Olvasás angol nyelven

Megosztás a következőn keresztül:

Rövid útmutató: Azure Kubernetes Service-fürt üzembe helyezése a Terraform használatával

  • Cikk
Parancssori felület kiválasztása

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

  • AKS-fürt üzembe helyezése a Terraform 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.

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.
  • Aktív előfizetéssel rendelkező Azure-fiókra van szüksége. Ha nem rendelkezik ilyen fiókkal, hozzon létre ingyenes fiókot.
  • Kövesse az utasításokat a parancssori felület alapján.

Megjegyzés

Az Azure Linux-csomópontkészlet mostantól általánosan elérhető (GA). Az előnyökről és az üzembe helyezés lépéseiről az AKS-hez készült Azure Linux Container Host bemutatása című témakörben olvashat.

Bejelentkezés az Azure-fiókjába

Először jelentkezzen be az Azure-fiókjába, és hitelesítse magát a következő szakaszban ismertetett módszerek egyikével.

A Terraform csak az Azure CLI-vel támogatja az Azure-ba történő hitelesítést. Az Azure PowerShell használatával történő hitelesítés nem támogatott. Ezért bár használhatja az Azure PowerShell-modult a Terraform-munka során, először hitelesítenie kell magát az Azure-ban.

A Terraform-kód implementálása

Megjegyzés

A cikk mintakódja az Azure Terraform GitHub-adattárban található. Megtekintheti a Terraform aktuális és korábbi verzióinak teszteredményeit tartalmazó naplófájlt.

További cikkek és mintakód, amelyek bemutatják, hogyan használható a Terraform az Azure-erőforrások kezelésére

  1. Hozzon létre egy könyvtárat, amellyel tesztelheti a Terraform-mintakódot, és az aktuális könyvtárként használhatja.

  2. Hozzon létre egy elnevezett providers.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

    Terraform 
    terraform {
  required_version = ">=1.0"

  required_providers {
    azapi = {
      source  = "azure/azapi"
      version = "~>1.5"
    }
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = "~>3.0"
    }
    random = {
      source  = "hashicorp/random"
      version = "~>3.0"
    }
    time = {
      source  = "hashicorp/time"
      version = "0.9.1"
    }
  }
}

provider "azurerm" {
  features {}
}

  3. Hozzon létre egy elnevezett ssh.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

    Terraform 
    resource "random_pet" "ssh_key_name" {
  prefix    = "ssh"
  separator = ""
}

resource "azapi_resource_action" "ssh_public_key_gen" {
  type        = "Microsoft.Compute/sshPublicKeys@2022-11-01"
  resource_id = azapi_resource.ssh_public_key.id
  action      = "generateKeyPair"
  method      = "POST"

  response_export_values = ["publicKey", "privateKey"]
}

resource "azapi_resource" "ssh_public_key" {
  type      = "Microsoft.Compute/sshPublicKeys@2022-11-01"
  name      = random_pet.ssh_key_name.id
  location  = azurerm_resource_group.rg.location
  parent_id = azurerm_resource_group.rg.id
}

output "key_data" {
  value = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
}

  4. Hozzon létre egy elnevezett main.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

    Terraform 
    # Generate random resource group name
resource "random_pet" "rg_name" {
  prefix = var.resource_group_name_prefix
}

resource "azurerm_resource_group" "rg" {
  location = var.resource_group_location
  name     = random_pet.rg_name.id
}

resource "random_pet" "azurerm_kubernetes_cluster_name" {
  prefix = "cluster"
}

resource "random_pet" "azurerm_kubernetes_cluster_dns_prefix" {
  prefix = "dns"
}

resource "azurerm_kubernetes_cluster" "k8s" {
  location            = azurerm_resource_group.rg.location
  name                = random_pet.azurerm_kubernetes_cluster_name.id
  resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
  dns_prefix          = random_pet.azurerm_kubernetes_cluster_dns_prefix.id

  identity {
    type = "SystemAssigned"
  }

  default_node_pool {
    name       = "agentpool"
    vm_size    = "Standard_D2_v2"
    node_count = var.node_count
  }
  linux_profile {
    admin_username = var.username

    ssh_key {
      key_data = azapi_resource_action.ssh_public_key_gen.output.publicKey
    }
  }
  network_profile {
    network_plugin    = "kubenet"
    load_balancer_sku = "standard"
  }
}

  5. Hozzon létre egy elnevezett variables.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

    Terraform 
    variable "resource_group_location" {
  type        = string
  default     = "eastus"
  description = "Location of the resource group."
}

variable "resource_group_name_prefix" {
  type        = string
  default     = "rg"
  description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription."
}

variable "node_count" {
  type        = number
  description = "The initial quantity of nodes for the node pool."
  default     = 3
}

variable "msi_id" {
  type        = string
  description = "The Managed Service Identity ID. Set this value if you're running this example using Managed Identity as the authentication method."
  default     = null
}

variable "username" {
  type        = string
  description = "The admin username for the new cluster."
  default     = "azureadmin"
}

  6. Hozzon létre egy elnevezett outputs.tf fájlt, és szúrja be a következő kódot:

    Terraform 
    output "resource_group_name" {
  value = azurerm_resource_group.rg.name
}

output "kubernetes_cluster_name" {
  value = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.name
}

output "client_certificate" {
  value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].client_certificate
  sensitive = true
}

output "client_key" {
  value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].client_key
  sensitive = true
}

output "cluster_ca_certificate" {
  value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].cluster_ca_certificate
  sensitive = true
}

output "cluster_password" {
  value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].password
  sensitive = true
}

output "cluster_username" {
  value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].username
  sensitive = true
}

output "host" {
  value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].host
  sensitive = true
}

output "kube_config" {
  value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config_raw
  sensitive = true
}

A Terraform inicializálása

Futtassa a Terraform init parancsot a Terraform üzembe helyezésének inicializálásához. Ez a parancs letölti az Azure-erőforrások kezeléséhez szükséges Azure-szolgáltatót.

Console 
terraform init -upgrade

Főbb pontok:

  • A -upgrade paraméter frissíti a szükséges szolgáltatói beépülő modulokat a legújabb verzióra, amely megfelel a konfiguráció verziókorlátozásainak.

Terraform végrehajtási terv létrehozása

Végrehajtási terv létrehozásához futtassa a Terraform-tervet .

Console 
terraform plan -out main.tfplan

Főbb pontok:

  • A terraform plan parancs létrehoz egy végrehajtási tervet, de nem hajtja végre. Ehelyett meghatározza, hogy milyen műveletek szükségesek a konfigurációs fájlokban megadott konfiguráció létrehozásához. Ez a minta lehetővé teszi annak ellenőrzését, hogy a végrehajtási terv megfelel-e az elvárásainak, mielőtt módosítanák a tényleges erőforrásokat.
  • Az opcionális -out paraméter lehetővé teszi a terv kimeneti fájljának megadását. -out A paraméter használatával biztosítható, hogy a vizsgált terv pontosan az alkalmazott legyen.

Terraform végrehajtási terv alkalmazása

A terraform futtatásával alkalmazza a végrehajtási tervet a felhőinfrastruktúrára.

Console 
terraform apply main.tfplan

Főbb pontok:

  • A példaparancs terraform apply feltételezi, hogy korábban futtatott terraform plan -out main.tfplan.
  • Ha másik fájlnevet adott meg a -out paraméterhez, használja ugyanazt a fájlnevet a hívásban terraform apply.
  • Ha nem használta a paramétert -out , hívjon terraform apply paraméterek nélkül.

Az eredmények ellenőrzése

  1. Kérje le az Azure-erőforráscsoport nevét az alábbi paranccsal.

    Console 
    resource_group_name=$(terraform output -raw resource_group_name)

  2. Az új Kubernetes-fürt nevének megjelenítése az az aks list paranccsal.

    Azure CLI 
    az aks list \
  --resource-group $resource_group_name \
  --query "[].{\"K8s cluster name\":name}" \
  --output table

  3. Kérje le a Kubernetes-konfigurációt a Terraform állapotából, és tárolja egy olyan fájlban, amely kubectl az alábbi paranccsal olvasható.

    Console 
    echo "$(terraform output kube_config)" > ./azurek8s

  4. Ellenőrizze, hogy az előző parancs nem adott hozzá ASCII EOT-karaktert az alábbi paranccsal.

    Console 
    cat ./azurek8s

    Főbb pontok:

    • Ha az elején és EOT végén látható<< EOT, távolítsa el ezeket a karaktereket a fájlból. Ellenkező esetben a következő hibaüzenet jelenhet meg: error: error loading config file "./azurek8s": yaml: line 2: mapping values are not allowed in this context

  5. Állítson be egy környezeti változót, hogy kubectl az alábbi paranccsal a megfelelő konfigurációt vegye fel.

    Console 
    export KUBECONFIG=./azurek8s

  6. A parancs használatával kubectl get nodes ellenőrizze a fürt állapotát.

    Console 
    kubectl get nodes

Főbb pontok:

  • Az AKS-fürt létrehozásakor a figyelés lehetővé tette a fürtcsomópontok és podok állapotmetrikáinak rögzítését. Ezek az állapotmetrikák elérhetők az Azure Portalon. A tároló állapotának monitorozásával kapcsolatos további információ az Azure Kubernetes Service állapotmonitorozásáról szóló témakörben érhető el.
  • A Terraform végrehajtási terv alkalmazásakor több kulcsérték is kimenetként van besorolva. A gazdagép címe, az AKS-fürt felhasználóneve és az AKS-fürt jelszava például kimenet.

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:

Képernyőkép az Azure Store mintaarchitektúrájáról.

  • 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:

    YAML 
    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.

    Console 
    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

    Az alábbi példakimenet az üzemelő példányokat és szolgáltatásokat mutatja be:

    Output 
    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. Az összes podot a folytatás előtt készítse Running el.

    Console 
    kubectl get pods

  2. Ellenőrizze, hogy van-e nyilvános IP-cím az áruházi előtéralkalmazáshoz. A folyamat figyelése az kubectl get service argumentumot tartalmazó paranccsal --watch .

    Azure CLI 
    kubectl get service store-front --watch

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

    Output 
    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 lévőről tényleges nyilvános IP-címre változik, állítsa CTRL-C le a kubectl figyelés folyamatát.

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

    Output 
    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.

    Képernyőkép az AKS Store mintaalkalmazásról.

Az erőforrások eltávolítása

AKS-erőforrások törlése

Ha már nincs szüksége a Terraformon keresztül létrehozott erőforrásokra, hajtsa végre az alábbi lépéseket:

  1. Futtassa a Terraform-tervet , és adja meg a jelölőt destroy .

    Console 
    terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan

    Főbb pontok:

    • A terraform plan parancs létrehoz egy végrehajtási tervet, de nem hajtja végre. Ehelyett meghatározza, hogy milyen műveletek szükségesek a konfigurációs fájlokban megadott konfiguráció létrehozásához. Ez a minta lehetővé teszi annak ellenőrzését, hogy a végrehajtási terv megfelel-e az elvárásainak, mielőtt módosítanák a tényleges erőforrásokat.
    • Az opcionális -out paraméter lehetővé teszi a terv kimeneti fájljának megadását. -out A paraméter használatával biztosítható, hogy a vizsgált terv pontosan az alkalmazott legyen.

  2. A végrehajtási terv alkalmazásához futtassa a terraformát .

    Console 
    terraform apply main.destroy.tfplan

Szolgáltatásnév törlése

  1. Kérje le a szolgáltatásnév azonosítóját az alábbi paranccsal.

    Azure CLI 
    sp=$(terraform output -raw sp)

  2. Törölje a szolgáltatásnevet az az ad sp delete paranccsal.

    Azure CLI 
    az ad sp delete --id $sp

Az Azure Developer CLI-sablon klónozása

Az Azure Developer CLI lehetővé teszi a minták gyors letöltését az Azure-Samples adattárból. Rövid útmutatónkban letölti az aks-store-demo alkalmazást. Az általános használati esetekről további információt az áttekintésben azdtalál.

  1. Klónozza az AKS-tároló demósablonját az Azure-Samples adattárból a azd init paraméterrel rendelkező --template paranccsal.

    Azure Developer CLI 
    azd init --template Azure-Samples/aks-store-demo

  2. Adjon meg egy olyan környezetnevet a projektnek, amely csak alfanumerikus karaktereket és kötőjeleket használ, például aks-terraform-1.

    Output 
    Enter a new environment name: aks-terraform-1

Bejelentkezés az Azure Cloud-fiókjába

A azd sablon tartalmazza a szolgáltatások létrehozásához szükséges összes kódot, de be kell jelentkeznie az Azure-fiókjába az alkalmazás AKS-en való üzemeltetéséhez.

  1. Jelentkezzen be a fiókjába a azd auth login paranccsal.

    Azure Developer CLI 
    azd auth login

  2. Másolja ki a kimenetben megjelenő eszközkódot, és nyomja le az Enter billentyűt a bejelentkezéshez.

    Output 
    Start by copying the next code: XXXXXXXXX
Then press enter and continue to log in from your browser...

    Fontos

    Ha hálózaton kívüli virtuális gépet vagy GitHub Codespace-t használ, bizonyos Azure-biztonsági szabályzatok ütközéseket okoznak a bejelentkezéshez azd auth login. Ha itt problémát tapasztal, kövesse a megadott azd hitelesítési áthidaló megoldást, amely magában foglalja a curl localhost URL-címre irányuló kérés használatát, amelyre a futtatás azd auth loginután átirányított.

  3. Hitelesítés a szervezet bejelentkezési lapján található hitelesítő adataival.

  4. Győződjön meg arról, hogy az Azure CLI-ből próbál csatlakozni.

  5. Ellenőrizze az "Eszközkód hitelesítése befejeződött. Be van jelentkezve az Azure-ba." ekkor megjelenik az eredeti terminálban.

    Output 
    Waiting for you to complete authentication in the browser...
Device code authentication completed.
Logged in to Azure.

azd auth kerülő megoldás

Ehhez a kerülő megoldáshoz telepítenie kell az Azure CLI-t .

  1. Nyisson meg egy terminálablakot, és jelentkezzen be az Azure CLI-vel a az login paraméter beállításával --scope https://graph.microsoft.com/.default.

    Azure CLI 
    az login --scope https://graph.microsoft.com/.default

    A böngésző hozzáférési jogkivonatának létrehozásához egy új lapon lévő hitelesítési lapra kell átirányítani, ahogyan az alábbi példában látható:

    Output 
    https://login.microsoftonline.com/organizations/oauth2/v2.0/authorize?clientid=<your_client_id>.

  2. Másolja ki annak a weblapnak a localhost URL-címét, amely a bejelentkezés azd auth loginután érkezett.

  3. Egy új terminálablakban a következő curl kéréssel jelentkezzen be. Ügyeljen arra, hogy a helyőrzőt <localhost> cserélje le az előző lépésben másolt localhost URL-címre.

    Console 
    curl <localhost>

    A sikeres bejelentkezés egy HTML-weblapot ad ki, ahogy az a következő példában is látható:

    Output 
    <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8" />
    <meta http-equiv="refresh" content="60;url=https://docs.microsoft.com/cli/azure/">
    <title>Login successfully</title>
    <style>
        body {
            font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
        }

        code {
            font-family: Consolas, 'Liberation Mono', Menlo, Courier, monospace;
            display: inline-block;
            background-color: rgb(242, 242, 242);
            padding: 12px 16px;
            margin: 8px 0px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h3>You have logged into Microsoft Azure!</h3>
    <p>You can close this window, or we will redirect you to the <a href="https://docs.microsoft.com/cli/azure/">Azure CLI documentation</a> in 1 minute.</p>
    <h3>Announcements</h3>
    <p>[Windows only] Azure CLI is collecting feedback on using the <a href="https://learn.microsoft.com/windows/uwp/security/web-account-manager">Web Account Manager</a> (WAM) broker for the login experience.</p>
    <p>You may opt-in to use WAM by running the following commands:</p>
    <code>
        az config set core.allow_broker=true<br>
        az account clear<br>
        az login
    </code>
</body>
</html>

  4. Zárja be az aktuális terminált, és nyissa meg az eredeti terminált. Meg kell jelennie az előfizetések JSON-listájának.

  5. Másolja ki a id használni kívánt előfizetés mezőjét.

  6. Állítsa be az előfizetést a az account set paranccsal.

    Azure CLI 
    az account set --subscription <subscription_id>

Erőforrások létrehozása és üzembe helyezése a fürthöz

Az alkalmazás üzembe helyezéséhez a azd up paranccsal hozza létre az AKS Store-alkalmazás futtatásához szükséges összes objektumot.

  • A azure.yaml fájlok meghatározzák a fürt kívánt állapotát, például hogy mely tárolólemezképeket kell lekérni, és az alábbi Kubernetes-telepítéseket és -szolgáltatásokat tartalmazzák:

Az Azure Store mintaarchitektúrát bemutató ábra.

  • 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 ajánlott felügyelt szolgáltatásokat használni, például az Azure Cosmos DB-t vagy az Azure Service Bust.

Alkalmazáserőforrások üzembe helyezése

A azd rövid útmutató sablonja létrehoz egy új erőforráscsoportot egy AKS-fürttel és egy Azure Key Vaulttal. A kulcstartó tárolja az ügyfél titkos kulcsait, és futtatja a szolgáltatásokat a pets névtérben.

  1. Hozza létre az összes alkalmazás-erőforrást a azd up paranccsal.

    Azure Developer CLI 
    azd up

    azd upFuttatja a mappa összes horgát az azd-hooks alkalmazásszolgáltatások előregisztrációjához, kiépítéséhez és üzembe helyezéséhez.

    A horgok testreszabásával egyéni kódot adhat hozzá a azd munkafolyamat szakaszaihoz. További információ: a azd horgok referenciája .

  2. Válasszon ki egy Azure-előfizetést a számlázási használathoz.

    Output 
    ? Select an Azure Subscription to use:  [Use arrows to move, type to filter]
> 1. My Azure Subscription (xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx)

  3. Válasszon ki egy régiót, amelyben üzembe szeretné helyezni az alkalmazást.

    Output 
    Select an Azure location to use:  [Use arrows to move, type to filter]
  1.  (South America) Brazil Southeast (brazilsoutheast)
  2.  (US) Central US (centralus)
  3.  (US) East US (eastus)
> 43. (US) East US 2 (eastus2)
  4.  (US) East US STG (eastusstg)
  5.  (US) North Central US (northcentralus)
  6.  (US) South Central US (southcentralus)

    azd automatikusan futtatja az elő- és a postprovision-horgokat az alkalmazás erőforrásainak létrehozásához. A folyamat eltarthat pár percig. Ha elkészült, az alábbi példához hasonló kimenetnek kell megjelennie:

    Output 
    SUCCESS: Your workflow to provision and deploy to Azure completed in 9 minutes 40 seconds.

Terraform-tervek létrehozása

Az Azure Developer-sablonban a /infra/terraform mappa tartalmazza a Terraform-csomag létrehozásához használt összes kódot.

A Terraform üzembe helyezi és futtatja a parancsokat terraform apply a kiépítési azdlépés részeként. Ha elkészült, az alábbi példához hasonló kimenetnek kell megjelennie:

Output 
Plan: 5 to add, 0 to change, 0 to destroy.
...
Saved the plan to: /workspaces/aks-store-demo/.azure/aks-terraform-azd/infra/terraform/main.tfplan

Az alkalmazás tesztelése

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

  1. Állítsa be a névteret bemutató névtérként pets a kubectl set-context parancs használatával.

    Console 
    kubectl config set-context --current --namespace=pets

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

    Console 
    kubectl get pods

  3. Ellenőrizze, hogy van-e nyilvános IP-cím az áruházi előtéralkalmazáshoz, és figyelje az előrehaladást az kubectl get service --watch argumentumot tartalmazó paranccsal.

    Console 
    kubectl get service store-front --watch

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

    Output 
    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m

  4. Ha a külső IP-cím függőben lévőről tényleges nyilvános IP-címre változik, állítsa CTRL-C le a kubectl figyelés folyamatát.

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

    Output 
    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m

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

    Képernyőkép az AKS Store mintaalkalmazásról.

A fürt törlése

Ha végzett a gyorsútmutatóval, törölje a felesleges erőforrásokat, hogy elkerülje az Azure-díjakat.

  1. Törölje a rövid útmutatóban létrehozott összes erőforrást a azd down paranccsal.

    Azure Developer CLI 
    azd down

  2. Erősítse meg, hogy az összes használt erőforrást el szeretné távolítani az előfizetésből a gépeléssel y és a billentyű lenyomásával Enter.

    Output 
    ? Total resources to delete: 14, are you sure you want to continue? (y/N)

  3. Ha lehetséges, a törlés lehetővé teszi a gyorsindítási változók újbóli felhasználását a beírással y és a lenyomással Enter.

    Output 
    [Warning]: These resources have soft delete enabled allowing them to be recovered for a period or time after deletion. During this period, their names can't be reused. In the future, you can use the argument --purge to skip this confirmation.

A Terraform hibaelhárítása az Azure-ban

A Terraform Azure-beli használatakor felmerülő gyakori problémák elhárítása.

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.

További információ az AKS használatáról.

Megjegyzés: A szerző AI segítségével hozta létre ezt a cikket. További információ