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

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 menggunakan New-AzResourceGroup cmdlet .

  Azure PowerShell

  New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus
  

  Contoh output berikut menyerupai pembuatan grup sumber daya yang berhasil:

  Output

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

Membuat kluster AKS

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

Azure PowerShell

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 yang disebut grup sumber daya simpul secara otomatis dibuat untuk menyimpan sumber daya AKS. Untuk informasi selengkapnya, lihat Grup sumber daya simpul. Saat Anda menghapus grup sumber daya untuk kluster AKS, grup sumber daya simpul juga dihapus. Anda juga melihat grup sumber daya NetworkWatcherRG yang dibuat secara default. Grup sumber daya ini digunakan oleh Azure Network Watcher untuk menyimpan data pemantauan. Anda dapat mengabaikan grup sumber daya ini dengan aman. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengaktifkan atau menonaktifkan Azure Network Watcher.

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.

1. Konfigurasikan kubectl untuk terhubung ke kluster Kubernetes menggunakan Import-AzAksCredential cmdlet. Perintah ini mengunduh informasi masuk dan mengonfigurasi CLI Kube untuk menggunakannya.

   Azure PowerShell

   Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
   

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

   Azure PowerShell

   kubectl get nodes
   

   Contoh output berikut menunjukkan satu simpul yang dibuat pada langkah sebelumnya. Pastikan status simpul Siap.

   Output

   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.

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

   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
   

   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 perintah kubectl apply dan tentukan nama manifes YAML Anda.

   Console

   kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
   

   Contoh output berikut menunjukkan penyebaran dan layanan:

   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
   

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 . Buat semua pod sebelum Running melanjutkan.

   Console

   kubectl get pods
   

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

   Azure CLI

   kubectl get service store-front --watch
   

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

   Output

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

3. 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:

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

   

Menghapus sumber daya

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 Remove-AzResourceGroup cmdlet.

Azure PowerShell

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