Rövid útmutató: Azure Kubernetes Service- (AKS-) fürt üzembe helyezése az Azure CLI használatával

Az Azure Kubernetes Service (AKS) egy felügyelt Kubernetes-szolgáltatás, amely lehetővé teszi a fürtök gyors üzembe helyezését és kezelését. Ebben a rövid útmutatóban a következőkkel ismerkedhet meg:

  • AKS-fürt üzembe helyezése az Azure CLI használatával.
  • Többtárolós mintaalkalmazás futtatása mikroszolgáltatások és webes kezelőfelületek egy kiskereskedelmi forgatókönyvet szimuláló csoportjával.

Megjegyzés:

Az AKS-fürtök gyors üzembe helyezésének megkezdéséhez ez a cikk a csak kiértékelési célokra alapértelmezett beállításokkal rendelkező fürtök üzembe helyezésének lépéseit tartalmazza. Az éles üzemre kész fürtök üzembe helyezése előtt javasoljuk, hogy ismerkedjen meg az alapszintű referenciaarchitektúrával, és gondolja át, hogyan igazodik az üzleti követelményekhez.

Előkészületek

A rövid útmutató feltételezi, hogy rendelkezik a Kubernetes használatára vonatkozó alapvető ismeretekkel. További információkért tekintse meg az Azure Kubernetes Service (AKS) Kubernetes alapfogalmait.

  • Ez a cikk az Azure CLI 2.0.64-es vagy újabb verzióját igényli. Az Azure Cloud Shell használata esetén a legújabb verzió már telepítve van.
  • Győződjön meg arról, hogy a fürt létrehozásához használt identitás rendelkezik a megfelelő minimális engedélyekkel. Az AKS-hez való hozzáféréssel és identitással kapcsolatos további részletekért tekintse meg az Azure Kubernetes Service (AKS) hozzáféréssel és identitással kapcsolatos lehetőségeit.
  • Ha több Azure-előfizetéssel rendelkezik, válassza ki a megfelelő előfizetés-azonosítót, amelyben az erőforrásokat az az account set paranccsal kell számlázni.

Erőforráscsoport létrehozása

Az Azure-erőforráscsoportok olyan logikai csoportok, amelyekben az Azure-erőforrások üzembe helyezése és kezelése történik. Erőforráscsoport létrehozásakor a rendszer kérni fogja, hogy adjon meg egy helyet. Ez a hely az erőforráscsoport metaadatainak tárolási helye, és ahol az erőforrások az Azure-ban futnak, ha nem ad meg egy másik régiót az erőforrás létrehozása során.

A következő példában létrehozunk egy myResourceGroup nevű erőforráscsoportot az eastus helyen.

Hozzon létre egy erőforráscsoportot az az group create paranccsal.

az group create --name myResourceGroup --location eastus

Az alábbi mintakimenet hasonlít az erőforráscsoport sikeres létrehozására:

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

AKS-fürt létrehozása

AKS-fürt létrehozásához használja az az aks create parancsot. Az alábbi példa egy myAKSCluster nevű fürtöt hoz létre egy csomóponttal, és engedélyezi a rendszer által hozzárendelt felügyelt identitást.

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

Néhány perc elteltével a parancs befejeződik, és JSON formátumú információkat ad vissza a fürtről.

Megjegyzés:

Új fürt létrehozásakor az AKS automatikusan létrehoz egy második erőforráscsoportot az AKS-erőforrások tárolásához. További információ: Miért jön létre két erőforráscsoport az AKS-sel?

Csatlakozás a fürthöz

Kubernetes-fürt kezeléséhez használja a Kubernetes parancssori ügyfelet, a kubectl-et. kubectl az Azure Cloud Shell használata esetén már telepítve van. A helyi telepítéshez kubectl hívja meg az az aks install-cli parancsot.

  1. Konfigurálja kubectl a Kubernetes-fürthöz való csatlakozást az az aks get-credentials paranccsal. Ez a parancs letölti a hitelesítő adatokat, és konfigurálja a Kubernetes parancssori felületét a használatukhoz.

    az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster
    
  2. Ellenőrizze a fürthöz való kapcsolatot a kubectl get paranccsal. Ez a parancs a fürtcsomópontok listáját adja vissza.

    kubectl get nodes
    

    Az alábbi mintakimenet az előző lépésekben létrehozott egyetlen csomópontot mutatja be. Győződjön meg arról, hogy a csomópont állapota kész.

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

Az alkalmazás üzembe helyezése

Az alkalmazás üzembe helyezéséhez egy jegyzékfájl használatával hozza létre az AKS Store-alkalmazás futtatásához szükséges összes objektumot. A Kubernetes-jegyzékfájl meghatározza a fürt kívánt állapotát, például hogy mely tárolólemezképeket kell futtatni. A jegyzék a következő Kubernetes-üzemelő példányokat és szolgáltatásokat tartalmazza:

Screenshot of Azure Store sample architecture.

  • Áruházi előtér: Webalkalmazás az ügyfelek számára termékek megtekintésére és megrendelések leadására.
  • Termékszolgáltatás: A termékinformációkat jeleníti meg.
  • Rendelési szolgáltatás: Rendeléseket rendel.
  • Nyúl MQ: Üzenetsor rendelési üzenetsorhoz.

Megjegyzés:

Nem javasoljuk az állapotalapú tárolók( például a Rabbit MQ) futtatását az éles környezetben tartós tárolás nélkül. Ezeket itt az egyszerűség kedvéért használjuk, de olyan felügyelt szolgáltatások használatát javasoljuk, mint az Azure CosmosDB vagy az Azure Service Bus.

  1. Hozzon létre egy fájlt, aks-store-quickstart.yaml és másolja a következő jegyzékbe:

    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
    

    A YAML-jegyzékfájlok lebontásához tekintse meg az üzembe helyezéseket és a YAML-jegyzékeket.

    Ha helyileg hozza létre és menti a YAML-fájlt, feltöltheti a jegyzékfájlt az alapértelmezett könyvtárba a CloudShellben a Fájlok feltöltése/letöltése gombra kattintva, majd kiválasztva a fájlt a helyi fájlrendszerből.

  2. Telepítse az alkalmazást a kubectl Apply paranccsal, és adja meg a YAML-jegyzék nevét.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

    Az alábbi mintakimenet az üzemelő példányokat és szolgáltatásokat mutatja be:

    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
    

Az alkalmazás tesztelése

Az alkalmazás futtatásakor egy Kubernetes-szolgáltatás elérhetővé teszi az alkalmazás előtérét az interneten. A folyamat eltarthat pár percig.

  1. Ellenőrizze az üzembe helyezett podok állapotát a kubectl get pods paranccsal. Győződjön meg arról, hogy az összes pod a folytatás előtt van Running .

    kubectl get pods
    
  2. Ellenőrizze, hogy van-e nyilvános IP-cím az áruházi előtéralkalmazáshoz. Figyelje a folyamatot a kubectl get service paranccsal az --watch argumentummal.

    kubectl get service store-front --watch
    

    A szolgáltatás KÜLSŐ-IP-kimenetestore-front kezdetben függőben lévőként jelenik meg:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
    
  3. Ha a külső IP-cím függőben lévőrőltényleges nyilvános IP-címre változik, állítsa CTRL-C le a kubectl figyelés folyamatát.

    Az alábbi mintakimenet a szolgáltatáshoz rendelt érvényes nyilvános IP-címet jeleníti meg:

    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. Nyisson meg egy webböngészőt a szolgáltatás külső IP-címére az Azure Store-alkalmazás működés közbeni megtekintéséhez.

    Screenshot of AKS Store sample application.

A fürt törlése

Ha nem tervezi végigvezetni az AKS-oktatóanyagot, törölje a felesleges erőforrásokat az Azure-díjak elkerülése érdekében. Hívja meg az az group delete parancsot az erőforráscsoport, a tárolószolgáltatás és az összes kapcsolódó erőforrás eltávolításához.

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

Megjegyzés:

Az AKS-fürt egy rendszer által hozzárendelt felügyelt identitással lett létrehozva, amely az ebben a rövid útmutatóban használt alapértelmezett identitásbeállítás. A platform kezeli ezt az identitást, így önnek nem kell manuálisan eltávolítania.

További lépések

Ebben a rövid útmutatóban üzembe helyezett egy Kubernetes-fürtöt, majd üzembe helyezett egy egyszerű többtárolós alkalmazást. Ez a mintaalkalmazás csak bemutató célokra készült, és nem képviseli a Kubernetes-alkalmazások ajánlott eljárásait. Az éles AKS-sel való teljes megoldások létrehozásáról az AKS-megoldásokkal kapcsolatos útmutatást talál.

Ha többet szeretne megtudni az AKS-ről, és végig szeretne járni egy teljes kód–üzembe helyezési példán, folytassa a Kubernetes-fürt oktatóanyagával.