Guida introduttiva: Distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes con Azure PowerShell

Il servizio Azure Kubernetes è un servizio Kubernetes gestito che permette di distribuire e gestire rapidamente i cluster. Questa guida introduttiva spiega come:

  • Distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes usando Azure PowerShell.
  • Eseguire un'applicazione multi-contenitore di esempio con un gruppo di microservizi e front-end Web simulando uno scenario di vendita al dettaglio.

Nota

Per iniziare a eseguire rapidamente il provisioning di un cluster del servizio Azure Kubernetes, questo articolo include i passaggi per distribuire un cluster con impostazioni predefinite solo a scopo di valutazione. Prima di distribuire un cluster pronto per la produzione, è consigliabile acquisire familiarità con l'architettura di riferimento di base per valutare il modo in cui è allineato ai requisiti aziendali.

Operazioni preliminari

Questo articolo presuppone una conoscenza di base dei concetti relativi a Kubernetes. Per altre informazioni, vedere Concetti di base relativi a Kubernetes per il servizio Azure Kubernetes.

Creare un gruppo di risorse

Un gruppo di risorse di Azure è un gruppo logico in cui le risorse di Azure vengono distribuite e gestite. Quando si crea un gruppo di risorse, viene richiesto di specificare una posizione. Questa posizione è la posizione di archiviazione dei metadati del gruppo di risorse e la posizione in cui le risorse vengono eseguite in Azure se non si specifica un'altra area durante la creazione delle risorse.

L'esempio seguente crea un gruppo di risorse denominato myResourceGroup nella località stati uniti orientali.

  • Creare un gruppo di risorse con il cmdlet New-AzResourceGroup.

    New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus
    

    L'output di esempio seguente è simile alla corretta creazione del gruppo di risorse:

    ResourceGroupName : myResourceGroup
    Location          : eastus
    ProvisioningState : Succeeded
    Tags              :
    ResourceId        : /subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/myResourceGroup
    

Creare un cluster del servizio Azure Container

Per creare un cluster del servizio Azure Kubernetes, usare il cmdlet New-AzAksCluster. L'esempio seguente crea un cluster denominato myAKSCluster con un nodo e abilita un'identità gestita assegnata dal sistema.

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

Il comando viene completato dopo pochi minuti e vengono restituite informazioni sul cluster.

Nota

Quando si crea un cluster del servizio Azure Kubernetes, viene creato automaticamente un secondo gruppo di risorse per archiviare le risorse del servizio Azure Kubernetes. Per altre informazioni, vedere Perché vengono creati due gruppi di risorse con servizio Azure Kubernetes?

Stabilire la connessione al cluster

Per gestire un cluster Kubernetes, usare il client da riga di comando kubernetes kubectl. kubectl è già installato se si usa Azure Cloud Shell. Per installare kubectl in locale, chiamare il cmdlet Install-AzAksCliTool.

  1. Configurare kubectl per connettersi al cluster Kubernetes usando il cmdlet Import-AzAksCredential. Questo comando scarica le credenziali e configura l'interfaccia della riga di comando di Kubernetes per usarli.

    Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
    
  2. Verificare la connessione al cluster usando il comando kubectl get. Questo comando restituisce un elenco dei nodi del cluster.

    kubectl get nodes
    

    L'esempio di output seguente mostra il nodo singolo creato nei passaggi precedenti. Assicurarsi che lo stato del nodo sia Pronto.

    NAME                                STATUS   ROLES   AGE     VERSION
    aks-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
    

Distribuire l'applicazione

Per distribuire l'applicazione, usare un file manifesto per creare tutti gli oggetti necessari per eseguire l'applicazione di Archiviazione del servizio Azure Kubernetes. Un file manifesto kubernetes definisce lo stato desiderato di un cluster, ad esempio le immagini del contenitore da eseguire. Il manifesto include le distribuzioni e i servizi Kubernetes seguenti:

Screenshot of Azure Store sample architecture.

  • Front-store: applicazione Web per i clienti per visualizzare i prodotti e effettuare ordini.
  • Servizio prodotto: mostra le informazioni sul prodotto.
  • Servizio ordini: effettua ordini.
  • Rabbit MQ: coda di messaggi per una coda di ordini.

Nota

Non è consigliabile eseguire contenitori con stato, ad esempio Rabbit MQ, senza l'archiviazione permanente per la produzione. Questi vengono usati qui per semplicità, ma è consigliabile usare servizi gestiti, ad esempio Azure CosmosDB o il bus di servizio di Azure.

  1. Creare un file denominato aks-store-quickstart.yaml e copiarlo nel manifesto seguente:

    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
    

    Per una suddivisione dei file manifesto YAML, vedere Distribuzioni e manifesti YAML.

    Se si crea e si salva il file YAML in locale, è possibile caricare il file manifesto nella directory predefinita in CloudShell selezionando il pulsante Carica/Scarica file e selezionando il file dal file system locale.

  2. Distribuire l'applicazione usando il comando kubectl apply e specificare il nome del manifesto YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

    L'output di esempio seguente mostra le distribuzioni e i servizi:

    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
    

Testare l'applicazione

Quando l'applicazione viene eseguita, un servizio Kubernetes espone il front-end dell'applicazione a Internet. Questo processo può richiedere alcuni minuti.

  1. Controllare lo stato dei pod distribuiti usando il comando kubectl get pods. Fare in modo che tutti i pod siano Running prima di procedere.

    kubectl get pods
    
  2. Verificare la presenza di un indirizzo IP pubblico per l'applicazione front-store. Monitorare lo stato usando il comando kubectl get service con l'argomento --watch.

    kubectl get service store-front --watch
    

    L'output EXTERNAL-IP per il servizio store-front inizialmente viene visualizzato come in sospeso:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
    
  3. Quando EXTERNAL-IP passa da pending a un effettivo indirizzo IP pubblico, usare CTRL-C per arrestare il processo di controllo kubectl.

    L'output di esempio seguente mostra un indirizzo IP pubblico valido assegnato al servizio:

    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. Aprire un Web browser all'indirizzo IP esterno del servizio per visualizzare l'app di Azure Store in azione.

    Screenshot of AKS Store sample application.

Eliminare il cluster

Se non si prevede di eseguire l'esercitazione servizio Azure Kubernetes, pulire le risorse non necessarie per evitare addebiti di Azure. Rimuovere il gruppo di risorse, il servizio contenitore e tutte le risorse correlate chiamando il cmdlet Remove-AzResourceGroup.

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

Nota

Il cluster del servizio Azure Kubernetes è stato creato con l'identità gestita assegnata dal sistema (opzione di identità predefinita usata in questa guida introduttiva), l'identità viene gestita dalla piattaforma e non richiede la rimozione.

Passaggi successivi

In questa guida introduttiva è stato distribuito un cluster Kubernetes e quindi è stata distribuita una semplice applicazione multi-contenitore. Questa applicazione di esempio è solo a scopo dimostrativo e non rappresenta tutte le procedure consigliate per le applicazioni Kubernetes. Per indicazioni sulla creazione di soluzioni complete con il servizio Azure Kubernetes per la produzione, vedere Linee guida per la soluzione del servizio Azure Kubernetes.

Per altre informazioni sul servizio Azure Container e l'analisi del codice completo per un esempio di distribuzione, passare all'esercitazione sul cluster Kubernetes.