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

Azure Kubernetes Service (AKS) es un servicio de Kubernetes administrado que le permite implementar y administrar clústeres rápidamente. En esta guía de inicio rápido:

  • Implementar un clúster de AKS con Bicep.
  • Ejecutar una aplicación de varios contenedores de ejemplo con un grupo de microservicios y front-ends 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 este artículo se necesita la CLI de Azure versión 2.0.64 o posterior. Si usa Azure Cloud Shell, ya está instalada allí la versión más reciente.
  • En este artículo, se requiere un grupo de recursos de Azure existente. Si necesita crear uno, puede usar el comando az group create.
  • Para crear un clúster de AKS con un archivo Bicep, debe proporcionar una clave pública SSH. Si necesita este recurso, consulte la siguiente sección. De lo contrario, vaya a Revisión del archivo de Bicep.
  • Asegúrese de que la identidad que usa para crear el clúster tiene 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).
  • Para implementar un archivo Bicep, se necesita acceso de escritura en los recursos que crea y acceso a todas las operaciones del tipo de recurso Microsoft.Resources/deployments. Por ejemplo, para crear una máquina virtual, necesita los permisos Microsoft.Compute/virtualMachines/write y Microsoft.Resources/deployments/*. Para obtener una lista de roles y permisos, consulte Roles integrados de Azure.

Creación de un par de claves SSH

  1. Vaya a https://shell.azure.com para abrir Cloud Shell en el explorador.

  2. Cree un par de claves SSH mediante el comando de la CLI de Azure az sshkey create o el comando ssh-keygen.

    # 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
    

Para más información sobre cómo crear claves SSH, consulte el artículo sobre Creación y administración de claves SSH para la autenticación en Azure.

Revisión del archivo de Bicep

El archivo de Bicep usado en este inicio rápido forma parte de las plantillas de inicio rápido de Azure.

@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

El recurso definido en el archivo Bicep:

Para más ejemplos de AKS, consulte el sitio de plantillas de inicio rápido de AKS.

Implementación del archivo de Bicep

  1. Guarde el archivo de Bicep como main.bicep en el equipo local.

Importante

El archivo de Bicep establece el parámetro clusterName en la cadena aks101cluster. Si desea usar otro nombre de clúster, asegúrese de actualizar la cadena al nombre de clúster preferido antes de guardar el archivo en el equipo.

  1. Implemente el archivo de Bicep mediante la CLI de Azure o Azure PowerShell.

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

    Proporcione los valores siguientes en los comandos:

    • Prefijo de DNS: escriba un prefijo DNS único para el clúster, como myakscluster.
    • Linux Admin Username (Nombre de usuario administrador de Linux): escriba un nombre de usuario para conectarse mediante SSH, como azureuser.
    • SSH RSA Public Key (Clave pública SSH RSA): copie y pegue la parte pública del par de claves SSH (de forma predeterminada, el contenido de ~/.ssh/id_rsa.pub).

    El clúster de AKS tarda unos minutos en crearse. Espere a que el clúster se implemente correctamente para pasar al siguiente paso.

Validación de la implementación de Bicep

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.

  1. Instale kubectl localmente mediante el comando az aks install-cli.

    az aks install-cli
    
  2. 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 myResourceGroup --name myAKSCluster
    
  3. Compruebe la conexión al clúster con el comando kubectl get. Este comando devuelve una lista de los nodos del clúster.

    kubectl get nodes
    

    La salida del ejemplo siguiente muestra el nodo único creado en los pasos anteriores. Asegúrese de que el estado del nodo es Listo.

    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
    

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:

Captura de pantalla de la arquitectura de ejemplo de Azure Store.

  • 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.

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

    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
    

    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.

  2. Implemente la aplicación mediante el comando kubectl apply y especifique el nombre del manifiesto de YAML:

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

    La salida del siguiente ejemplo muestra las implementaciones y los servicios creados correctamente:

    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
    

Prueba de la aplicación

Cuando se ejecuta la aplicación, un servicio de Kubernetes expone el front-end de la aplicación a Internet. Este proceso puede tardar unos minutos en completarse.

  1. Compruebe el estado de los pods implementados con el comando kubectl get pods. Haga que todos los pods tengan el estado Running antes de continuar.

    kubectl get pods
    
  2. Compruebe si hay una dirección IP pública para la aplicación de escaparate (store-front). Para supervisar el progreso, utilice el comando kubectl get service con el argumento --watch.

    kubectl get service store-front --watch
    

    La salida de EXTERNAL-IP del servicio store-front aparece inicialmente como pending (pendiente):

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
    
  3. Una vez que la dirección EXTERNAL-IP cambia de pendiente a una dirección IP pública real, use CTRL-C para detener el kubectl proceso de inspección.

    En la salida del ejemplo siguiente se muestra una dirección IP pública válida asignada al servicio:

    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. Abra un explorador web en la dirección IP externa del servicio para ver la aplicación Azure Store en acción.

    Captura de pantalla de la aplicación de ejemplo de la Tienda AKS.

Eliminación del clúster

Si no tiene previsto seguir el tutorial de AKS, limpie los recursos innecesarios para evitar cargos de Azure.

  • Elimine el grupo de recursos, el servicio de contenedor y todos los recursos relacionados, para lo que debe usar el comando az group delete.

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

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.