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

Artikel
08/02/2024

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

Menyebarkan kluster AKS menggunakan Azure PowerShell.
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

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

Jika Anda tidak memiliki Langganan Azure, buat Akun gratis Azure sebelum memulai.
Untuk kemudahan penggunaan, coba lingkungan PowerShell di Azure Cloud Shell. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mulai Cepat untuk Azure Cloud Shell.

Jika Anda ingin menggunakan PowerShell secara lokal, instal modul Az PowerShell dan sambungkan ke akun Azure Anda menggunakan cmdlet Connect-AzAccount . Pastikan Anda menjalankan perintah dengan hak istimewa administratif. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memasang Azure PowerShell.
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 lebih dari satu langganan Azure, atur langganan yang ingin Anda gunakan untuk mulai cepat dengan memanggil cmdlet Set-AzContext . Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengelola langganan Azure dengan Azure PowerShell.

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.

Contoh berikut ini menampilkan cara membuat grup sumber daya bernama myResourceGroup di lokasi eastus.

Buat grup sumber daya dengan menggunakan New-AzResourceGroupcmdlet.

New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus

Contoh output berikut menyerupai pembuatan grup sumber daya yang berhasil:

ResourceGroupName : myResourceGroup
Location          : eastus
ProvisioningState : Succeeded
Tags              :
ResourceId        : /subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup

Membuat kluster AKS

Untuk membuat kluster AKS, gunakan cmdlet New-AzAksCluster . Contoh berikut membuat kluster bernama myAKSCluster dengan satu simpul dan mengaktifkan identitas terkelola yang ditetapkan sistem.

New-AzAksCluster -ResourceGroupName myResourceGroup `
    -Name myAKSCluster `
    -NodeCount 1 `
    -EnableManagedIdentity `
    -GenerateSshKey

Setelah beberapa menit, perintah selesai dan mengembalikan informasi tentang kluster.

Catatan

Saat Anda membuat kluster AKS, grup sumber daya kedua secara otomatis dibuat 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, panggil Install-AzAksCliTool cmdlet.

Konfigurasikan kubectl untuk menyambungkan ke kluster Kube Anda menggunakanImport-AzAksCredentialcmdlet. Perintah ini mengunduh informasi masuk dan mengonfigurasi CLI Kube untuk menggunakannya.
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
```
Verifikasi koneksi ke kluster menggunakan perintah kubectl get. Perintah ini menampilkan daftar node kluster.
```
kubectl get nodes
```
Contoh output berikut menunjukkan satu simpul yang dibuat pada langkah sebelumnya. Pastikan status simpul Siap.
```
NAME                                STATUS   ROLES   AGE     VERSION
aks-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
```

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:

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.

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

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

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.

Sebarkan aplikasi menggunakan perintah kubectl apply 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.

Periksa status pod yang disebarkan menggunakan perintah kubectl get pods . Buat semua pod sebelum Running melanjutkan.
```
kubectl get pods
```
Periksa alamat IP publik untuk aplikasi store-front. Pantau kemajuan menggunakan perintah kubectl get service dengan argumen --watch.
```
kubectl get service store-front --watch
```
Output EXTERNAL-IP untuk layanan awalnya store-front 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.

Output contoh berikut menunjukkan alamat IP publik yang valid yang ditetapkan 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
```
Buka browser web ke alamat IP eksternal layanan Anda untuk melihat aplikasi Azure Store beraksi.

Menghapus kluster

Jika Anda tidak berencana untuk melalui tutorial AKS, bersihkan sumber daya yang tidak perlu untuk menghindari biaya Azure. Hapus grup sumber daya, layanan kontainer, dan semua sumber daya terkait dengan memanggil cmdlet Remove-AzResourceGroup .

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

Catatan

Kluster AKS dibuat dengan identitas terkelola yang ditetapkan sistem (opsi identitas default yang digunakan dalam mulai cepat ini), identitas dikelola oleh platform dan tidak memerlukan penghapusan.

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

Bagikan melalui

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

Sebelum Anda mulai

Buat grup sumber daya

Membuat kluster AKS

Menyambungkan ke kluster

Menyebarkan aplikasi

Uji aplikasi

Menghapus kluster

Langkah berikutnya

Sumber Daya Tambahan: