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

Artigo
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:

Implementar un clúster de AKS con Azure PowerShell.
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 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.
Para mayor facilidad de uso, pruebe el entorno de PowerShell en Azure Cloud Shell. Para obtener más información, consulte Inicio rápido para Azure Cloud Shell.

Si quiere usar PowerShell de forma local, instale el módulo Az PowerShell y conéctese a su cuenta de Azure con el cmdlet Connect-AzAccount. Asegúrese de ejecutar los comandos con privilegios de administración. Para más información, vea Instalar Azure PowerShell.
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 más de una suscripción a Azure, establezca la que se quiere usar para el inicio rápido mediante una llamada al cmdlet Set-AzContext. Para más información, consulte Administración de suscripciones de Azure con Azure PowerShell.

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.

En el ejemplo siguiente, se crea un grupo de recursos denominado myResourceGroup en la ubicación eastus.

Cree un grupo de recursos con el cmdlet New-AzResourceGroup.

New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus

La salida del siguiente ejemplo es similar a la creación correcta del grupo de recursos:

ResourceGroupName : myResourceGroup
Location          : eastus
ProvisioningState : Succeeded
Tags              :
ResourceId        : /subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup

Creación de un clúster de AKS

Para crear un clúster de AKS, use el cmdlet New-AzAksCluster. En el ejemplo siguiente se crea un clúster denominado myAKSCluster con un nodo y se habilita una identidad administrada asignada por el sistema.

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

Transcurridos unos minutos, el comando se completa y devuelve información en formato JSON sobre el clúster.

Nota

Al crear un clúster de AKS, se crea automáticamente un segundo grupo de recursos para almacenar los recursos de dicho clúster. 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 localmente kubectl, llame al cmdlet Install-AzAksCliTool.

Para configurar kubectl para conectarse al clúster de Kubernetes, use el cmdlet Import-AzAksCredential. Con este comando se descargan las credenciales y se configura la CLI de Kubernetes para usarlas.
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
```
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-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
```

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: 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.

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.

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

Eliminación del clúster

Si no tiene previsto seguir el tutorial de AKS, limpie los recursos innecesarios para evitar cargos de Azure. Quite el grupo de recursos, el servicio de contenedor y todos los recursos relacionados mediante una llamada al cmdlet Remove-AzResourceGroup.

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

Nota:

Si el clúster de AKS se ha creado con una identidad administrada asignada por el sistema (opción de identidad predeterminada que se usa en este inicio rápido), la plataforma administra la identidad y no es necesario eliminarla.

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 Azure PowerShell

Antes de empezar

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 adicionais