Démarrage rapide : déployer un cluster AKS (Azure Kubernetes Service) avec Azure PowerShell

Article
01/15/2024

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 :

Déployez un cluster AKS à l’aide d’Azure PowerShell.
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

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

Si vous n’avez pas d’abonnement Azure, créez un compte gratuit Azure avant de commencer.
Pour faciliter l’utilisation, essayez l’environnement PowerShell dans Azure Cloud Shell. Pour plus d’informations, consultez Démarrage rapide pour Azure Cloud Shell.

Si vous souhaitez utiliser PowerShell localement, installez le module Az PowerShell et connectez-vous à votre compte Azure à l’aide de l’applet de commande Connecter-AzAccount. Veillez à exécuter les commandes avec des privilèges d’administration. Pour plus d’informations, consultez l’article Installation et configuration d’Azure PowerShell.
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, définissez l’abonnement que vous souhaitez utiliser pour le démarrage rapide en appelant l’applet de commande Set-AzContext .

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 cmdlet New-AzResourceGroup.

New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus

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

ResourceGroupName : myResourceGroup
Location          : eastus
ProvisioningState : Succeeded
Tags              :
ResourceId        : /subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/myResourceGroup

Créer un cluster AKS

Pour créer un cluster AKS, utilisez l’applet de commande New-AzAksCluster . L’exemple suivant crée un cluster nommé myAKSCluster avec un nœud et active une identité managée affectée par le système.

New-AzAksCluster -ResourceGroupName myResourceGroup `
    -Name myAKSCluster `
    -NodeCount 1 `
    -EnableManagedIdentity `
    -GenerateSshKey

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

Notes

Lors de la création d’un cluster AKS, un deuxième groupe de ressources est automatiquement créé 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 l’installer kubectl localement, appelez l’applet de Install-AzAksCliTool commande.

Configurez kubectl afin de vous connecter à votre cluster Kubernetes avec la cmdlet Import-AzAksCredential. Cette commande télécharge les informations d’identification et configure l’interface CLI Kubernetes pour les utiliser.
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
```
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 au cours des 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 :

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.

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.

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 présente 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.

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

Supprimer le cluster

Si vous ne prévoyez pas de passer par le didacticiel AKS, propre des ressources inutiles pour éviter les frais Azure. Supprimez le groupe de ressources, le service de conteneur et toutes les ressources associées en appelant l’applet de commande Remove-AzResourceGroup .

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

Remarque

Le cluster AKS a été créé avec une identité managée affectée par le système (option d’identité par défaut utilisée dans ce guide de démarrage rapide), cette identité est gérée par la plateforme et ne nécessite pas de suppression.

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.

Didacticiel AKS

Démarrage rapide : déployer un cluster AKS (Azure Kubernetes Service) avec Azure PowerShell

Avant de commencer

Créer un groupe de ressources

Créer un cluster AKS

Se connecter au cluster

Déployer l’application

Test de l’application

Supprimer le cluster

Étapes suivantes

Ressources supplémentaires