Quickstart: Deploy an Azure Linux Container Host for خدمة Azure Kubernetes ‏(AKS) cluster using the Azure CLI

التوزيع إلى Azure

ابدأ مع مضيف حاوية Azure Linux باستخدام Azure CLI لنشر مضيف حاوية Azure Linux لمجموعة AKS.

في هذا البداية السريعة، تتعلم كيف:

  • تثبيت Kubernetes CLI، kubectl.
  • قم بإنشاء مجموعة موارد Azure.
  • إنشاء نظام مجموعة Azure Linux Container Host ونشره.
  • تكوين kubectl للاتصال بمجموعة مضيف حاوية Azure Linux.
  • نشر تطبيق نموذجي متعدد الحاويات على العنقود.

المتطلبات المسبقه

تعيين متغيرات البيئة

قم بتعيين المتغيرات البيئية التالية لإنشاء أسماء موارد فريدة لكل نشر:

export RESOURCE_GROUP="<your-resource-group-name>"
export REGION="<your-region>"
export CLUSTER_NAME="<your-cluster-name>"

إنشاء مجموعة موارد

مجموعة الموارد عبارة عن حاوية منطقية يتم فيها توزيع موارد Azure وإدارتها. عند إنشاء مجموعة موارد في Azure، يطلب منك تحديد موقع. هذا الموقع هو موقع تخزين بيانات مجموعة الموارد الخاصة بك وحيث تعمل مواردك في Azure إذا لم تحدد منطقة أخرى عند إنشاء مورد.

إنشاء مجموعة موارد باستخدام az group create الأمر .

az group create --name $RESOURCE_GROUP --location $REGION

مثال على الإخراج:

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/$RESOURCE_GROUP",
  "location": "$REGION",
  "managedBy": null,
  "name": "$RESOURCE_GROUP",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

إنشاء نظام مجموعة مضيف حاوية Azure Linux

أنشئ عنقود AKS Azure لحاوية لينكس باستخدام أمر az aks create مع تعيين معامل --os-sku على AzureLinux.

az aks create --name $CLUSTER_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --os-sku AzureLinux

بعد بضع دقائق، الأمر إكمال وإرجاع معلومات منسقة JSON حول الكتلة.

الاتصال بنظام المجموعة

لإدارة مجموعة Kubernetes، استخدم عميل سطر أوامر Kubernetes، kubectl. kubectl مثبت بالفعل إذا 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 $RESOURCE_GROUP --name $CLUSTER_NAME
    
  2. تحقق من الاتصال بالمجموعة باستخدام kubectl get الأمر . يعمل هذا الأمر على استرجاع قائمة نظام المجموعة العنقودية.

    kubectl get nodes
    

نشر 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: تعرض معلومات المنتج.
  • خدمة الطلب: يضع الطلبات.
  • Rabbit MQ: قائمة انتظار الرسائل لقائمة انتظار الطلبات.

ملاحظة

لا نوصي بتشغيل حاويات ذات حالة، مثل Rabbit MQ، دون تخزين مستمر للإنتاج. تستخدم هذه الخدمات هنا للبساطة، لكننا نوصي باستخدام الخدمات المدارة، مثل Azure Cosmos DB أو ناقل خدمة Azure.

  1. أنشئ ملفا 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
    

    إذا قمت بإنشاء ملف YAML وحفظه محليا، فيمكنك تحميل ملف البيان إلى الدليل الافتراضي في CloudShell 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
    

اختبر التطبيق

يمكنك التحقق من أن التطبيق قيد التشغيل عن طريق زيارة عنوان IP العام أو عنوان URL للتطبيق.

احصل على عنوان URL للتطبيق باستخدام الأوامر التالية:

runtime="5 minutes"
endtime=$(date -ud "$runtime" +%s)
while [[ $(date -u +%s) -le $endtime ]]
do
   STATUS=$(kubectl get pods -l app=store-front -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}')
   echo $STATUS
   if [ "$STATUS" == 'True' ]
   then
      export IP_ADDRESS=$(kubectl get service store-front --output 'jsonpath={..status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
      echo "Service IP Address: $IP_ADDRESS"
      break
   else
      sleep 10
   fi
done
curl $IP_ADDRESS

النتائج:

<!doctype html>
<html lang="">
   <head>
      <meta charset="utf-8">
      <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
      <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
      <link rel="icon" href="/favicon.ico">
      <title>store-front</title>
      <script defer="defer" src="/js/chunk-vendors.df69ae47.js"></script>
      <script defer="defer" src="/js/app.7e8cfbb2.js"></script>
      <link href="/css/app.a5dc49f6.css" rel="stylesheet">
   </head>
   <body>
      <div id="app"></div>
   </body>
</html>
echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"

قم بحذف نظام المجموعة

إذا لم تعد بحاجة إليها، يمكنك تنظيف الموارد غير الضرورية لتجنب رسوم Azure.

احذف مجموعة الموارد Azure وجميع الموارد ذات الصلة باستخدام أمر az group delete.

az group delete --name $RESOURCE_GROUP --yes --no-wait

في هذا التشغيل السريع، قمت بنشر مجموعة مضيف حاوية Azure Linux. لمعرفة المزيد عن مضيف حاويات Azure Linux، راجع الموارد التالية: