Mulai cepat: Menyebarkan kluster Azure Kubernetes Service (AKS) menggunakan Azure CLI

2025-05-20

Azure Kubernetes Service (AKS) merupakan layanan Kube terkelola yang memungkinkan Anda menyebarkan dan mengelola kluster dengan cepat. Dalam panduan cepat ini, Anda mempelajari cara untuk:

Sebarkan kluster AKS menggunakan Azure CLI.
Jalankan contoh aplikasi multi-kontainer berupa kelompok layanan mikro dan antarmuka web yang mensimulasikan skenario ritel.

Nota

Untuk memulai provisi kluster AKS dengan cepat, artikel ini menyertakan langkah-langkah untuk menyebarkan kluster dengan pengaturan default hanya untuk tujuan evaluasi. Sebelum menyebarkan kluster siap produksi, kami sarankan Anda membiasakan diri dengan arsitektur referensi dasar kami untuk mempertimbangkan bagaimana kluster tersebut selaras dengan kebutuhan bisnis Anda.

Sebelum Anda mulai

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 instalasi lokal, masuk ke Azure CLI dengan 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.
- Jalankan az version untuk menemukan versi dan pustaka dependen yang terinstal. Untuk meng-upgrade ke versi terbaru, jalankan az upgrade.

Artikel ini memerlukan versi 2.0.64 atau yang lebih baru dari Azure CLI. Jika Anda menggunakan Azure Cloud Shell, versi terbaru sudah diinstal di sana.
Pastikan identitas yang Anda gunakan untuk membuat kluster Anda memiliki izin minimum yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya tentang akses dan identitas 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 harus ditagih menggunakan perintah az account set. Untuk informasi selengkapnya, lihat Cara mengelola langganan Azure – Azure CLI.

Menentukan variabel lingkungan

Tentukan variabel lingkungan berikut untuk digunakan di seluruh panduan cepat ini.

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"

Membuat 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 $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --location $REGION

Hasil:

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/myAKSResourceGroupxxxxxx",
  "location": "eastus",
  "managedBy": null,
  "name": "testResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Membuat kluster AKS

Buat kluster AKS menggunakan perintah az aks create. Contoh berikut membuat kluster dengan satu simpul dan mengaktifkan identitas terkelola yang ditetapkan sistem.

az aks create \
    --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
    --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
    --node-count 1 \
    --generate-ssh-keys

Nota

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 perintah az aks install-cli.

Konfigurasikan kubectl untuk terhubung ke kluster Kubernetes menggunakan perintah az aks get-credentials. Perintah ini mengunduh kredensial dan mengonfigurasi CLI Kubernetes untuk menggunakannya.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
Verifikasi koneksi ke kluster menggunakan perintah kubectl get. 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 keadaan kluster yang diinginkan, seperti image kontainer mana yang akan dijalankan. Manifes mencakup penyebaran dan layanan Kubernetes berikut:

Simpan depan: Aplikasi web bagi pelanggan untuk melihat produk dan melakukan pemesanan.
Layanan produk: Menampilkan informasi produk.
Layanan Pemesanan : Mengurus pemesanan.
Rabbit MQ: Antrean pesan untuk pemrosesan pesanan.

Nota

Kami tidak merekomendasikan untuk menjalankan kontainer stateful, seperti Rabbit MQ, tanpa menggunakan penyimpanan persisten untuk produksi. Ini digunakan di sini untuk kesederhanaan, tetapi sebaiknya gunakan layanan terkelola, seperti Azure CosmosDB atau Azure Bus Layanan.

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 CloudShell dengan memilih tombol Unggah/Unduh file dan memilih file dari sistem file lokal Anda.

Sebarkan aplikasi menggunakan kubectl apply perintah dan tentukan nama manifes YAML Anda.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Uji aplikasi

Anda dapat memvalidasi bahwa aplikasi berjalan dengan mengunjungi alamat IP publik atau URL aplikasi.

Dapatkan URL aplikasi menggunakan perintah berikut:

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

Hasil:

<!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"

Hapus kluster tersebut

Jika Anda tidak berencana untuk melalui tutorial AKS, bersihkan sumber daya yang tidak perlu untuk menghindari biaya Azure. Anda dapat menghapus grup sumber daya, layanan kontainer, dan semua sumber daya terkait menggunakan az group delete perintah .

Nota

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.

Langkah selanjutnya

Dalam tutorial cepat ini, Anda menerapkan kluster Kubernetes dan kemudian mengunggah aplikasi multi-kontainer sederhana ke kluster tersebut. Aplikasi sampel ini hanya untuk tujuan demo dan tidak mewakili semua praktik terbaik untuk aplikasi Kubernetes. Untuk panduan tentang membuat solusi lengkap dengan AKS untuk produksi, lihat panduan solusi AKS.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang AKS dan menelusuri contoh kode-ke-penyebaran lengkap, lanjutkan ke tutorial kluster Kubernetes.

Tutorial AKS

Bagikan melalui

Mulai cepat: Menyebarkan kluster Azure Kubernetes Service (AKS) menggunakan Azure CLI

Sebelum Anda mulai

Menentukan variabel lingkungan

Membuat grup sumber daya

Membuat kluster AKS

Menyambungkan ke kluster

Menyebarkan aplikasi

Uji aplikasi

Hapus kluster tersebut

Langkah selanjutnya

Sumber Daya Tambahan: