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Azure Kubernetes Service (AKS) に Kafka をデプロイするためのインフラストラクチャを準備する

この記事では、Azure Kubernetes Service (AKS) に Kafka クラスターをデプロイするためのインフラストラクチャを準備します。

アーキテクチャの概要

Kafka デプロイのターゲット AKS アーキテクチャは、包括的なゾーン冗長設計を通じて高可用性に優先順位を付けます。 この設計では、ワークロードの分散とストレージの配置を維持するために、可用性ゾーンごとに 1 つずつ、3 つのノード プールが必要です。 このアーキテクチャの永続ボリュームにはゾーン アフィニティがあるため、このゾーン構成は重要です。 クラスター オートスケーラーでプロビジョニングされた新しいノードは、適切なゾーンに作成する必要があります。 このゾーン固有性がないと、ゾーンにバインドされた永続ボリュームを持つポッドは保留のままとなります。 Strimzi クラスター オペレーターと Kafka ブローカー インスタンスの複数のレプリカが定義され、ゾーン間で分散されるため、ターゲット リージョン内のノードとゾーン全体の障害に対する回復性が提供されます。 リソースの競合を防ぎ、予測可能なパフォーマンスを確保するには、Kafka ワークロード用の専用ノード プールを強くお勧めします。

[前提条件]

  • まだ行っていない場合は、 Strimzi を使用して Azure Kubernetes Service (AKS) に Kafka をデプロイするための概要を確認してください。
  • Terraform v1.3.0 以降がインストールされています。
  • インストールされて認証されている Azure CLI。
  • インフラストラクチャ リソースを作成し、マネージド ID に RBAC を割り当てるための十分なアクセス許可:ネットワーク共同作成者、Azure Kubernetes サービス共同作成者、ロール ベースのアクセス制御管理者。

インフラストラクチャのデプロイ

次の手順では、AKS クラスターをデプロイし、Kafka デプロイに必要なインフラストラクチャをサポートする手順について説明します。

ヒント

既存の AKS クラスターまたは既存のサポート インフラストラクチャがある場合: 完全なデプロイ手順をスキップするか、コードを調整できますが、インフラストラクチャと AKS クラスターが次の要件を満たしていることを確認します。

  • ノードのサブネットを持つ仮想ネットワーク
  • AKS クラスターにインストールされている Azure Container Storage。
  • 可用性ゾーンごとのノード プール (1、2、3)。
  • ワークロードの要件に基づいて 適切な VM サイズ を持つ Kafka 用の専用ノード プール。
  • Azure Managed Prometheus と Azure Managed Grafana が構成されました。

環境変数を設定する

  • CLI コマンドを実行する前に、要件を満たす値と共に、このガイド全体で使用する次の環境変数を設定します。

    export RESOURCE_GROUP_NAME="rg-kafka"  
export LOCATION="canadacentral"  
export VNET_NAME="vnet-aks-kafka"  
export SUBNET_NAME="node-subnet"  
export AKS_CLUSTER_NAME="aks-kafka-cluster"  
export AKS_TIER=standard
export NAT_GATEWAY_NAME="nat-kafka"  
export ADDRESS_SPACE="10.31.0.0/20"  
export SUBNET_PREFIX="10.31.0.0/21"  
export SYSTEM_NODE_COUNT_MIN=3
export SYSTEM_NODE_COUNT_MAX=6
export SYSTEM_NODE_VM_SIZE="Standard_D4ds_v5"   
export KAFKA_NODE_COUNT_MIN=1  
export KAFKA_NODE_COUNT_MAX=3 
export KAFKA_NODE_COUNT=1
export KAFKA_NODE_VM_SIZE="Standard_D16ds_v5"  
export LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_NAME="law-monitoring"  
export DIAGNOSTIC_SETTINGS_NAME="aks-diagnostic-settings"  
export ACR_NAME="aksacr123"  
export ACR_SKU="Premium"  
export USER_ASSIGNED_IDENTITY_NAME="uami-aks"  
export KUBERNETES_VERSION="1.30.0"  
export AAD_ADMIN_GROUP_OBJECT_IDS="<your-admin-group-object-id>"    
export AAD_TENANT_ID="<your-tenant-id>"  
export GRAFANA_NAME="grafana-kafka-aks"  
export PROMETHEUS_WORKSPACE_NAME="prometheus-aks"

Precluster ネットワークのデプロイ

Kafka 用の AKS クラスターをデプロイする前に、AKS クラスターのデプロイをサポートする前提条件のネットワーク リソースをデプロイします。

  1. 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 $RESOURCE_GROUP_NAME --location $LOCATION

  2. az network vnet create コマンドを使用して、仮想ネットワークを作成します。

    az network vnet create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--name $VNET_NAME \
--address-prefix $ADDRESS_SPACE \
--location $LOCATION

  3. az network vnet subnet create コマンドを使用してサブネットを作成します。

    az network vnet subnet create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--vnet-name $VNET_NAME \
--name $SUBNET_NAME \
--address-prefix $SUBNET_PREFIX

  4. az network public-ip create コマンドを使用して、NAT ゲートウェイのパブリック IP を作成します。

    az network public-ip create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--name ${NAT_GATEWAY_NAME}-public-ip \
--sku Standard \
--location $LOCATION

  5. az network nat gateway create コマンドを使用して NAT ゲートウェイを作成します。

    az network nat gateway create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--name $NAT_GATEWAY_NAME \
--public-ip-addresses ${NAT_GATEWAY_NAME}-public-ip \
--location $LOCATION

  6. az network vnet subnet update コマンドを使用して、NAT ゲートウェイをノード サブネットに関連付けます。

    az network vnet subnet update \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--vnet-name $VNET_NAME \
--name $SUBNET_NAME \
--nat-gateway $NAT_GATEWAY_NAME

クラスター前の監視とガバナンスの配置

Kafka 用の AKS クラスターをデプロイする前に、AKS クラスターのデプロイをサポートする前提条件の監視およびガバナンス リソースをデプロイします。

  1. az monitor log-analytics workspace create コマンドを使用して、Log Analytics ワークスペースを作成します。

    az monitor log-analytics workspace create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--workspace-name $LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_NAME \
--location $LOCATION

  2. az monitor account create コマンドを使用して、Prometheus 用の Azure Monitor ワークスペースを作成します。

    az monitor account create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--name $PROMETHEUS_WORKSPACE_NAME \
--location $LOCATION

  3. az grafana create コマンドを使用して、Azure マネージド Grafana インスタンスを作成します。

    az grafana create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--name $GRAFANA_NAME \
--location $LOCATION \
--api-key Enabled \
--deterministic-outbound-ip Enabled \
--public-network-access Enabled \
--grafana-major-version 11

    注

    Azure Managed Grafana には、 一部のリージョンで使用可能なゾーン冗長性があります。 ターゲット リージョンにゾーン冗長性がある場合は、 --zone-redundancy Enabled 引数を使用します。

  4. az acr create コマンドを使用して Azure コンテナー レジストリを作成します。

    az acr create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--name $ACR_NAME \
--sku $ACR_SKU \
--location $LOCATION \
--admin-enabled false \
--zone-redundancy Enabled

  5. az identity create コマンドを使用して、ユーザー割り当てマネージド ID を作成します。

    az identity create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--name $USER_ASSIGNED_IDENTITY_NAME \
--location $LOCATION

  6. az role assignment create コマンドを使用して、Grafana インスタンスのマネージド ID に RBAC アクセス許可を割り当てます。

    az role assignment create \
--assignee $(az grafana show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $GRAFANA_NAME --query identity.principalId -o tsv) \
--role "Monitoring Reader" --scope $(az group show --name $RESOURCE_GROUP_NAME --query id -o tsv)

AKS クラスターのデプロイ

Azure CLI を使用して、可用性ゾーンごとの Kafka 用の専用ノード プールと Azure Container Storage が有効になっている AKS クラスターをデプロイします。

  1. まず、 az role assignment create コマンドを使用して、AKS のユーザー割り当てマネージド ID にネットワーク共同作成者ロールを割り当てます。

    az role assignment create \
--assignee $(az identity show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $USER_ASSIGNED_IDENTITY_NAME --query principalId -o tsv) \
--role "Network Contributor" \
--scope $(az group show --name $RESOURCE_GROUP_NAME --query id -o tsv)

  2. az aks create コマンドを使用して、AKS クラスターを作成します。

    az aks create \
--name $AKS_CLUSTER_NAME \
--aad-admin-group-object-ids $AAD_ADMIN_GROUP_OBJECT_IDS \
--aad-tenant-id $AAD_TENANT_ID \
--assign-identity $(az identity show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $USER_ASSIGNED_IDENTITY_NAME --query id -o tsv) \
--attach-acr $(az acr show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $ACR_NAME --query id -o tsv) \
--auto-upgrade-channel patch \
--enable-aad \
--enable-addons monitoring \
--enable-azure-monitor-metrics \
--enable-cluster-autoscaler \
--enable-managed-identity \
--enable-oidc-issuer \
--enable-workload-identity \
--kubernetes-version $KUBERNETES_VERSION \
--load-balancer-sku standard \
--location $LOCATION \
--max-count $SYSTEM_NODE_COUNT_MAX \
--max-pods 110 \
--min-count $SYSTEM_NODE_COUNT_MIN \
--network-dataplane cilium \
--network-plugin azure \
--network-plugin-mode overlay \
--network-policy cilium \
--node-osdisk-type Ephemeral \
--node-os-upgrade-channel NodeImage \
--node-vm-size $SYSTEM_NODE_VM_SIZE \
--nodepool-labels "role=system" \
--nodepool-name systempool \
--nodepool-tags "env=production" \
--os-sku AzureLinux \
--outbound-type userAssignedNATGateway \
--pod-cidr 10.244.0.0/16 \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--tags "env=production" \
--tier $AKS_TIER \
--vnet-subnet-id $(az network vnet subnet show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --vnet-name $VNET_NAME --name $SUBNET_NAME --query id -o tsv) \
--workspace-resource-id $(az monitor log-analytics workspace show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --workspace-name $LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_NAME --query id -o tsv) \
--zones 1 2 3

  3. for ループと az aks nodepool add コマンドを使用して、可用性ゾーンごとに追加のノード プールを作成します。

    for zone in 1 2 3; do
  az aks nodepool add \
  --cluster-name $AKS_CLUSTER_NAME \
  --enable-cluster-autoscaler \
  --labels app=kafka acstor.azure.com/io-engine=acstor \
  --max-count $KAFKA_NODE_COUNT_MAX \
  --max-surge 10% \
  --min-count $KAFKA_NODE_COUNT_MIN \
  --node-count $KAFKA_NODE_COUNT \
  --mode User \
  --name "kafka$zone" \
  --node-osdisk-type Ephemeral \
  --node-vm-size $KAFKA_NODE_VM_SIZE \
  --os-sku AzureLinux \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
  --vnet-subnet-id $(az network vnet subnet show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --vnet-name $VNET_NAME --name $SUBNET_NAME --query id -o tsv) \
  --zones $zone
done

  4. az aks update コマンドを使用して、AKS クラスターで azureDisk で Azure Container Storage を有効にします。

    az aks update \
--name $AKS_CLUSTER_NAME \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--enable-azure-container-storage azureDisk

  5. az aks update コマンドを使用して、Azure Managed Prometheus と Grafana の統合を有効にします。

    az aks update \
--name $AKS_CLUSTER_NAME \
--resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME \
--enable-azure-monitor-metrics \
--azure-monitor-workspace-resource-id $(az monitor account show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $PROMETHEUS_WORKSPACE_NAME --query id -o tsv) \
--grafana-resource-id $(az grafana show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $GRAFANA_NAME --query id -o tsv)

  6. 省略可能: az monitor diagnostic-settings create コマンドを使用して、AKS クラスターの診断設定を構成します。

    az monitor diagnostic-settings create \
--resource $(az aks show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $AKS_CLUSTER_NAME --query id -o tsv) \
--name $DIAGNOSTIC_SETTINGS_NAME \
--workspace $(az monitor log-analytics workspace show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --workspace-name $LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_NAME --query id -o tsv) \
--logs '[{"category": "kube-apiserver", "enabled": true}, {"category": "kube-audit", "enabled": true}, {"category": "kube-audit-admin", "enabled": true}, {"category": "kube-controller-manager", "enabled": true}, {"category": "kube-scheduler", "enabled": true}, {"category": "cluster-autoscaler", "enabled": true}, {"category": "cloud-controller-manager", "enabled": true}, {"category": "guard", "enabled": true}, {"category": "csi-azuredisk-controller", "enabled": true}, {"category": "csi-azurefile-controller", "enabled": true}, {"category": "csi-snapshot-controller", "enabled": true}]' \
--metrics '[{"category": "AllMetrics", "enabled": true}]'

このセクションでは、Terraform を使用して AKS クラスターとサポート インフラストラクチャ リソースをデプロイします。

  • Azure 検証済みモジュール (AVM) を使用する可用性ゾーンごとのノード プールを持つプライベート AKS クラスター。
  • 仮想ネットワークとサブネットの構成。
  • 送信接続用の NAT ゲートウェイ。
  • プライベート エンドポイントを持つ Azure Container Registry。
  • AKS のユーザー割り当てマネージド ID。
  • Prometheus メトリック用の Azure Monitor ワークスペース。
  • Prometheus 統合を使用した Azure Managed Grafana ダッシュボード。
  • 適切なラベルを持つ Kafka ワークロード用の専用ノード プール。
  • 永続ボリューム用の Azure Container Storage 拡張機能。

注

この Terraform デプロイでは、運用 AKS クラスターに Azure 検証済みモジュール を使用します。 その結果、クラスターはプライベート クラスターとしてデプロイされ、特定の設定が施されています。 後続の kubectl コマンドを実行するには、適切な接続が必要です。

ニーズに合わせてモジュール構成をカスタマイズするには、リポジトリをフォークまたは複製し、モジュール ソース参照を更新します。

  1. variables.tfを Terraform ディレクトリにコピーします。

    variable "azure_subscription_id" {
type        = string
description = "The Azure subscription ID to use for the resources."

}
variable "enable_telemetry" {
type        = bool
default     = true
description = "This variable controls whether or not telemetry is enabled for the module."
}

variable "kubernetes_cluster_name" {
type        = string
default     = "kafka-cluster"
description = "The name of the Kubernetes cluster."
}

variable "kubernetes_version" {
type        = string
default     = "1.30"
description = "The version of Kubernetes to use for the cluster."
}

variable "resource_group_name" {
type        = string
description = "The name of the resource group in which to create the resources."
}

variable "rbac_aad_admin_group_object_ids" {
type        = list(string)
description = "The object IDs of the Azure AD groups that should be granted admin access to the Kubernetes cluster."    
}

variable "location" {
type        = string
description = "The location in which to create the resources."
}

  2. 変数を確認し、必要に応じて kafka.tfvars を作成します。 要件を満たす値で更新します。

    # Replace placeholder values with your actual configuration

azure_subscription_id = "00000000-0000-0000-0000-000000000000" # Replace with your actual subscription ID
location              = "Canada Central"
enable_telemetry      = true
kubernetes_cluster_name = "kafka-aks-cluster"
kubernetes_version    = "1.30"
resource_group_name   = "rg-kafka-prod"
rbac_aad_admin_group_object_ids = [
"0000-0000-0000-0000", 
# Add additional admin group object IDs as needed
]

  3. main.tfを Terraform ディレクトリにコピーします。

    terraform {
  required_version = ">= 1.3.0"
  required_providers {
    azurerm = {
      source  = "hashicorp/azurerm"
      version = ">= 4, <5"
    }
  }
}
provider "azurerm" {
  features {
    resource_group {
      prevent_deletion_if_contains_resources = false
    }
  }
  subscription_id = var.azure_subscription_id
}
module "naming" {
  source  = "Azure/naming/azurerm"
  version = ">= 0.3.0"
}

resource "azurerm_user_assigned_identity" "this" {
  location            = var.location
  name                = "uami-${var.kubernetes_cluster_name}"
  resource_group_name = var.resource_group_name
}

data "azurerm_client_config" "current" {}

module "avm-ptn-aks-production" {
  source = "github.com/Azure/terraform-azurerm-avm-ptn-aks-production"
  kubernetes_version  = "1.30"
  enable_telemetry    = var.enable_telemetry 
  name                = var.kubernetes_cluster_name
  resource_group_name = var.resource_group_name
  location = var.location 
  default_node_pool_vm_sku = "Standard_D8ds_v5"
  network = {
    name                = module.avm_res_network_virtualnetwork.name
    resource_group_name = var.resource_group_name
    node_subnet_id      = module.avm_res_network_virtualnetwork.subnets["subnet"].resource_id
    pod_cidr            = "192.168.0.0/16"
  }
  acr = {
    name                          = module.naming.container_registry.name_unique
    subnet_resource_id            = module.avm_res_network_virtualnetwork.subnets["private_link_subnet"].resource_id
    private_dns_zone_resource_ids = [azurerm_private_dns_zone.this.id]
  }
  managed_identities = {
    user_assigned_resource_ids = [
      azurerm_user_assigned_identity.this.id
    ]
  }
  rbac_aad_tenant_id = data.azurerm_client_config.current.tenant_id
  rbac_aad_admin_group_object_ids =  var.rbac_aad_admin_group_object_ids
  rbac_aad_azure_rbac_enabled = true

  node_pools = {
    kafka = {
      name                 = "kafka"
      vm_size              = "Standard_D16ds_v5"
      orchestrator_version = "1.30"
      max_count            = 3
      min_count            = 1
      os_sku               = "AzureLinux"
      mode                 = "User"
      os_disk_size_gb      = 128
      labels = {
        "app" = "kafka"
        "acstor.azure.com/io-engine" = "acstor"
      }
    }
  }
}

resource "azurerm_private_dns_zone" "this" {
  name                = "privatelink.azurecr.io"
  resource_group_name = var.resource_group_name
}

resource "azurerm_nat_gateway" "this" {
  location            = var.location
  name                = module.naming.nat_gateway.name_unique
  resource_group_name = var.resource_group_name
}

resource "azurerm_public_ip" "this" {
  name                = module.naming.public_ip.name_unique
  location            = var.location
  resource_group_name = var.resource_group_name
  allocation_method   = "Static"
  sku                 = "Standard"
}

resource "azurerm_nat_gateway_public_ip_association" "this" {
  nat_gateway_id       = azurerm_nat_gateway.this.id
  public_ip_address_id = azurerm_public_ip.this.id  
}

module "avm_res_network_virtualnetwork" {
  source  = "Azure/avm-res-network-virtualnetwork/azurerm"
  version = "0.7.1"

  address_space       = ["10.31.0.0/16"]
  location            = var.location
  name                = "vnet-aks-lab"
  resource_group_name = var.resource_group_name
  subnets = {
    "subnet" = {
      name             = "nodecidr"
      address_prefixes = ["10.31.0.0/17"]
      nat_gateway = {
        id = azurerm_nat_gateway.this.id
      }
      private_link_service_network_policies_enabled = false
    }
    "private_link_subnet" = {
      name             = "private_link_subnet"
      address_prefixes = ["10.31.129.0/24"]
    }
  }
}

resource "azurerm_monitor_workspace" "this" {
  name                = "prometheus-aks"
  location            = var.location
  resource_group_name = var.resource_group_name
}

resource "azurerm_monitor_data_collection_endpoint" "dataCollectionEndpoint" {
  name                = "prom-aks-endpoint"
  location            = var.location
  resource_group_name = var.resource_group_name
  kind                = "Linux"
}

resource "azurerm_monitor_data_collection_rule" "dataCollectionRule" {
  name      = "prom-aks-dcr"
  location            = var.location
  resource_group_name = var.resource_group_name
  data_collection_endpoint_id = azurerm_monitor_data_collection_endpoint.dataCollectionEndpoint.id
  kind                        = "Linux"
  description = "DCR for Azure Monitor Metrics Profile (Managed Prometheus)"
  destinations {
    monitor_account {
      monitor_account_id = azurerm_monitor_workspace.this.id
      name               = "PrometheusAzMonitorAccount"
    }
  }
  data_flow {
    streams      = ["Microsoft-PrometheusMetrics"]
    destinations = ["PrometheusAzMonitorAccount"]
  }
  data_sources {
    prometheus_forwarder {
      streams = ["Microsoft-PrometheusMetrics"]
      name    = "PrometheusDataSource"
    }
  }

}

resource "azurerm_monitor_data_collection_rule_association" "dataCollectionRuleAssociation" {
  name                    = "prom-aks-dcra"
  target_resource_id      = module.avm-ptn-aks-production.resource_id
  data_collection_rule_id = azurerm_monitor_data_collection_rule.dataCollectionRule.id
  description             = "Association of data collection rule. Deleting this association will break the data collection for this AKS Cluster."
}

resource "azurerm_dashboard_grafana" "this" {
  name                              = "grafana-kafka-aks"
  location                          = var.location
  resource_group_name               = var.resource_group_name
  api_key_enabled                   = true
  deterministic_outbound_ip_enabled = true
  public_network_access_enabled     = true
  grafana_major_version             = 11

  azure_monitor_workspace_integrations {
    resource_id = azurerm_monitor_workspace.this.id
  }

  identity {
    type = "SystemAssigned"
  }
}

data "azurerm_resource_group" "current" {
  name       = var.resource_group_name
  depends_on = [azurerm_dashboard_grafana.this]
}

resource "azurerm_role_assignment" "grafana_monitoring_reader" {
  scope                            = data.azurerm_resource_group.current.id
  role_definition_name             = "Monitoring Reader"
  principal_id                     = azurerm_dashboard_grafana.this.identity[0].principal_id
  skip_service_principal_aad_check = true
}

resource "azurerm_kubernetes_cluster_extension" "container_storage" {
  name           = "microsoft-azurecontainerstorage"
  cluster_id     = module.avm-ptn-aks-production.resource_id
  extension_type = "microsoft.azurecontainerstorage"
  configuration_settings = {
    "enable-azure-container-storage" : "azureDisk",
  }
}

  4. terraform init コマンドを使用して Terraform を初期化します。

    terraform init

  5. terraform plan コマンドを使用してデプロイ 計画を作成します。

    terraform plan -var-file="kafka.tfvars"

  6. terraform apply コマンドを使用して構成を適用します。

    terraform apply -var-file="kafka.tfvars"

デプロイを検証し、クラスターに接続する

AKS クラスターをデプロイした後、次の手順を使用してデプロイを検証し、AKS API Server にアクセスします。

  1. az aks show コマンドを使用して、AKS クラスターのデプロイを確認します。

    az aks show --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $AKS_CLUSTER_NAME --output table

  2. デプロイを確認したら、 az aks get-credentials コマンドを使用して AKS クラスターに接続します。

    az aks get-credentials --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name $AKS_CLUSTER_NAME

  3. kubectl get コマンドを使用してノードを一覧表示して、接続を確認します。

    kubectl get nodes

Azure Container Storage ストレージ プールを作成する

  1. kubectl get コマンドを使用して、AKS クラスターで Azure Container Storage が実行されていることを確認します。

    kubectl get deploy,ds -n acstor

    現時点では、テイントを持つノードを処理するための容認を使用して Azure Container Storage を構成することはできません。 ノードにテイントを追加すると、Azure Container Storage のデプロイがブロックされます。

  2. クラスターをデプロイし、Azure Container Storage が実行されていることを検証したら、kubectl apply コマンドを使用してマルチゾーンStoragePool構成を適用します。

    kubectl apply -f - <<EOF  
---  
apiVersion: containerstorage.azure.com/v1  
kind: StoragePool  
metadata:  
  name: azuredisk-zr  
  namespace: acstor  
spec:  
  zones: ["1","2","3"]  
  poolType:  
    azureDisk:  
      skuName: PremiumV2_LRS  
      iopsReadWrite: 5000  
      mbpsReadWrite: 200  
  resources:  
    requests:  
      storage: 1Ti    
EOF

重要

上記のストレージ構成は、開始点を表します。 運用環境のデプロイでは、「Azure Container Storage」セクションで説明されているように、予想される Kafka クラスターのサイズとワークロードに基づいて、iopsReadWrite、mbpsReadWrite、およびstorageの値を調整します。

次のステップ

Azure Kubernetes Service (AKS) に Strimzi と Kafka をデプロイする

貢献者

Microsoft では、この記事を保持しています。 当初の寄稿者は次のとおりです。

  • セルヒオ・ナバー |シニア カスタマー エンジニア
  • Erin Schaffer |コンテンツ開発者 2