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Distribuire il contenitore di rilevamento della lingua nel servizio Azure Kubernetes

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Informazioni su come distribuire il contenitore di rilevamento della lingua. Questa procedura illustra come creare i contenitori Docker locali, eseguire il push dei contenitori in un registro contenitori privato, eseguire il contenitore in un cluster Kubernetes e testarlo in un Web browser.

Prerequisiti

Questa procedura richiede diversi strumenti che devono essere installati ed eseguiti in locale. Non usare Azure Cloud Shell.

  • Usare una sottoscrizione di Azure. Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.
  • Git per il sistema operativo, in modo che sia possibile clonare l'esempio usato in questa procedura.
  • Interfaccia della riga di comando di Azure.
  • Motore Docker e verificare che l'interfaccia della riga di comando di Docker funzioni in una finestra della console.
  • kubectl.
  • Una risorsa di Azure con il piano tariffario corretto. Non tutti i piani tariffari funzionano con questo contenitore:
    • Risorsa Lingua solo con piano tariffario Standard o F0.
    • Risorsa Servizi di Azure AI con piano tariffario S0.

Esecuzione dell'esempio

Questa procedura carica ed esegue l'esempio di contenitore di Servizi di Azure AI per il rilevamento della lingua. L'esempio include due contenitori, uno per l'applicazione client e uno per il contenitore di Servizi di Azure AI. Verrà eseguito il push di entrambe queste immagini nel Registro Azure Container. Una volta che si trovano nel proprio registro, creare un servizio Azure Kubernetes per accedere a queste immagini ed eseguire i contenitori. Quando i contenitori sono in esecuzione, usare l'interfaccia della riga di comando di kubectl per osservare le prestazioni dei contenitori. Accedere all'applicazione client con una richiesta HTTP e visualizzare i risultati.

Diagramma che illustra l'idea concettuale di esecuzione di un contenitore in Kubernetes

I contenitori di esempio

L'esempio include due immagini del contenitore, una delle quali per il sito Web front-end. La seconda immagine è il contenitore di rilevamento della lingua che restituisce la lingua rilevata (impostazioni cultura) del testo. Al termine, entrambi i contenitori saranno accessibili da un indirizzo IP esterno.

Il contenitore della lingua front-end

Questo sito Web è equivalente alla propria applicazione lato client che effettua le richieste dell'endpoint di rilevamento lingua. Al termine della procedura, si ottiene la lingua rilevata di una stringa di caratteri accedendo al contenitore del sito Web in un browser con http://<external-IP>/<text-to-analyze>. Un esempio di questo URL è http://132.12.23.255/helloworld!. Il risultato nel browser è English.

Il contenitore della lingua

Il contenitore di rilevamento della lingua, in questa procedura specifica, è accessibile a tutte le richieste esterne. Il contenitore non è stato modificato, in modo che sia disponibile l'API Rilevamento lingua standard di Servizi di Azure AI specifica del contenitore.

Per questo contenitore, tale API è una richiesta POST per il rilevamento della lingua. Come per tutti i contenitori di Servizi di Azure AI, altre informazioni sul contenitore sono disponibili nelle relative informazioni Swagger ospitate, http://<external-IP>:5000/swagger/index.html.

La porta 5000 è la porta predefinita usata con i contenitori di Servizi di Azure AI.

Creare un'istanza del servizio Registro Azure Container

Per distribuire il contenitore nel servizio Azure Kubernetes, le immagini del contenitore devono essere accessibili. Creare il proprio servizio Registro Azure Container per ospitare le immagini.

  1. Accedere all'interfaccia della riga di comando di Azure

    az login

  2. Creare un gruppo di risorse denominato cogserv-container-rg per contenere tutte le risorse create in questa procedura.

    az group create --name cogserv-container-rg --location westus

  3. Creare quindi il Registro Azure Container con il formato del proprio nome e quindi registry, ad esempio pattyregistry. Non usare trattini o caratteri di sottolineatura nel nome.

    az acr create --resource-group cogserv-container-rg --name pattyregistry --sku Basic

    Salvare i risultati per ottenere la proprietà loginServer. Questa farà parte dell'indirizzo del contenitore ospitato, usato successivamente nel file language.yml.

    az acr create --resource-group cogserv-container-rg --name pattyregistry --sku Basic

    {
    "adminUserEnabled": false,
    "creationDate": "2019-01-02T23:49:53.783549+00:00",
    "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/cogserv-container-rg/providers/Microsoft.ContainerRegistry/registries/pattyregistry",
    "location": "westus",
    "loginServer": "pattyregistry.azurecr.io",
    "name": "pattyregistry",
    "provisioningState": "Succeeded",
    "resourceGroup": "cogserv-container-rg",
    "sku": {
        "name": "Basic",
        "tier": "Basic"
    },
    "status": null,
    "storageAccount": null,
    "tags": {},
    "type": "Microsoft.ContainerRegistry/registries"
}

  4. Accedere al registro contenitori. È necessario accedere prima di eseguire il push di immagini nel registro.

    az acr login --name pattyregistry

Ottenere l'immagine Docker del sito Web

  1. Il codice di esempio usato in questa procedura è nel repository di esempi di contenitori di Servizi di Azure AI. Clonare il repository per avere una copia locale dell'esempio.

    git clone https://github.com/Azure-Samples/cognitive-services-containers-samples

    Dopo aver aggiunto il repository nel computer locale, trovare il sito Web nella directory \dotnet\Language\FrontendService. Questo sito Web funge da applicazione client che chiama l'API di rilevamento lingua ospitata nel contenitore di rilevamento della lingua.

  2. Compilare l'immagine Docker per questo sito Web. Verificare che la console sia nella directory \FrontendService in cui si trova il documento Dockerfile quando si esegue il comando seguente:

    docker build -t language-frontend -t pattiyregistry.azurecr.io/language-frontend:v1 .

    Per tenere traccia della versione del registro contenitori, aggiungere il tag con un formato di versione, ad esempio v1.

  3. Eseguire il push dell'immagine nel registro contenitori. Il processo può richiedere alcuni minuti.

    docker push pattyregistry.azurecr.io/language-frontend:v1

    Se si verifica un errore unauthorized: authentication required, accedere con il comando az acr login --name <your-container-registry-name>.

    Al termine del processo, il risultato dovrebbe essere simile al seguente:

    The push refers to repository [pattyregistry.azurecr.io/language-frontend]
82ff52ee6c73: Pushed
07599c047227: Pushed
816caf41a9a1: Pushed
2924be3aed17: Pushed
45b83a23806f: Pushed
ef68f6734aa4: Pushed
v1: digest: sha256:31930445deee181605c0cde53dab5a104528dc1ff57e5b3b34324f0d8a0eb286 size: 1580

Ottenere l'immagine Docker di rilevamento lingua

  1. Eseguire il pull dell'ultima versione dell'immagine Docker nel computer locale. Il processo può richiedere alcuni minuti. Se è disponibile una versione più recente di questo contenitore, modificare il valore da 1.1.006770001-amd64-preview alla versione più recente.

    docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/language:1.1.006770001-amd64-preview

  2. Assegnare all'immagine il tag del registro contenitori. Trovare l'ultima versione e sostituire la versione 1.1.006770001-amd64-preview se si ha una versione più recente.

    docker tag mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/language pattiyregistry.azurecr.io/language:1.1.006770001-amd64-preview

  3. Eseguire il push dell'immagine nel registro contenitori. Il processo può richiedere alcuni minuti.

    docker push pattyregistry.azurecr.io/language:1.1.006770001-amd64-preview

Ottenere le credenziali del registro contenitori

I passaggi seguenti servono per ottenere le informazioni necessarie per la connessione del registro contenitori al servizio Azure Kubernetes creato più avanti in questa procedura.

  1. Creare un'entità servizio.

    az ad sp create-for-rbac

    Salvare il valore appId dei risultati per il parametro assignee nel passaggio 3, <appId>. Salvare il password per il parametro del segreto client della sezione successiva <client-secret>.

    {
  "appId": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
  "displayName": "azure-cli-2018-12-31-18-39-32",
  "name": "http://azure-cli-2018-12-31-18-39-32",
  "password": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
  "tenant": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
}

  2. Ottenere l'ID del registro contenitori.

    az acr show --resource-group cogserv-container-rg --name pattyregistry --query "id" --output table

    Salvare l'output per il valore del parametro di ambito, <acrId>, nel passaggio successivo. L'aspetto sarà simile al seguente:

    /subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/cogserv-container-rg/providers/Microsoft.ContainerRegistry/registries/pattyregistry

    Salvare il valore completo per il passaggio 3 di questa sezione.

  3. Per concedere l'accesso corretto al cluster del servizio Azure Kubernetes per l'uso delle immagini archiviate nel registro contenitori, creare un'assegnazione di ruolo. Sostituire <appId> e <acrId> con i valori raccolti nei due passaggi precedenti.

    az role assignment create --assignee <appId> --scope <acrId> --role Reader

Creare il servizio Azure Kubernetes

  1. Creare il cluster del servizio Azure Kubernetes. Tutti i valori dei parametri provengono dalle sezioni precedenti, ad eccezione del parametro del nome. Scegliere un nome che indichi chi ha creato il servizio e lo scopo, ad esempio patty-kube.

    az aks create --resource-group cogserv-container-rg --name patty-kube --node-count 2  --service-principal <appId>  --client-secret <client-secret>  --generate-ssh-keys

    Questo passaggio potrebbe richiedere alcuni minuti. Il risultato è:

    {
  "aadProfile": null,
  "addonProfiles": null,
  "agentPoolProfiles": [
    {
      "count": 2,
      "dnsPrefix": null,
      "fqdn": null,
      "maxPods": 110,
      "name": "nodepool1",
      "osDiskSizeGb": 30,
      "osType": "Linux",
      "ports": null,
      "storageProfile": "ManagedDisks",
      "vmSize": "Standard_DS1_v2",
      "vnetSubnetId": null
    }
  ],
  "dnsPrefix": "patty-kube--65a101",
  "enableRbac": true,
  "fqdn": "patty-kube--65a101-341f1f54.hcp.westus.azmk8s.io",
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourcegroups/cogserv-container-rg/providers/Microsoft.ContainerService/managedClusters/patty-kube",
  "kubernetesVersion": "1.9.11",
  "linuxProfile": {
    "adminUsername": "azureuser",
    "ssh": {
      "publicKeys": [
        {
          "keyData": "ssh-rsa AAAAB3NzaC...ohR2d81mFC
        }
      ]
    }
  },
  "location": "westus",
  "name": "patty-kube",
  "networkProfile": {
    "dnsServiceIp": "10.0.0.10",
    "dockerBridgeCidr": "172.17.0.1/16",
    "networkPlugin": "kubenet",
    "networkPolicy": null,
    "podCidr": "10.244.0.0/16",
    "serviceCidr": "10.0.0.0/16"
  },
  "nodeResourceGroup": "MC_patty_westus",
  "provisioningState": "Succeeded",
  "resourceGroup": "cogserv-container-rg",
  "servicePrincipalProfile": {
    "clientId": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
    "keyVaultSecretRef": null,
    "secret": null
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.ContainerService/ManagedClusters"
}

    Il servizio viene creato, ma non ha ancora il contenitore del sito Web o il contenitore di rilevamento della lingua.

  2. Ottenere le credenziali del cluster Kubernetes.

    az aks get-credentials --resource-group cogserv-container-rg --name patty-kube

Caricare la definizione di orchestrazione nel servizio Kubernetes

Questa sezione usa l'interfaccia della riga di comando di kubectl per comunicare con il servizio Azure Kubernetes.

  1. Prima di caricare la definizione di orchestrazione, controllare che kubectl abbia accesso ai nodi.

    kubectl get nodes

    La risposta ha un aspetto simile al seguente:

    NAME                       STATUS    ROLES     AGE       VERSION
aks-nodepool1-13756812-0   Ready     agent     6m        v1.9.11
aks-nodepool1-13756812-1   Ready     agent     6m        v1.9.11

  2. Copiare il file seguente e denominarlo language.yml. Il file ha una sezione service e una sezione deployment per ognuno dei due tipi di contenitore, il contenitore del sito Web language-frontend e il contenitore di rilevamento language.

    # A service which exposes the .net frontend app container through a dependable hostname: http://language-frontend:5000
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: language-frontend
  labels:
    run: language-frontend
spec:
  selector:
    app: language-frontend
  type: LoadBalancer
  ports:
  - name: front
    port: 80
    targetPort: 80
    protocol: TCP
---
# A deployment declaratively indicating how many instances of the .net frontend app container we want up
apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: language-frontend
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: language-frontend
    spec:
      containers:
      - name: language-frontend
        image: # < URI of the Frontend App image >
        ports:
        - name: public-port
          containerPort: 80
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /status
            port: public-port
          initialDelaySeconds: 30
          timeoutSeconds: 1
          periodSeconds: 10
      imagePullSecrets:
        - name: # < Name of the registry secret providing access to the frontend image >
      automountServiceAccountToken: false
---
# A service which exposes the cognitive-service containers through a dependable hostname: http://language:5000
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: language
  labels:
    run: language
spec:
  selector:
    app: language
  type: LoadBalancer
  ports:
  - name: language
    port: 5000
    targetPort: 5000
    protocol: TCP
---
# A deployment declaratively indicating how many instances of the cognitive-service container we want up
apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: language
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: language
    spec:
      containers:
      - name: language
        image: # < URI of the Language Image >
        ports:
        - name: public-port
          containerPort: 5000
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /status
            port: public-port
          initialDelaySeconds: 30
          timeoutSeconds: 1
          periodSeconds: 10
        args:
            - "eula=accept"
            - "apikey=" # < API Key for the Language Service >
            - "billing=" # < Language billing endpoint URI >

      imagePullSecrets:
        - name: # < Name of the registry secret providing access to the Language image >

      automountServiceAccountToken: false

  3. Modificare le righe nella sezione relativa alla distribuzione del contenitore language-frontend in language.yml sulla base della tabella seguente per aggiungere il nome della propria immagine del registro contenitori, il segreto client e le impostazioni del servizio Lingua.

    Impostazioni di distribuzione del contenitore language-frontend Scopo
    Riga 32
    Proprietà image    		 Percorso dell'immagine di language-frontend nel registro contenitori
    <container-registry-name>.azurecr.io/language-frontend:v1
    Riga 44
    Proprietà name    		 Segreto del registro contenitori per l'immagine, definito <client-secret> in una sezione precedente.

  4. Modificare le righe nella sezione relativa alla distribuzione del contenitore della lingua in language.yml sulla base della tabella seguente per aggiungere il nome della propria immagine del registro contenitori, il segreto client e le impostazioni del servizio Lingua.

    Impostazioni di distribuzione del contenitore language Scopo
    Riga 78
    Proprietà image    		 Percorso dell'immagine di language nel registro contenitori
    <container-registry-name>.azurecr.io/language:1.1.006770001-amd64-preview
    Riga 95
    Proprietà name    		 Segreto del registro contenitori per l'immagine, definito <client-secret> in una sezione precedente.
    Riga 91
    Proprietà apiKey    		 Chiave della risorsa del servizio Lingua
    Riga 92
    Proprietà billing    		 Endpoint di fatturazione per la risorsa del servizio Lingua.
    https://westus.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.1

    Poiché chiave API ed endpoint di fatturazione vengono impostati nell'ambito della definizione di orchestrazione Kubernetes, il contenitore del sito Web non ha bisogno di conoscere questi valori o passarli come parte della richiesta. Il contenitore del sito Web fa riferimento al contenitore di rilevamento della lingua in base al nome dell'agente di orchestrazione language.

  5. Caricare il file di definizione dell'orchestrazione per questo esempio dalla cartella in cui è stato creato e salvato il file language.yml.

    kubectl apply -f language.yml

    La risposta è:

    service "language-frontend" created
deployment.apps "language-frontend" created
service "language" created
deployment.apps "language" created

Ottenere gli indirizzi IP esterni dei contenitori

Per i due contenitori, verificare che i servizi language-frontend e language siano in esecuzione e ottenere l'indirizzo IP esterno.

kubectl get all

NAME                                     READY     STATUS    RESTARTS   AGE
pod/language-586849d8dc-7zvz5            1/1       Running   0          13h
pod/language-frontend-68b9969969-bz9bg   1/1       Running   1          13h

NAME                        TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP     PORT(S)          AGE
service/kubernetes          ClusterIP      10.0.0.1      <none>          443/TCP          14h
service/language            LoadBalancer   10.0.39.169   104.42.172.68   5000:30161/TCP   13h
service/language-frontend   LoadBalancer   10.0.42.136   104.42.37.219   80:30943/TCP     13h

NAME                                      DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.extensions/language            1         1         1            1           13h
deployment.extensions/language-frontend   1         1         1            1           13h

NAME                                                 DESIRED   CURRENT   READY     AGE
replicaset.extensions/language-586849d8dc            1         1         1         13h
replicaset.extensions/language-frontend-68b9969969   1         1         1         13h

NAME                                DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/language            1         1         1            1           13h
deployment.apps/language-frontend   1         1         1            1           13h

NAME                                           DESIRED   CURRENT   READY     AGE
replicaset.apps/language-586849d8dc            1         1         1         13h
replicaset.apps/language-frontend-68b9969969   1         1         1         13h

Se il valore EXTERNAL-IP per il servizio viene visualizzato come in sospeso, eseguire nuovamente il comando finché l'indirizzo IP non viene visualizzato prima di procedere al passaggio successivo.

Testare il contenitore di rilevamento della lingua

Aprire un browser e passare all'indirizzo IP esterno del contenitore language nella sezione precedente: http://<external-ip>:5000/swagger/index.html. È possibile usare la funzionalità Try it dell'API e testare l'endpoint di rilevamento della lingua.

Screenshot che mostra la documentazione Swagger del contenitore

Testare il contenitore dell'applicazione client

Modificare l'URL nel browser impostando l'indirizzo IP esterno del contenitore language-frontend nel formato seguente: http://<external-ip>/helloworld. Il testo helloworld nelle impostazioni cultura inglese viene stimato come English.

Pulire le risorse

Quando il cluster non è più necessario, eliminare il gruppo di risorse di Azure.

az group delete --name cogserv-container-rg

Passaggi successivi

Contenitori di Intelligenza artificiale di Azure