Rychlý start: Nasazení kontejneru Azure Linuxu (ACL) pro cluster AKS pomocí Azure CLI

Začněte se službou Azure Container Linux (ACL) pro AKS nasazením clusteru AKS pomocí Azure CLI.

V tomto rychlém startu se naučíte:

  • Vytvořte cluster AKS pomocí ACL pro AKS.
  • Nasaďte cluster pomocí Azure CLI.
  • Spusťte ukázkovou vícekontenerovou aplikaci se skupinou mikroslužeb a webových front-endů, které simulují scénář maloobchodního prodeje.

Note

Tento článek obsahuje postup nasazení clusteru s výchozím nastavením pouze pro účely vyhodnocení. Před nasazením clusteru připraveného pro produkční prostředí doporučujeme seznámit se s naší referenční architekturou podle směrného plánu a zvážit, jak je v souladu s vašimi obchodními požadavky.

Important

Pokud používáte Azure Container Linux (ACL) v AKS, zkontrolujte následující aspekty a omezení:

Předpoklady

Registrace požadovaných poskytovatelů prostředků

Možná budete muset zaregistrovat požadované poskytovatele prostředků, například Microsoft.ContainerService ve vašem předplatném Azure.

Kontrola stavu registrace

Pomocí příkazu zkontrolujte stav az provider show registrace.

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

Registrace poskytovatele prostředků

V případě potřeby pomocí příkazu Microsoft.ContainerService zaregistrujte poskytovatele prostředků az provider register.

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Definování proměnných prostředí

Během tohoto rychlého startu definujte následující proměnné prostředí k použití. Pokud chcete, můžete hodnoty nahradit vlastními názvy.

export RESOURCE_GROUP="myAKSResourceGroup"
export REGION="westus"
export CLUSTER_NAME="myAKSCluster"

Vytvoření skupiny zdrojů

Skupina prostředků Azure je logická skupina, ve které se nasazují a spravují prostředky Azure. Při vytváření skupiny prostředků se zobrazí výzva k zadání umístění. Toto umístění je umístění úložiště metadat vaší skupiny prostředků a místo, kde se vaše prostředky spouští v Azure, pokud během vytváření prostředků nezadáte jinou oblast.

Vytvořte skupinu prostředků pomocí příkazu az group create.

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

Příklad výstupu:

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

Vytvoření clusteru AKS

Vytvořte cluster AKS pomocí příkazu az aks create. Parametr --os-sku AzureContainerLinux konfiguruje systémový fond uzlů tak, aby jako operační systém uzlů používal ACL. Následující příklad vytvoří cluster s jedním uzlem a povolí spravovanou identitu přiřazenou systémem:

az aks create \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME \
  --os-sku AzureContainerLinux \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Note

Když vytvoříte nový cluster, AKS automaticky vytvoří druhou skupinu prostředků pro uložení prostředků AKS. Další informace najdete v tématu Proč se v AKS vytvářejí dvě skupiny prostředků?

Připojení ke clusteru

Pro správu Kubernetes clusteru použijte příkazový řádkový klient Kubernetes, kubectl. kubectl už je nainstalovaný, pokud používáte Azure Cloud Shell. Pokud chcete nainstalovat kubectl místně, použijte az aks install-cli příkaz.

  1. Nakonfigurujte kubectl pro připojení ke svému Kubernetes clusteru pomocí příkazu az aks get-credentials. Tento příkaz stahuje přihlašovací údaje a konfiguruje Kubernetes CLI pro jejich použití.

    az aks get-credentials \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME

  2. Ověřte připojení k vašemu clusteru pomocí příkazu kubectl get. Tento příkaz vrátí seznam uzlů clusteru.

    kubectl get nodes

Nasazení aplikace

K nasazení aplikace použijete soubor manifestu k vytvoření všech objektů potřebných ke spuštění aplikace AKS Store. Soubor manifestu Kubernetes definuje požadovaný stav clusteru, například které image kontejneru se mají spustit. Manifest zahrnuje následující nasazení a služby Kubernetes:

Screenshot ukázkové architektury Azure Store.

  • Store front: Webová aplikace pro zákazníky k zobrazení produktů a objednávání.
  • Produktová služba: Zobrazuje informace o produktu.
  • Služba objednávek: Vyřizuje objednávky.
  • RabbitMQ: Fronta zpráv pro frontu objednávek.

Note

Nedoporučujeme spouštět stavové kontejnery, například RabbitMQbez trvalého úložiště pro produkční prostředí. Používáme ji zde pro zjednodušení, ale doporučujeme používat spravované služby, jako je Azure Cosmos DB nebo Azure Service Bus.

  1. Vytvořte soubor s názvem aks-store-quickstart.yaml a zkopírujte ho v následujícím manifestu:

    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

    Rozpis souborů manifestu YAML najdete v tématu Nasazení a manifesty YAML.

    Pokud soubor YAML vytvoříte a uložíte místně, můžete soubor manifestu nahrát do výchozího adresáře v Cloud Shellu tak, že vyberete tlačítko Nahrát/Stáhnout soubory a vyberete soubor z místního systému souborů.

  2. Nasaďte aplikaci pomocí kubectl apply příkazu a zadejte název manifestu YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

    Následující příklad výstupu ukazuje nasazení a služby:

    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

Testování aplikace

Když se aplikace spustí, služba Kubernetes zveřejní front-end aplikace na internetu. Dokončení tohoto procesu může trvat několik minut.

  1. Pomocí příkazu zkontrolujte stav nasazených podů kubectl get pods . Než budete pokračovat, ujistěte se, že všechny pody jsou Running.

    kubectl get pods

  2. Zkontrolujte veřejnou IP adresu aplikace store-front . Sledujte průběh pomocí kubectl get service příkazu s argumentem --watch .

    kubectl get service store-front --watch

    Výstup EXTERNAL-IP pro store-front službu se zpočátku zobrazuje jako čekající:

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

    Jakmile se externí IP adresa změní z čekání na skutečnou CTRL-C veřejnou IP adresu, použijte kubectl k zastavení procesu sledování.

    Následující příklad výstupu ukazuje platnou veřejnou IP adresu přiřazenou službě:

    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. Otevřete webový prohlížeč na externí IP adresu vaší služby, abyste viděli aplikaci Azure Store v akci.

    Snímek obrazovky ukázkové aplikace AKS Store

Odstranění clusteru

Pokud nechcete projít kurzem AKS, vyčistěte nepotřebné prostředky, abyste se vyhnuli účtování poplatků za Azure.

Pomocí příkazu az group delete odeberte skupinu prostředků, službu kontejneru a všechny související prostředky.

az group delete --name $RESOURCE_GROUP

Cluster AKS byl vytvořen se spravovanou identitou přiřazenou systémem, což je výchozí možnost identity použitá v tomto rychlém startu. Platforma spravuje tuto identitu, takže ji nemusíte ručně odstraňovat.

Související obsah

V tomto rychlém startu jste nasadili cluster AKS s ACL pro AKS pomocí Azure CLI. Další informace o Azure Container Linux (ACL) pro AKS najdete zde: Azure Container Linux (ACL) for Azure Kubernetes Service (AKS).

  • Last updated on