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. Ezen rövid útmutató segítségével megtanulhatja a következőket:
- AKS-fürt üzembe helyezése az Azure CLI használatával.
- Többtárolós mintaalkalmazás futtatása mikroszolgáltatások és webes kezelőfelületek egy kiskereskedelmi forgatókönyvet szimuláló csoportjával.
Feljegyzés
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.
Mielőtt elkezdené
A rövid útmutató feltételezi, hogy rendelkezik a Kubernetes használatára vonatkozó alapvető ismeretekkel. További információkért tekintse meg az Azure Kubernetes Service (AKS) Kubernetes alapfogalmait.
- Ha nem rendelkezik Azure-előfizetéssel, első lépésként hozzon létre egy ingyenes Azure-fiókot.
Használja a Bash-környezetet az Azure Cloud Shellben. További információ: A Bash rövid útmutatója az Azure Cloud Shellben.
Ha inkább helyi cli-referenciaparancsokat szeretne futtatni, telepítse az Azure CLI-t. Ha Windows vagy macOS rendszert használ, fontolja meg az Azure CLI Docker-tárolóban való futtatását. További információ: Az Azure CLI futtatása Docker-tárolóban.
Ha helyi telepítést használ, jelentkezzen be az Azure CLI-be az az login parancs futtatásával. A hitelesítési folyamat befejezéséhez kövesse a terminálon megjelenő lépéseket. További bejelentkezési lehetőségekért lásd : Bejelentkezés az Azure CLI-vel.
Amikor a rendszer kéri, először telepítse az Azure CLI-bővítményt. További információ a bővítményekről: Bővítmények használata az Azure CLI-vel.
Futtassa az az version parancsot a telepített verzió és a függő kódtárak megkereséséhez. A legújabb verzióra az az upgrade paranccsal frissíthet.
- 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. További információ: Azure-előfizetések kezelése – Azure CLI.
Környezeti változók definiálása
Adja meg a következő környezeti változókat a rövid útmutatóban való használathoz:
export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"
export MY_DNS_LABEL="mydnslabel$RANDOM_ID"
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.
Hozzon létre egy erőforráscsoportot a az group create
paranccsal.
az group create --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --location $REGION
Eredmények:
{
"id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/myAKSResourceGroupxxxxxx",
"location": "eastus",
"managedBy": null,
"name": "testResourceGroup",
"properties": {
"provisioningState": "Succeeded"
},
"tags": null,
"type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}
AKS-fürt létrehozása
Hozzon létre egy AKS-fürtöt a az aks create
paranccsal. Az alábbi példa egy egy csomóponttal rendelkező fürtöt hoz létre, és engedélyezi a rendszer által hozzárendelt felügyelt identitást.
az aks create \
--resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
--name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
--node-count 1 \
--generate-ssh-keys
Feljegyzés
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
használja a az aks install-cli
parancsot.
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 $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
Ellenőrizze a fürthöz való kapcsolatot a kubectl get paranccsal. Ez a parancs a fürtcsomópontok listáját adja vissza.
kubectl get nodes
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:
- 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.
Feljegyzés
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.
Hozzon létre egy fájlt,
aks-store-quickstart.yaml
és másolja a következő jegyzékbe:apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet metadata: name: rabbitmq spec: serviceName: rabbitmq 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 startupProbe: httpGet: path: /health port: 3000 failureThreshold: 5 initialDelaySeconds: 20 periodSeconds: 10 readinessProbe: httpGet: path: /health port: 3000 failureThreshold: 3 initialDelaySeconds: 3 periodSeconds: 5 livenessProbe: httpGet: path: /health port: 3000 failureThreshold: 5 initialDelaySeconds: 3 periodSeconds: 3 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 env: - name: AI_SERVICE_URL value: "http://ai-service:5001/" resources: requests: cpu: 1m memory: 1Mi limits: cpu: 2m memory: 20Mi readinessProbe: httpGet: path: /health port: 3002 failureThreshold: 3 initialDelaySeconds: 3 periodSeconds: 5 livenessProbe: httpGet: path: /health port: 3002 failureThreshold: 5 initialDelaySeconds: 3 periodSeconds: 3 --- 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 startupProbe: httpGet: path: /health port: 8080 failureThreshold: 3 initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 5 readinessProbe: httpGet: path: /health port: 8080 failureThreshold: 3 initialDelaySeconds: 3 periodSeconds: 3 livenessProbe: httpGet: path: /health port: 8080 failureThreshold: 5 initialDelaySeconds: 3 periodSeconds: 3 --- 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.
Telepítse az alkalmazást a
kubectl apply
paranccsal, és adja meg a YAML-jegyzék nevét.kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
Az alkalmazás tesztelése
A nyilvános IP-cím vagy az alkalmazás URL-címének megtekintésével ellenőrizheti, hogy az alkalmazás fut-e.
Kérje le az alkalmazás URL-címét a következő parancsokkal:
runtime="5 minutes"
endtime=$(date -ud "$runtime" +%s)
while [[ $(date -u +%s) -le $endtime ]]
do
STATUS=$(kubectl get pods -l app=store-front -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}')
echo $STATUS
if [ "$STATUS" == 'True' ]
then
export IP_ADDRESS=$(kubectl get service store-front --output 'jsonpath={..status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
echo "Service IP Address: $IP_ADDRESS"
break
else
sleep 10
fi
done
curl $IP_ADDRESS
Eredmények:
<!doctype html>
<html lang="">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
<link rel="icon" href="/favicon.ico">
<title>store-front</title>
<script defer="defer" src="/js/chunk-vendors.df69ae47.js"></script>
<script defer="defer" src="/js/app.7e8cfbb2.js"></script>
<link href="/css/app.a5dc49f6.css" rel="stylesheet">
</head>
<body>
<div id="app"></div>
</body>
</html>
echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"
A fürt törlése
Ha nem tervezi végigvezetni az AKS-oktatóanyagot, törölje a felesleges erőforrásokat az Azure-díjak elkerülése érdekében. A parancs használatával eltávolíthatja az erőforráscsoportot, a tárolószolgáltatást és az összes kapcsolódó erőforrást az group delete
.
Feljegyzés
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.
Következő 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.
Azure Kubernetes Service