Baca dalam bahasa Inggris

Bagikan melalui

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

  • Artikel

Sebarkan ke Azure

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

  • Menyebarkan kluster AKS menggunakan Azure CLI.
  • Jalankan contoh aplikasi multi-kontainer dengan sekelompok layanan mikro dan ujung depan web yang mensimulasikan skenario ritel.

Catatan

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

Mulai cepat ini mengasumsikan pemahaman dasar tentang konsep Kube. Untuk informasi lebih, lihat konsep inti Kubernetes untuk Azure Kubernetes Service (AKS).

Menentukan variabel lingkungan

Tentukan variabel lingkungan berikut untuk digunakan di seluruh mulai cepat ini:

Azure CLI 
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"

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 az group create perintah .

Azure CLI 
az group create --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --location $REGION

Hasil:

JSON 
{
  "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 az aks create perintah . Contoh berikut membuat kluster dengan satu simpul dan mengaktifkan identitas terkelola yang ditetapkan sistem.

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

Catatan

Saat Anda membuat kluster baru, AKS secara otomatis membuat grup sumber daya kedua untuk menyimpan sumber daya AKS. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengapa ada dua grup sumber daya yang 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 informasi masuk dan mengonfigurasi CLI Kube untuk menggunakannya.

    Azure CLI 
    az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME

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

    Azure CLI 
    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 Kube menentukan status kluster yang diinginkan, seperti gambar kontainer mana yang akan dijalankan. Manifes mencakup penyebaran dan layanan Kubernetes berikut:

Cuplikan layar arsitektur sampel Azure Store.

  • Simpan depan: Aplikasi web bagi pelanggan untuk melihat produk dan melakukan pemesanan.
  • Layanan produk: Menampilkan informasi produk.
  • Layanan pesanan: Menempatkan pesanan.
  • Rabbit MQ: Antrean pesan untuk antrean pesanan.

Catatan

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

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

    YAML 
    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 manifes YAML, lihat Manifes Penyebaran dan 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.

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

    Azure CLI 
    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:

Azure CLI 
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
Azure CLI 
curl $IP_ADDRESS

Hasil:

HTML 
<!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>
OUTPUT 
echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"

Cuplikan layar aplikasi sampel AKS Store.

Menghapus kluster

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 .

Catatan

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

Langkah berikutnya

Dalam panduan mulai cepat ini, Anda menerapkan kluster Kubernetes dan kemudian menerapkan aplikasi multi-kontainer sederhana ke dalamnya. 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