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

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、次の方法について説明します。

• Azure CLI を使用して AKS クラスターをデプロイします。
• マイクロサービスのグループと、小売シナリオをシミュレートする 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、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程度合致しているかを検討することをお勧めします。

開始する前に

このクイックスタートは、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。

• Azure Cloud Shell で Bash 環境を使用します。 詳細については、「Azure Cloud Shell の Bash のクイックスタート」を参照してください。

  

• CLI リファレンス コマンドをローカルで実行する場合、Azure CLI をインストールします。 Windows または macOS で実行している場合は、Docker コンテナーで Azure CLI を実行することを検討してください。 詳細については、「Docker コンテナーで Azure CLI を実行する方法」を参照してください。

  • ローカル インストールを使用する場合は、az login コマンドを使用して Azure CLI にサインインします。 認証プロセスを完了するには、ターミナルに表示される手順に従います。 その他のサインイン オプションについては、Azure CLI でのサインインに関するページを参照してください。

  • 初回使用時にインストールを求められたら、Azure CLI 拡張機能をインストールします。 拡張機能の詳細については、Azure CLI で拡張機能を使用する方法に関するページを参照してください。

  • az version を実行し、インストールされているバージョンおよび依存ライブラリを検索します。 最新バージョンにアップグレードするには、az upgrade を実行します。

• この記事では、Azure CLI のバージョン 2.0.64 以降が必要です。 Azure Cloud Shell を使用している場合は、最新バージョンが既にインストールされています。
• 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をお持ちの場合は、az account set コマンドを使用して、リソースが課金の対象となる適切なサブスクリプション ID を選択してください。

環境変数を定義する

このクイック スタート全体で使用するために、次の環境変数を定義します。

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"
export MY_DNS_LABEL="mydnslabel$RANDOM_ID"

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。

az group create コマンドを使用して、リソース グループを作成します。

az group create --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --location $REGION

結果:

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/myAKSResourceGroupxxxxxx",
  "location": "eastus",
  "managedBy": null,
  "name": "testResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

AKS クラスターを作成する

az aks create コマンドを使用して、AKS クラスターを作成します。 次の例では、1 つのノードが含まれた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。

az aks create --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME --enable-managed-identity --node-count 1 --generate-ssh-keys

Note

新しい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。 kubectl をローカルにインストールするには、az aks install-cli コマンドを使用します。

1. az aks get-credentials コマンドを使用して、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。

   az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
   

2. 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
   

アプリケーションをデプロイする

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。

1. 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。

2. 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、ご利用の YAML マニフェストの名前を指定します。

   kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
   

アプリケーションをテストする

パブリック IP アドレスまたはアプリケーションの URL にアクセスして、アプリケーションが実行されていることを確認できます。

次のコマンドを使用してアプリケーションの URL を取得します。

runtime="5 minute"
endtime=$(date -ud "$runtime" +%s)
while [[ $(date -u +%s) -le $endtime ]]
do
   STATUS=$(kubectl get pods -l app=store-front -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}')
   echo $STATUS
   if [ "$STATUS" == 'True' ]
   then
      export IP_ADDRESS=$(kubectl get service store-front --output 'jsonpath={..status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
      echo "Service IP Address: $IP_ADDRESS"
      break
   else
      sleep 10
   fi
done

curl $IP_ADDRESS

結果:

<!doctype html>
<html lang="">
   <head>
      <meta charset="utf-8">
      <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
      <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
      <link rel="icon" href="/favicon.ico">
      <title>store-front</title>
      <script defer="defer" src="/js/chunk-vendors.df69ae47.js"></script>
      <script defer="defer" src="/js/app.7e8cfbb2.js"></script>
      <link href="/css/app.a5dc49f6.css" rel="stylesheet">
   </head>
   <body>
      <div id="app"></div>
   </body>
</html>

echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"

クラスターを削除する

「AKS チュートリアル」を実行しない場合は、Azure の課金を回避するために不要なリソースをクリーンアップします。 az group delete コマンドを使用して、リソース グループ、コンテナー サービス、すべての関連リソースを削除できます。

Note

AKS クラスターは、本クイックスタートの既定の ID オプションであるシステム割り当てマネージド ID を使用して作成されています。 この ID はプラットフォームによって管理されるため、手動で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専用であり、Kubernetes アプリケーションのすべてのベスト プラクティスを表す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