Inicio rápido: Implementación de un clúster de Azure Kubernetes Service (AKS) con la CLI de Azure

Artículo
08/02/2024

Azure Kubernetes Service (AKS) es un servicio de Kubernetes administrado que le permite implementar y administrar clústeres rápidamente. En esta guía de inicio rápido, ha aprendido a hacer lo siguiente:

Implementación de un clúster de AKS con la CLI de Azure.
Ejecute una aplicación de varios contenedores de ejemplo con un grupo de microservicios y front-end web simulando un escenario comercial.

Nota:

Para empezar a aprovisionar rápidamente un clúster de AKS, en este artículo se incluyen los pasos para implementar un clúster con la configuración predeterminada solo con fines de evaluación. Antes de implementar un clúster listo para producción, se recomienda familiarizarse con nuestra arquitectura de referencia de línea de base para considerar cómo se alinea con sus requisitos empresariales.

Antes de empezar

En esta guía rápida se presupone un conocimiento básico de los conceptos de Kubernetes. Para más información, consulte Conceptos básicos de Kubernetes de Azure Kubernetes Service (AKS).

Si no tiene una suscripción a Azure, cree una cuenta gratuita de Azure antes de empezar.

Use el entorno de Bash en Azure Cloud Shell. Para más información, consulte Inicio rápido para Bash en Azure Cloud Shell.
Si prefiere ejecutar comandos de referencia de la CLI localmente, instale la CLI de Azure. Si utiliza Windows o macOS, considere la posibilidad de ejecutar la CLI de Azure en un contenedor Docker. Para más información, vea Ejecución de la CLI de Azure en un contenedor de Docker.
- Si usa una instalación local, inicie sesión en la CLI de Azure mediante el comando az login. Siga los pasos que se muestran en el terminal para completar el proceso de autenticación. Para ver otras opciones de inicio de sesión, consulte Inicio de sesión con la CLI de Azure.
- En caso de que se le solicite, instale las extensiones de la CLI de Azure la primera vez que la use. Para más información sobre las extensiones, consulte Uso de extensiones con la CLI de Azure.
- Ejecute az version para buscar cuál es la versión y las bibliotecas dependientes que están instaladas. Para realizar la actualización a la versión más reciente, ejecute az upgrade.

En este artículo se necesita la versión 2.0.64 de la CLI de Azure, o cualquier versión posterior. Si usa Azure Cloud Shell, ya está instalada allí la versión más reciente.
Asegúrese de que la identidad que usará para crear el clúster tenga los permisos mínimos adecuados. Para más información sobre el acceso y la identidad en AKS, consulte Opciones de acceso e identidad en Azure Kubernetes Service (AKS).
Si tiene varias suscripciones de Azure, seleccione el identificador de suscripción adecuado en el que se deben facturar los recursos con el comando az account set. Para más información, consulte Administración de suscripciones de Azure: CLI de Azure.

Definición de las variables de entorno

Defina las siguientes variables de entorno para usarlas en este inicio rápido:

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"
export MY_DNS_LABEL="mydnslabel$RANDOM_ID"

Crear un grupo de recursos

Un grupo de recursos de Azure es un grupo lógico en el que se implementan y administran recursos de Azure. Cuando crea un grupo de recursos, se le pide que especifique una ubicación. Esta ubicación es la ubicación de almacenamiento de los metadatos del grupo de recursos y donde se ejecutan los recursos en Azure si no se especifica otra región durante la creación de recursos.

Cree un grupo de recursos con el comando az group create.

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

Resultados:

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

Creación de un clúster de AKS

Cree un clúster de AKS con el comando az aks create. En el ejemplo siguiente se crea un clúster con un nodo y se habilita una identidad administrada asignada por el sistema.

az aks create \
    --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
    --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
    --node-count 1 \
    --generate-ssh-keys

Nota:

Al crear un nuevo clúster, AKS crea automáticamente un segundo grupo de recursos para almacenar los recursos de AKS. Para más información, consulte ¿Por qué se crean dos grupos de recursos con AKS?

Conectarse al clúster

Para administrar un clúster de Kubernetes, use kubectl, el cliente de línea de comandos de Kubernetes. Si usa Azure Cloud Shell, kubectl ya está instalado. Para instalar kubectl localmente, use el comando az aks install-cli.

Para configurar kubectl para conectarse a su clúster de Kubernetes, use el comando az aks get-credentials. Con este comando se descargan las credenciales y se configura la CLI de Kubernetes para usarlas.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
Compruebe la conexión al clúster con el comando kubectl get. Este comando devuelve una lista de los nodos del clúster.
```
kubectl get nodes
```

Implementación de la aplicación

Para implementar la aplicación, se usa un archivo de manifiesto para crear todos los objetos necesarios para ejecutar la aplicación AKS Store. Un archivo de manifiesto de Kubernetes define el estado deseado del clúster, por ejemplo, qué imágenes de contenedor se van a ejecutar. El manifiesto incluye las siguientes implementaciones y servicios de Kubernetes:

Escaparate: aplicación web para que los clientes vean productos y realicen pedidos.
Servicio de producto: muestra información del producto.
Servicio de pedidos: realiza pedidos.
Rabbit MQ: cola de mensajes para una cola de pedidos.

Nota:

No se recomienda ejecutar contenedores con estado, como Rabbit MQ, sin almacenamiento persistente para producción. Estos se usan aquí para simplificar, pero se recomienda usar servicios administrados, como Azure CosmosDB o Azure Service Bus.

Cree un archivo denominado aks-store-quickstart.yaml y cópielo en el siguiente manifiesto:

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

Para obtener un desglose de los archivos de manifiesto de YAML, consulte Implementaciones y manifiestos de YAML.

Si crea y guarda el archivo YAML localmente, para cargar el archivo de manifiesto en el directorio predeterminado de CloudShell, seleccione el botón Cargar y descargar archivos y elija el archivo en el sistema de archivos local.

Implemente la aplicación mediante el comando kubectl apply y especifique el nombre del manifiesto de YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Prueba de la aplicación

Puede validar que la aplicación se está ejecutando visitando la dirección IP pública o la dirección URL de la aplicación.

Obtenga la dirección URL de la aplicación mediante los siguientes comandos:

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

Resultados:

<!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"

Eliminación del clúster

Si no tiene previsto seguir el tutorial de AKS, limpie los recursos innecesarios para evitar cargos de Azure. Puede quitar el grupo de recursos, el servicio de contenedor y todos los recursos relacionados mediante el comando az group delete.

Nota:

El clúster de AKS se creó con una identidad administrada asignada por el sistema, que es la opción de identidad predeterminada utilizada en este inicio rápido. La plataforma administra esta identidad para que no tenga que quitarla manualmente.

Pasos siguientes

En este inicio rápido, ha implementado un clúster de Kubernetes y luego ha implementado en él una aplicación simple de varios contenedores. Esta aplicación de ejemplo es solo para fines de demostración y no representa todos los procedimientos recomendados para las aplicaciones de Kubernetes. Para instrucciones sobre cómo crear soluciones completas con AKS para producción, consulte Guía de soluciones de AKS.

Para obtener más información sobre AKS y un ejemplo completo desde el código hasta la implementación, continúe con el tutorial del clúster de Kubernetes.

Tutorial de AKS

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Inicio rápido: Implementación de un clúster de Azure Kubernetes Service (AKS) con la CLI de Azure

Antes de empezar

Definición de las variables de entorno

Crear un grupo de recursos

Creación de un clúster de AKS

Conectarse al clúster

Implementación de la aplicación

Prueba de la aplicación

Eliminación del clúster

Pasos siguientes

Recursos adicionales