クイックスタート: Azure PowerShell を使用して Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターをデプロイする

[アーティクル]
01/11/2024

Azure Kubernetes Service (AKS) は、クラスターをすばやくデプロイおよび管理することができる、マネージド Kubernetes サービスです。このクイックスタートでは次の作業を行います。

Azure PowerShell を使用して AKS クラスターをデプロイします。
小売シナリオをシミュレートするマイクロサービスのグループと、Web フロントエンドを使用して、サンプルのマルチコンテナーアプリケーションを実行します。

Note

AKS クラスターの迅速なプロビジョニングを開始するために、この記事には、評価のみを目的とした既定の設定でクラスターをデプロイする手順が含まれています。運用環境に対応したクラスターをデプロイする前に、ベースライン参照アーキテクチャを理解して、ビジネス要件にどのように適合するかを検討することをお勧めします。

開始する前に

この記事では、Kubernetes の基本的な概念を理解していることを前提としています。詳細については、「Azure Kubernetes Services (AKS) における Kubernetes の中心概念」を参照してください。

Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に Azure 無料アカウントを作成してください。
使いやすくするために、Azure Cloud Shell で PowerShell 環境をお試しください。詳細については、「Azure Cloud Shell 向けのクイックスタート」を参照してください。

PowerShell をローカルで使用する場合は、Az PowerShell モジュールをインストールし、Connect-AzAccount コマンドレットを使用して Azure アカウントに接続します。管理者特権でコマンドを実行していることを確認します。詳しくは、Azure PowerShell のインストールに関する記事をご覧ください。
クラスターの作成に使用している ID に、適切な最小限のアクセス許可が与えられていることを確認します。 AKS のアクセスと ID の詳細については、「Azure Kubernetes Service (AKS) でのアクセスと ID オプション」を参照してください。
複数の Azure サブスクリプションがある場合は、Set-AzContext コマンドレットを呼び出して、クイックスタートに使用するサブスクリプションを設定します。

リソースグループを作成する

Azure リソースグループは、Azure リソースが展開され管理される論理グループです。リソースグループを作成する際は、場所の指定を求めるプロンプトが表示されます。この場所は、リソースグループのメタデータが格納される場所です。また、リソースの作成時に別のリージョンを指定しない場合は、Azure でリソースが実行される場所でもあります。

次の例では、myResourceGroup という名前のリソースグループを eastus に作成します。

New-AzResourceGroup コマンドレットを使用してリソースグループを作成します。

New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus

リソースグループが正常に作成された場合の出力例は、次のようになります。

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

AKS クラスターの作成

AKS クラスターを作成するには、New-AzAksCluster コマンドレットを使用します。次の例では、1 つのノードが含まれた myAKSCluster という名前のクラスターを作成し、システム割り当てマネージド ID を有効にします。

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

数分後、コマンドが完了し、クラスターに関する情報が返されます。

Note

AKS クラスターを作成すると、AKS リソースを保存するための 2 つ目のリソースグループが自動的に作成されます。詳細については、「AKS と一緒にリソースグループが 2 つ作成されるのはなぜでしょうか?」を参照してください。

クラスターに接続する

Kubernetes クラスターを管理するには、Kubernetes のコマンドラインクライアントである kubectl を使います。 Azure Cloud Shell を使用している場合、kubectl は既にインストールされています。ローカルにインストール kubectl するには、コマンドレットを Install-AzAksCliTool 呼び出します。

Import-AzAksCredential コマンドレットを使用して、Kubernetes クラスターに接続するように kubectl を構成します。このコマンドは、資格情報をダウンロードし、それを使用するように Kubernetes CLI を構成します。
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
```
kubectl get コマンドを使用して、ご利用のクラスターへの接続を確認します。このコマンドでは、クラスターノードの一覧が返されます。
```
kubectl get nodes
```
次の出力例は、前の手順で作成した単一ノードを示しています。ノードの状態が [Ready] であることを確認してください。
```
NAME                                STATUS   ROLES   AGE     VERSION
aks-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
```

アプリケーションの配置

アプリケーションをデプロイするには、マニフェストファイルを使用して、AKS ストアアプリケーションの実行に必要なすべてのオブジェクトを作成します。 Kubernetes のマニフェストファイルでは、どのコンテナーイメージを実行するかなど、クラスターの望ましい状態を定義します。マニフェストには、次の Kubernetes のデプロイとサービスが含まれています。

ネットショップ: 顧客が製品を見て注文するための Web アプリケーション。
製品サービス: 製品情報が表示されます。
注文サービス: 注文を行います。
Rabbit MQ: 注文キューのメッセージキュー。

Note

運用環境の永続ストレージを使用せずに Rabbit MQ などのステートフルコンテナーを実行することはお勧めしません。これらはわかりやすくするためにここで使用しますが、Azure CosmosDB や Azure Service Bus などのマネージドサービスを使用することをお勧めします。

aks-store-quickstart.yaml という名前のファイルを作成し、そこに次のマニフェストをコピーします。

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

YAML マニフェストファイルの内訳については、「デプロイと YAML マニフェスト」を参照してください。

YAML ファイルをローカルに作成して保存する場合は、[ファイルのアップロード/ダウンロード] ボタンを選択し、ローカルファイルシステムからファイルを選択することで、CloudShell の既定のディレクトリにマニフェストファイルをアップロードできます。

kubectl apply コマンドを使用してアプリケーションをデプロイし、YAML マニフェストの名前を指定します。

kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

次の出力例は、デプロイとサービスを示しています。

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

アプリケーションをテストする

アプリケーションが実行されると、Kubernetes サービスによってアプリケーションフロントエンドがインターネットに公開されます。このプロセスが完了するまでに数分かかることがあります。

kubectl get pods コマンドを使って、デプロイされたポッドの状態を確認します。続行する前に、すべてのポッドを Running の状態にします。
```
kubectl get pods
```
ストアフロントアプリケーションのパブリック IP アドレスを確認します。 kubectl get service コマンドと --watch 引数を使用して、進行状況を監視します。
```
kubectl get service store-front --watch
```
store-front サービスの [EXTERNAL-IP] の出力は、最初は pending と表示されます。
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
EXTERNAL-IP アドレスが保留中から実際のパブリック IP アドレスに変わったら、CTRL-C を使用して kubectl ウォッチプロセスを停止します。

次の出力例は、サービスに割り当てられている有効なパブリック IP アドレスを示しています。
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
Azure Store アプリが動作していることを確認するには、Web ブラウザーを開いてサービスの外部 IP アドレスにアクセスします。

クラスターを削除する

AKS チュートリアルを実行する予定がない場合は、Azure の料金を回避するために不要なリソースをクリーンします。 Remove-AzResourceGroup コマンドレットを呼び出して、リソースグループ、コンテナーサービス、およびすべての関連リソースを削除します。

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

Note

AKS クラスターはシステム割り当てマネージド ID (このクイックスタートで使用した既定の ID オプション) を使用して作成されました。ID はプラットフォームによって管理され、削除する必要はありません。

次のステップ

このクイックスタートでは、Kubernetes クラスターをデプロイし、シンプルな複数コンテナーアプリケーションをそこにデプロイしました。このサンプルアプリケーションはデモのみを目的としており、Kubernetes アプリケーションのすべてのベストプラクティスを表しているわけではありません。実稼動用に AKS を使用した完全なソリューションを作成するうえでのガイダンスについては、AKS ソリューションガイダンスに関する記事を参照してください。

AKS の詳細を確認し、完全なコードからデプロイの例までを確認するには、Kubernetes クラスターのチュートリアルに進んでください。

AKS チュートリアル

クイック スタート: Azure PowerShell を使用して Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターをデプロイする

開始する前に

リソース グループを作成する

AKS クラスターの作成

クラスターに接続する

アプリケーションの配置

アプリケーションをテストする

クラスターを削除する

次のステップ

その他のリソース

クイックスタート: Azure PowerShell を使用して Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターをデプロイする

リソースグループを作成する