Démarrage rapide : Déployer un cluster AKS (Azure Kubernetes Service) avec Azure CLI

AKS (Azure Kubernetes Service) est un service Kubernetes managé qui vous permet de déployer et de gérer rapidement des clusters. Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez apprendre à :

  • Déployer un cluster AKS dans le portail Azure.
  • Exécutez un exemple d’application multiconteneur avec un groupe de microservices et de serveurs web frontaux simulant un scénario de vente au détail.

Remarque

Pour commencer à provisionner rapidement un cluster AKS, cet article inclut des étapes pour déployer un cluster avec des paramètres par défaut à des fins d’évaluation uniquement. Avant de déployer un cluster prêt pour la production, nous vous recommandons de vous familiariser avec notre architecture de référence de base pour prendre en compte la façon dont elle s’aligne sur vos besoins métier.

Avant de commencer

Ce guide de démarrage rapide suppose une compréhension élémentaire des concepts liés à Kubernetes. Pour plus d’informations, consultez Concepts de base de Kubernetes pour AKS (Azure Kubernetes Service).

  • Cet article nécessite la version 2.0.64 ou ultérieure de l’interface Azure CLI. Si vous utilisez Azure Cloud Shell, la dernière version est déjà installée.
  • Veillez à ce que l’identité que vous utilisez pour créer votre cluster dispose des autorisations minimales appropriées. Pour plus d’informations sur l’accès et l’identité pour AKS, consultez Options d’accès et d’identité pour Kubernetes Azure Service (AKS).
  • Si vous avez plusieurs abonnements Azure, sélectionnez l’ID d’abonnement approprié dans lequel les ressources doivent être facturées à l’aide de la commande az account set .

Créer un groupe de ressources

Un groupe de ressources Azure est un groupe logique dans lequel des ressources Azure sont déployées et gérées. Lorsque vous créez un groupe de ressources, vous êtes invité à spécifier un emplacement. Cet emplacement est l'emplacement de stockage des métadonnées de votre groupe de ressources et l'endroit où vos ressources s'exécutent dans Azure si vous ne spécifiez pas une autre région lors de la création de la ressource.

L’exemple suivant crée un groupe de ressources nommé myResourceGroup à l’emplacement eastus.

Créez un groupe de ressources avec la commande az group create.

az group create --name myResourceGroup --location eastus

L’exemple de sortie suivant ressemble à la création réussie du groupe de ressources :

{
  "id": "/subscriptions/<guid>/resourceGroups/myResourceGroup",
  "location": "eastus",
  "managedBy": null,
  "name": "myResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null
}

Créer un cluster AKS

Pour créer un cluster AKS, utilisez la commande az aks create . L’exemple suivant crée un cluster nommé myAKSCluster avec un nœud et active une identité managée affectée par le système.

az aks create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myAKSCluster \
  --enable-managed-identity \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Au bout de quelques minutes, la commande se termine et retourne des informations au format JSON sur le cluster.

Notes

Lors de la création d’un nouveau cluster, un deuxième groupe de ressources est automatiquement créé par AKS pour stocker les ressources AKS. Pour plus d’informations, consultez Pourquoi deux groupes de ressources sont-ils créés avec AKS ?

Se connecter au cluster

Pour gérer un cluster Kubernetes, utilisez kubectl, le client de ligne de commande Kubernetes. Si vous utilisez Azure Cloud Shell, kubectl est déjà installé. Pour installer kubectl localement, appelez la commande az aks install-cli .

  1. Configurez kubectl afin de vous connecter à votre cluster Kubernetes avec la commande az aks get-credentials. Cette commande télécharge les informations d’identification et configure l’interface CLI Kubernetes pour les utiliser.

    az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster
    
  2. Pour vérifier la connexion à votre cluster, exécutez la commande kubectl get. Cette commande renvoie la liste des nœuds de cluster.

    kubectl get nodes
    

    L’exemple de sortie suivant montre le nœud unique créé aux étapes précédentes. Assurez-vous que l’état du nœud est Prêt.

    NAME                                STATUS   ROLES   AGE     VERSION
    aks-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
    

Déployer l’application

Pour déployer l'application, vous utilisez un fichier manifeste pour créer tous les objets nécessaires à l'exécution de l'application AKS Store. Un fichier manifeste Kubernetes définit un état souhaité d’un cluster, notamment les images conteneur à exécuter. Le manifeste inclut les déploiements et services Kubernetes suivants :

Screenshot of Azure Store sample architecture.

  • Vitrine : application web permettant aux clients d’afficher les produits et de passer des commandes.
  • Service de produit : affiche les informations sur le produit.
  • Service de commande : passe des commandes.
  • Rabbit MQ : file d’attente de messages pour une file d’attente de commandes.

Remarque

Nous ne recommandons pas l'exécution de conteneurs avec état, comme Rabbit MQ, sans stockage persistant pour la production. Ils sont utilisés ici par souci de simplicité, mais nous vous recommandons d’utiliser des services gérés, tels qu’Azure CosmosDB ou Azure Service Bus.

  1. Créez un fichier nommé aks-store-quickstart.yaml et copiez-y le manifeste suivant :

    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
    

    Pour obtenir une décomposition des fichiers manifeste YAML, consultez Déploiements et manifestes YAML.

    Si vous créez et que vous enregistrez le fichier YAML localement, vous pouvez charger le fichier manifeste dans votre répertoire par défaut dans CloudShell en sélectionnant le bouton Charger/télécharger des fichiers, puis en sélectionnant le fichier dans votre système de fichiers local.

  2. Déployez l’application à l’aide de la commande kubectl apply et spécifiez le nom de votre manifeste YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

    L’exemple de sortie suivant montre les déploiements et services :

    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
    

Test de l’application

Quand l’application s’exécute, un service Kubernetes expose le front-end de l’application sur Internet. L’exécution de ce processus peut prendre plusieurs minutes.

  1. Vérifiez l’état des pods déployés à l’aide de la commande kubectl get pods. Assurez-vous que tous les pods sont Running avant de continuer.

    kubectl get pods
    
  2. Recherchez une adresse IP publique pour l'application de vitrine. Surveillez la progression avec la commande kubectl get service et l’argument --watch.

    kubectl get service store-front --watch
    

    La sortie EXTERNAL-IP pour le service store-front indique initialement qu'il est en attente :

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
    
  3. Quand l’adresse EXTERNAL-IP passe de l’état pending à une adresse IP publique réelle, utilisez CTRL-C pour arrêter le processus de surveillance kubectl.

    L’exemple de sortie suivant montre une adresse IP publique valide affectée au service :

    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. Ouvrez un navigateur web à l'adresse IP externe de votre service pour voir l'application Azure Store en action.

    Screenshot of AKS Store sample application.

Supprimer le cluster

Si vous ne prévoyez pas de passer par le didacticiel AKS, propre des ressources inutiles pour éviter les frais Azure. Appelez la commande az group delete pour supprimer le groupe de ressources, le service de conteneur et toutes les ressources associées.

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

Remarque

Le cluster AKS a été créé avec une identité managée affectée par le système, qui est l’option d’identité par défaut utilisée dans ce guide de démarrage rapide. La plateforme gère cette identité afin que vous n’ayez pas besoin de la supprimer manuellement.

Étapes suivantes

Dans ce Démarrage rapide, vous avez déployé un cluster Kubernetes dans lequel vous avez ensuite déployé une application de plusieurs conteneurs. Cet exemple d’application est à des fins de démonstration uniquement et ne représente pas toutes les meilleures pratiques pour les applications Kubernetes. Pour obtenir des conseils sur la création de solutions complètes avec AKS pour la production, consultez Conseils pour les solutions AKS.

Pour en savoir plus sur AKS et parcourir l’exemple complet allant du code au déploiement, passez au tutoriel sur le cluster Kubernetes.