Mulai cepat: Menyebarkan Azure Container Linux (ACL) untuk kluster AKS menggunakan Azure CLI

Mulai menggunakan Azure Container Linux (ACL) untuk AKS dengan menyebarkan kluster AKS menggunakan Azure CLI.

Dalam panduan memulai cepat ini, Anda mempelajari cara:

• Buat kluster AKS menggunakan ACL untuk AKS.
• Sebarkan kluster menggunakan Azure CLI.
• Jalankan contoh aplikasi multi-kontainer dengan sekumpulan microservices dan antarmuka depan web yang mensimulasikan skenario ritel.

Note

Artikel ini mencakup langkah-langkah untuk menyebarkan kluster dengan pengaturan default hanya untuk tujuan evaluasi. Sebelum Anda menyebarkan kluster siap produksi, kami sarankan Anda membiasakan diri dengan arsitektur referensi dasar kami untuk mempertimbangkan bagaimana kluster tersebut selaras dengan kebutuhan bisnis Anda.

Important

Jika Anda menggunakan Azure Container Linux (ACL) di AKS, pastikan Anda meninjau pertimbangan dan batasan berikut:

• ACL umumnya tersedia mulai AKS v1.34.
• ACL memerlukan Peluncuran Tepercaya dengan Boot Aman dan vTPM. Varian peluncuran nontepercaya tidak tersedia.
• ACL di Arm64 memerlukan SKU berbasis Cobalt (v6) untuk mengaktifkan kompatibilitas Peluncuran Tepercaya.
• NodeImage dan None merupakan satu-satunya saluran peningkatan sistem operasi (OS) yang didukung. Unmanaged dan SecurityPatch tidak kompatibel dengan ACL karena direktori yang tidak dapat /usr diubah.
• Artifact Streaming tidak didukung.
• Pod Sandboxing tidak didukung.
• Confidential Virtual Machines (CVM) tidak didukung.
• VM Generasi 1 tidak didukung.

Prerequisites

• Panduan memulai cepat ini mengasumsikan bahwa Anda memiliki pemahaman dasar tentang konsep Kubernetes. Untuk informasi lebih, lihat konsep inti Kubernetes untuk Azure Kubernetes Service (AKS).

• Jika Anda tidak memiliki akun Azure, buat akun gratis sebelum memulai.

• Gunakan lingkungan Bash di Azure Cloud Shell. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mulai menggunakan Azure Cloud Shell.

• Jika Anda lebih suka menjalankan perintah referensi CLI secara lokal, instal Azure CLI. Jika Anda menjalankan Windows atau macOS, pertimbangkan untuk menjalankan Azure CLI dalam kontainer Docker. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Cara menjalankan Azure CLI di kontainer Docker.

  • Jika Anda menggunakan penginstalan lokal, masuk ke Azure CLI menggunakan perintah az login. Untuk menyelesaikan proses autentikasi, ikuti langkah-langkah yang ditampilkan di terminal Anda. Untuk opsi masuk lainnya, lihat Mengautentikasi ke Azure menggunakan Azure CLI.
  • Saat diminta, instal ekstensi Azure CLI saat pertama kali digunakan. Untuk informasi selengkapnya tentang ekstensi, lihat Menggunakan dan mengelola ekstensi dengan Azure CLI.
  • Anda memerlukan Azure CLI versi 2.86.0 atau yang lebih baru. Jalankan az version untuk menemukan versi dan pustaka dependen yang diinstal. Untuk meningkatkan ke versi terbaru, jalankan az upgrade.

• Pastikan identitas yang Anda gunakan untuk membuat kluster Anda memiliki izin minimum yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya tentang akses dan identitas untuk AKS, lihat Opsi akses dan identitas untuk Azure Kubernetes Service (AKS).

• Jika Anda memiliki beberapa langganan Azure, pilih ID langganan yang sesuai di mana sumber daya akan ditagihkan menggunakan perintah az account set. Untuk informasi selengkapnya, lihat Cara mengelola langganan Azure – Azure CLI.

• Bergantung pada langganan Azure, Anda mungkin perlu meminta penambahan kuota vCPU. Untuk informasi selengkapnya, lihat Meningkatkan kuota vCPU VM-family.

Mendaftarkan penyedia sumber daya yang diperlukan

Anda mungkin perlu mendaftarkan penyedia sumber daya yang diperlukan, seperti Microsoft.ContainerService dalam langganan Azure Anda.

Periksa status pendaftaran

Periksa status pendaftaran menggunakan az provider show perintah .

az provider show --namespace Microsoft.ContainerService --query registrationState

Mendaftarkan penyedia sumber

Jika perlu, daftarkan penyedia sumber daya Microsoft.ContainerService menggunakan perintah az provider register.

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Menentukan variabel lingkungan

Tentukan variabel lingkungan berikut untuk digunakan di seluruh panduan kilat ini. Anda dapat mengganti nilai dengan nama kustom Anda sendiri jika mau.

export RESOURCE_GROUP="myAKSResourceGroup"
export REGION="westus"
export CLUSTER_NAME="myAKSCluster"

Buat grup sumber daya

Grup sumber daya Azure adalah grup logis tempat sumber daya Azure disebarkan dan dikelola. Saat membuat grup sumber daya, Anda diminta untuk menentukan lokasi. Lokasi ini adalah lokasi penyimpanan metadata grup sumber daya Anda dan tempat sumber daya Anda berjalan di Azure jika Anda tidak menentukan wilayah lain selama pembuatan sumber daya.

Buat grup sumber daya menggunakan perintah az group create.

az group create \
  --name $RESOURCE_GROUP \
  --location $REGION

Contoh output:

{
  "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myAKSResourceGroup",
  "location": "westus",
  "managedBy": null,
  "name": "myAKSResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Membuat kluster AKS

Buat kluster AKS menggunakan perintah az aks create. Parameter --os-sku AzureContainerLinux mengonfigurasi kumpulan simpul sistem untuk menggunakan ACL sebagai OS simpul. Contoh berikut membuat kluster dengan satu simpul dan mengaktifkan identitas terkelola yang ditetapkan sistem:

az aks create \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME \
  --os-sku AzureContainerLinux \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Note

Saat Anda membuat kluster baru, AKS secara otomatis membuat grup sumber daya kedua untuk menyimpan sumber daya AKS. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengapa dua grup sumber daya dibuat dengan AKS?

Menyambungkan ke kluster

Untuk mengelola kluster Kube, gunakan klien baris perintah Kube, kubectl. kubectl sudah diinstal jika Anda menggunakan Azure Cloud Shell. Untuk menginstal kubectl secara lokal, gunakan az aks install-cli perintah .

1. Konfigurasikan kubectl untuk terhubung ke kluster Kubernetes menggunakan perintah az aks get-credentials. Perintah ini mengunduh kredensial dan mengonfigurasi CLI Kubernetes agar menggunakannya.

   az aks get-credentials \
     --resource-group $RESOURCE_GROUP \
     --name $CLUSTER_NAME
   

2. Verifikasi koneksi ke kluster Anda menggunakan kubectl get perintah . Perintah ini menampilkan daftar node kluster.

   kubectl get nodes
   

Menyebarkan aplikasi

Untuk menyebarkan aplikasi, Anda menggunakan file manifes untuk membuat semua objek yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi AKS Store. File manifes Kubernetes menentukan status kluster yang diinginkan, seperti citra kontainer mana yang akan dijalankan. Manifes mencakup penyebaran dan layanan Kubernetes berikut:

• Tampilan toko: Aplikasi web bagi pelanggan untuk menjelajahi produk dan melakukan pemesanan.
• Layanan produk: Menampilkan informasi produk.
• Layanan pemesanan: Menempatkan pesanan.
• RabbitMQ: Antrian pesan untuk pesanan.

Note

Kami tidak menyarankan untuk menjalankan kontainer stateful, seperti RabbitMQ, tanpa penyimpanan persisten untuk produksi. Kami menggunakannya di sini untuk kesederhanaan, tetapi sebaiknya gunakan layanan terkelola, seperti Azure Cosmos DB atau Azure Service Bus.

1. Buat file bernama aks-store-quickstart.yaml dan salin dalam manifes berikut:

   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
   

   Untuk perincian file manifest YAML, lihat Penerapan dan manifes YAML.

   Jika Anda membuat dan menyimpan file YAML secara lokal, maka Anda dapat mengunggah file manifes ke direktori default Anda di Cloud Shell dengan memilih tombol Unggah/Unduh file dan memilih file dari sistem file lokal Anda.

2. Sebarkan aplikasi menggunakan kubectl apply perintah dan tentukan nama manifes YAML Anda.

   kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
   

   Contoh output berikut menunjukkan penyebaran dan layanan:

   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
   

Uji aplikasi

Ketika aplikasi berjalan, layanan Kubernetes mengekspos front end aplikasi ke internet. Diperlukan beberapa menit untuk menyelesaikan proses ini.

1. Periksa status pod yang disebarkan menggunakan perintah kubectl get pods. Pastikan semua pod berada dalam kondisi Running sebelum melanjutkan.

   kubectl get pods
   

2. Periksa alamat IP publik untuk aplikasi.store-front Pantau kemajuan menggunakan perintah kubectl get service dengan argumen --watch.

   kubectl get service store-front --watch
   

   Keluaran EXTERNAL-IP untuk layanan store-front awalnya ditampilkan sebagai tertunda:

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

   Saat alamat IP EKSTERNAL berubah dari tertunda menjadi alamat IP publik yang sebenarnya, gunakan CTRL-C untuk menghentikan proses pemantauan kubectl.

   Keluaran contoh berikut menunjukkan alamat IP publik yang valid yang diberikan ke layanan.

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

3. Buka browser web ke alamat IP eksternal layanan Anda untuk melihat aplikasi Azure Store beraksi.

   

Hapus kluster tersebut

Jika Anda tidak berencana untuk melalui tutorial AKS, bersihkan sumber daya yang tidak perlu untuk menghindari biaya penagihan Azure.

Hapus grup sumber daya, layanan kontainer, dan semua sumber daya terkait menggunakan az group delete perintah .

az group delete --name $RESOURCE_GROUP

Kluster AKS dibuat dengan identitas terkelola yang ditetapkan oleh sistem, yang merupakan opsi identitas default yang digunakan dalam panduan cepat ini. Platform mengelola identitas ini sehingga Anda tidak perlu menghapusnya secara manual.

Konten terkait

Dalam panduan mulai cepat ini, Anda menerapkan kluster AKS dengan ACL untuk AKS menggunakan Azure CLI. Untuk mempelajari selengkapnya tentang ACL untuk AKS, lihat Azure Container Linux (ACL) untuk Azure Kubernetes Service (AKS).