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Schnellstart: Bereitstellen eines Azure Kubernetes Service-Clusters (AKS) mithilfe von Bicep

  • Artikel

Azure Kubernetes Service (AKS) ist ein verwalteter Kubernetes-Dienst, mit dem Sie schnell Cluster bereitstellen und verwalten können. In dieser Schnellstartanleitung führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Erstellen Sie einen AKS-Cluster mithilfe von Bicep.
  • Führen Sie eine Beispielanwendung mit mehreren Containern mit einer Gruppe von Microservices und Web-Front-Ends aus, die ein Einzelhandelsszenario simulieren.

Hinweis

Um schnell mit der Bereitstellung eines AKS-Clusters zu beginnen, enthält dieser Artikel Schritte zum Bereitstellen eines Clusters mit Standardeinstellungen nur zu Evaluierungszwecken. Bevor Sie einen produktionsbereiten Cluster bereitstellen, empfehlen wir Ihnen, sich mit unserer Baselinereferenzarchitektur vertraut zu machen, um zu prüfen, inwiefern sie Ihren Geschäftsanforderungen entspricht.

Voraussetzungen

  • Verwenden Sie die Bash-Umgebung in Azure Cloud Shell. Weitere Informationen finden Sie unter Schnellstart für Bash in Azure Cloud Shell.

  • Wenn Sie CLI-Referenzbefehle lieber lokal ausführen, installieren Sie die Azure CLI. Wenn Sie Windows oder macOS ausführen, sollten Sie die Azure CLI in einem Docker-Container ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter Ausführen der Azure CLI in einem Docker-Container.

    • Wenn Sie eine lokale Installation verwenden, melden Sie sich mithilfe des Befehls az login bei der Azure CLI an. Führen Sie die in Ihrem Terminal angezeigten Schritte aus, um den Authentifizierungsprozess abzuschließen. Informationen zu anderen Anmeldeoptionen finden Sie unter Anmelden mit der Azure CLI.

    • Installieren Sie die Azure CLI-Erweiterung beim ersten Einsatz, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Weitere Informationen zu Erweiterungen finden Sie unter Verwenden von Erweiterungen mit der Azure CLI.

    • Führen Sie az version aus, um die installierte Version und die abhängigen Bibliotheken zu ermitteln. Führen Sie az upgrade aus, um das Upgrade auf die aktuelle Version durchzuführen.

  • Für diesen Artikel ist mindestens die Azure CLI Version 2.0.64 erforderlich. Bei Verwendung von Azure Cloud Shell ist die aktuelle Version bereits installiert.
  • Für diesen Artikel ist eine vorhandene Azure-Ressourcengruppe erforderlich. Wenn Sie eine erstellen müssen, können Sie dazu den Befehl az group create verwenden.
  • Um einen AKS-Cluster mithilfe einer Bicep-Datei zu erstellen, stellen Sie einen öffentlichen SSH-Schlüssel bereit. Wenn Sie diese Ressource benötigen, lesen Sie den folgenden Abschnitt. Fahren Sie andernfalls mit Überprüfen der Bicep-Datei fort.
  • Stellen Sie sicher, dass die Identität, die Sie zum Erstellen Ihres Clusters verwenden, über die erforderlichen Mindestberechtigungen verfügt. Weitere Informationen zu Zugriff und Identität für AKS finden Sie unter Zugriffs- und Identitätsoptionen für Azure Kubernetes Service (AKS).
  • Zum Bereitstellen einer Bicep-Datei benötigen Sie Schreibzugriff auf die Ressourcen, die Sie erstellen, und Zugriff auf alle Vorgänge für den Ressourcentyp Microsoft.Resources/deployments. Um eine VM zu erstellen, benötigen Sie beispielsweise die Berechtigungen Microsoft.Compute/virtualMachines/write und Microsoft.Resources/deployments/*. Eine Liste der Rollen und Berechtigungen finden Sie unter Integrierte Azure-Rollen.

Erstellen eines SSH-Schlüsselpaars

  1. Wechseln Sie zu https://shell.azure.com, um Cloud Shell in Ihrem Browser zu öffnen.

  2. Erstellen Sie mithilfe des Azure CLI-Befehls az sshkey create oder des Befehls ssh-keygen ein SSH-Schlüsselpaar.

    Azure CLI 
    # 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

Weitere Informationen zum Erstellen von SSH-Schlüsseln finden Sie unter Erstellen und Verwalten von SSH-Schlüsseln für die Authentifizierung in Azure.

Überprüfen der Bicep-Datei

Die in dieser Schnellstartanleitung verwendete Bicep-Datei stammt aus den Azure-Schnellstartvorlagen.

Bicep 
@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

Folgende Ressource wird in der Bicep-Datei definiert:

Weitere AKS-Beispiele finden Sie unter Azure Schnellstartvorlagen.

Bereitstellen der Bicep-Datei

  1. Speichern Sie die Bicep-Datei als main.bicep auf Ihrem lokalen Computer.

Wichtig

In der Bicep-Datei ist der Parameter clusterName auf die Zeichenfolge aks101cluster festgelegt. Wenn Sie einen anderen Clusternamen wünschen, ändern Sie die Zeichenfolge in den gewünschten Clusternamen, ehe Sie die Datei auf Ihrem Computer speichern.

  1. Stellen Sie die Bicep-Datei entweder mit Azure CLI oder mit Azure PowerShell bereit.

    Azure CLI 
    az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file main.bicep --parameters dnsPrefix=<dns-prefix> linuxAdminUsername=<linux-admin-username> sshRSAPublicKey='<ssh-key>'

    Stellen Sie in den Befehlen die folgenden Werte bereit:

    • DNS-Präfix: Geben Sie ein eindeutiges DNS-Präfix für Ihren Cluster ein, z. B. myakscluster.
    • Benutzername des Linux-Administrators: Geben Sie einen Benutzernamen ein, um mithilfe von SSH eine Verbindung herzustellen, z. B. azureuser.
    • Öffentlicher SSH RSA-Schlüssel: Kopieren Sie den öffentlichen Teil Ihres SSH-Schlüsselpaar, und fügen Sie ihn ein (standardmäßig der Inhalt von ~/.ssh/id_rsa.pub).

    Die Erstellung des AKS-Clusters dauert einige Minuten. Warten Sie, bis der Cluster erfolgreich bereitgestellt wurde, bevor Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.

Überprüfen der Bicep-Bereitstellung

Herstellen einer Verbindung mit dem Cluster

Verwenden Sie zum Verwalten eines Kubernetes-Clusters den Kubernetes-Befehlszeilenclient kubectl. kubectl ist bei Verwendung von Azure Cloud Shell bereits installiert.

  1. Verwenden Sie für die lokale Installation von kubectl den Befehl az aks install-cli.

    Azure CLI 
    az aks install-cli

  2. Mit dem Befehl az aks get-credentials können Sie kubectl für die Verbindungsherstellung mit Ihrem Kubernetes-Cluster konfigurieren. Mit diesem Befehl werden die Anmeldeinformationen heruntergeladen, und die Kubernetes-Befehlszeilenschnittstelle wird für deren Verwendung konfiguriert.

    Azure CLI 
    az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster

  3. Überprüfen Sie die Verbindung mit dem Cluster mithilfe des Befehls kubectl get. Dieser Befehl gibt eine Liste der Clusterknoten zurück.

    Azure CLI 
    kubectl get nodes

    Die folgende Beispielausgabe zeigt den in den vorherigen Schritten erstellten Knoten. Stellen Sie sicher, dass der Knotenstatus Bereit lautet.

    Output 
    NAME                       STATUS   ROLES   AGE     VERSION
aks-agentpool-41324942-0   Ready    agent   6m44s   v1.12.6
aks-agentpool-41324942-1   Ready    agent   6m46s   v1.12.6
aks-agentpool-41324942-2   Ready    agent   6m45s   v1.12.6

Bereitstellen der Anwendung

Zum Bereitstellen der Anwendung verwenden Sie eine Manifestdatei, um alle Objekte zu erstellen, die für die Ausführung der AKS Store-Anwendungerforderlich sind. Eine Kubernetes-Manifestdatei definiert den gewünschten Zustand (Desired State) eines Clusters – also beispielsweise, welche Containerimages ausgeführt werden sollen. Das Manifest umfasst die folgenden Kubernetes-Bereitstellungen und -Dienste:

Screenshot: Beispielarchitektur für einen Azure-Store.

  • Store Front: Webanwendung für Kund*innen zum Anzeigen von Produkten und Aufgeben von Bestellungen
  • Product Service: zeigt Produktinformationen an.
  • Order Service: dient der Aufgabe von Bestellungen.
  • Rabbit MQ: Nachrichtenwarteschlange für eine Bestellwarteschlange

Hinweis

Zustandsbehaftete Container wie Rabbit MQ sollten nicht ohne permanenten Speicher für die Produktion ausgeführt werden. Sie werden hier der Einfachheit halber verwendet, jedoch sollten verwaltete Dienste wie Azure CosmosDB oder Azure Service Bus verwendet werden.

  1. Erstellen Sie eine Datei namens aks-store-quickstart.yaml, und fügen Sie das folgende Manifest ein:

    YAML 
    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

    Eine Aufschlüsselung der YAML-Manifestdateien finden Sie unter Bereitstellungen und YAML-Manifeste.

    Wenn Sie die YAML-Datei lokal erstellen und speichern, können Sie die Manifestdatei in Ihr Standardverzeichnis in CloudShell hochladen, indem Sie die Schaltfläche Dateien hochladen/herunterladen auswählen und die Datei aus Ihrem lokalen Dateisystem auswählen.

  2. Stellen Sie die Anwendung über den Befehl kubectl apply bereit, und geben Sie den Namen Ihres YAML-Manifests an.

    Konsole 
    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

    Die folgende Beispielausgabe zeigt die Bereitstellungen und Dienste:

    Output 
    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

Testen der Anwendung

Wenn die Anwendung ausgeführt wird, macht ein Kubernetes-Dienst das Anwendungs-Front-End im Internet verfügbar. Dieser Vorgang kann einige Minuten dauern.

  1. Sehen Sie sich den Status der bereitgestellten Pods mithilfe des Befehls kubectl get pods an. Stellen Sie sicher, dass alle Pods den Status Running haben, bevor Sie fortfahren.

    Konsole 
    kubectl get pods

  2. Suchen Sie nach einer öffentlichen IP-Adresse für die Store-Front-Anwendung. Verwenden Sie zum Überwachen des Fortschritts den Befehl kubectl get service mit dem Argument --watch:

    Konsole 
    kubectl get service store-front --watch

    Die Ausgabe von EXTERNAL-IP für den store-front-Dienst lautet anfangs pending (ausstehend):

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

  3. Nachdem die externe IP-Adresse (EXTERNAL-IP) von ausstehend in eine tatsächliche öffentliche IP-Adresse geändert wurde, verwenden Sie CTRL-C, um die kubectl-Überwachung zu beenden.

    Die folgende Beispielausgabe zeigt eine gültige öffentliche IP-Adresse, die dem Dienst zugewiesen ist:

    Output 
    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. Öffnen Sie einen Webbrowser mit der externen IP-Adresse Ihres Dienstes, um die Azure Store-App in Aktion zu sehen.

    Screenshot der AKS Store-Beispielanwendung

Löschen des Clusters

Wenn Sie nicht planen, das AKS-Tutorial zu durchlaufen, bereinigen Sie unnötige Ressourcen, um Azure-Gebühren zu vermeiden.

  • Entfernen Sie die Ressourcengruppe, den Containerdienst und alle zugehörigen Ressourcen mithilfe des Befehls az group delete.

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

Hinweis

Der AKS-Cluster wurde mit einer systemseitig zugewiesenen verwalteten Identität erstellt. Dies ist die Standardidentitätsoption, die in dieser Schnellstartanleitung verwendet wird. Die Plattform verwaltet diese Identität, sodass Sie sie nicht manuell entfernen müssen.

Nächste Schritte

In dieser Schnellstartanleitung haben Sie einen Kubernetes-Cluster und eine Beispielanwendung mit mehreren Containern dafür bereitgestellt. Diese Beispielanwendung dient nur zu Demozwecken und stellt nicht alle bewährten Methoden für Kubernetes-Anwendungen dar. Anleitungen zum Erstellen vollständiger Lösungen mit AKS für die Produktion finden Sie unter AKS-Lösungsleitfaden.

Weitere Informationen zu Azure Kubernetes Service (AKS) sowie ein vollständiges Beispiel vom Code bis zur Bereitstellung finden Sie im Tutorial zu Kubernetes-Clustern.

AKS-Tutorial