح مستعرض ويب إلى عنوان IP الخارجي للخدمة لمشاهدة تطبيق Azure Store قيد التنفيذ.

    لقطة شاشة لتطبيق عينة AKS Store.

قم بحذف نظام المجموعة

إذا كنت لا تخطط للاطلاع على البرنامج التعليمي AKS، فقم بتنظيف الموارد غير الضرورية لتجنب رسوم فوترة Azure.

  • قم بإزالة مجموعة الموارد وخدمة الحاوية وجميع الموارد ذات الصلة باستخدام az group delete الأمر .

    az group delete --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME
    

    تم إنشاء نظام مجموعة AKS بهوية مدارة معينة من قبل النظام، وهو خيار الهوية الافتراضي المستخدم في هذا التشغيل السريع. يدير النظام الأساسي هذه الهوية بحيث لا تحتاج إلى إزالتها يدويا.

الخطوات التالية

في هذا التشغيل السريع، لقد قمت بتوزيع كتلة Kubernetes ثم وزعت تطبيقًا بسيطًا متعدد الحاويات عليها. هذا التطبيق النموذجي هو لأغراض العرض التوضيحي فقط ولا يمثل جميع أفضل الممارسات لتطبيقات Kubernetes. للحصول على إرشادات حول كيفية إنشاء حلول كاملة باستخدام AKS للإنتاج، راجع إرشادات حل AKS.

لمعرفة المزيد حول AKS والقيام بمثال كامل من التعليمات البرمجية إلى النشر، تابع إلى البرنامج التعليمي لنظام مجموعة Kubernetes.