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

Article
06/03/2024

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 :

Déployer un cluster AKS à l'aide de Bicep.
Exécutez un exemple d'application multi-conteneurs avec un groupe de microservices et de front-end web simulant un scénario de vente au détail.

Remarque

Dans cet article, vous trouverez les étapes à suivre pour déployer rapidement un cluster AKS. Les paramètres par défaut sont utilisés 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).
Vous devez avoir un compte Azure avec un abonnement actif. Si vous n’en avez pas un, créez un compte gratuitement.
Pour en savoir plus sur la création d’un pool de nœuds Windows Server, consultez Créer un cluster AKS qui prend en charge les conteneurs Windows Server.
Bicep est un langage spécifique à un domaine (DSL) qui utilise la syntaxe déclarative pour déployer des ressources Azure. Il fournit une syntaxe concise, une cohérence des types fiable et une prise en charge de la réutilisation du code. Bicep offre la meilleure expérience de création pour vos solutions d’infrastructure en tant que code dans Azure.

Azure CLI
Azure PowerShell

Utilisez l’environnement Bash dans Azure Cloud Shell. Pour plus d’informations, consultez Démarrage rapide pour Bash dans Azure Cloud Shell.
Si vous préférez exécuter les commandes de référence de l’interface de ligne de commande localement, installez l’interface Azure CLI. Si vous exécutez sur Windows ou macOS, envisagez d’exécuter Azure CLI dans un conteneur Docker. Pour plus d’informations, consultez Guide pratique pour exécuter Azure CLI dans un conteneur Docker.
- Si vous utilisez une installation locale, connectez-vous à Azure CLI à l’aide de la commande az login. Pour finir le processus d’authentification, suivez les étapes affichées dans votre terminal. Pour connaître les autres options de connexion, consultez Se connecter avec Azure CLI.
- Lorsque vous y êtes invité, installez l’extension Azure CLI lors de la première utilisation. Pour plus d’informations sur les extensions, consultez Utiliser des extensions avec Azure CLI.
- Exécutez az version pour rechercher la version et les bibliothèques dépendantes installées. Pour effectuer une mise à niveau vers la dernière version, exécutez az upgrade.

Cet article nécessite la version 2.0.64 ou ultérieure d’Azure CLI. Si vous utilisez Azure Cloud Shell, sachez que la dernière version y est déjà installée.
Cet article nécessite un groupe de ressources Azure existant. Si vous devez en créer un, vous pouvez utiliser la commande az group create.

Si vous exécutez PowerShell localement, installez le module Az PowerShell. Si vous utilisez Azure Cloud Shell, sachez que la dernière version y est déjà installée.
Vous avez besoin de CLI Bicep. Pour plus d’informations, consultez Azure PowerShell.
Cet article nécessite un groupe de ressources Azure existant. Si vous devez en créer un, vous pouvez utiliser la cmdlet New-AzAksCluster.

Pour créer un cluster AKS à l’aide d’un fichier Bicep, vous fournissez une clé publique SSH. Si vous avez besoin de cette ressource, reportez-vous à la section suivante. Dans le cas contraire, passez à Examiner le fichier du biceps.
Vérifiez 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).
Pour déployer un fichier Bicep, vous devez disposer d’un accès en écriture sur les ressources que vous créez et d’un accès à toutes les opérations sur le type de ressource Microsoft.Resources/deployments. Par exemple, pour créer une machine virtuelle, vous avez besoin des autorisations Microsoft.Compute/virtualMachines/write et Microsoft.Resources/deployments/*. Pour obtenir la liste des rôles et autorisations, consultez Rôles intégrés Azure.

Création d’une paire de clés SSH

Accédez à https://shell.azure.com pour ouvrir Cloud Shell dans votre navigateur.

Créez une paire de clés SSH en utilisant la commande Azure CLI az sshkey create ou la commande 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

Pour plus d’informations sur la création de clés SSH, consultez Créer et gérer les clés SSH pour l’authentification dans Azure.

Examiner le fichier Bicep

Le fichier Bicep utilisé dans ce guide de démarrage rapide est tiré des modèles de démarrage rapide 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

Ressource définie dans le fichier Bicep :

Microsoft.ContainerService/managedClusters

Pour plus d’exemples AKS, consultez le site Modèles de démarrage rapide AKS.

Déployer le fichier Bicep

Enregistrez le fichier Bicep en tant que main.bicep sur votre ordinateur local.

Important

Le fichier Bicep définit le paramètre clusterName sur la chaîne aks101cluster. Si vous souhaitez utiliser un autre nom de cluster, mettez à jour la chaîne avec votre nom de cluster préféré avant d’enregistrer le fichier sur votre ordinateur.

Déployez le fichier Bicep à l’aide d’Azure CLI ou d’Azure PowerShell.
- Azure CLI
- Azure PowerShell
```
az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file main.bicep --parameters dnsPrefix=<dns-prefix> linuxAdminUsername=<linux-admin-username> sshRSAPublicKey='<ssh-key>'
```
```
New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus
New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName myResourceGroup -TemplateFile ./main.bicep -dnsPrefix=<dns-prefix> -linuxAdminUsername=<linux-admin-username> -sshRSAPublicKey="<ssh-key>"
```
Spécifiez les valeurs suivantes dans les commandes :
- Préfixe DNS : entrez un préfixe DNS unique pour votre cluster, tel que myakscluster.
- Nom de l’utilisateur administrateur Linux : entrez un nom d’utilisateur pour se connecter à l’aide de SSH, tel qu’azureuser.
- Clé publique RSA SSH : copiez et collez la partie publique de votre paire de clés SSH (par défaut, le contenu de ~/.ssh/id_rsa.pub).
La création du cluster AKS ne prend que quelques minutes. Attendez que le cluster soit correctement déployé pour passer à l’étape suivante.

Valider le déploiement Bicep

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.

Azure CLI
Azure PowerShell

Installez kubectl en local avec la commande az aks install-cli.
```
az aks install-cli
```
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
```
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-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
```

Installez kubectl localement à l’aide de la cmdlet Install-AzAksKubectl.
```
Install-AzAksKubectl
```
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 suivant présente les trois nœuds créés dans les étapes précédentes. Assurez-vous que l’état du nœud est Prêt.
```
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
```

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 en tirant parti 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

Pour éviter les frais Azure, si vous ne prévoyez pas de suivre le Tutoriel AKS, nettoyez vos ressources inutiles.

Azure CLI
Azure PowerShell

Supprimez le groupe de ressources, le service conteneur et toutes les ressources associées en utilisant la commande az group delete.
```
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 fourni à des fins de version 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

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

Avant de commencer

Création d’une paire de clés SSH

Examiner le fichier Bicep

Déployer le fichier Bicep

Valider le déploiement Bicep

Se connecter au cluster

Déployer l’application

Test de l’application

Supprimer le cluster

Étapes suivantes

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