クイックスタート: Bicep 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]
04/28/2024

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。

Bicep を使用して AKS クラスターを配置します。
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。
アクティブなサブスクリプションを含む Azure アカウントが必要です。お持ちでない場合は、無料のアカウントを作成してください。
Windows Server ノードプールの作成の詳細については、Windows Server コンテナーをサポートする AKS クラスターの作成に関するページを参照してください。
Bicep は、宣言型の構文を使用して Azure リソースをデプロイするドメイン固有言語 (DSL) です。簡潔な構文、信頼性の高いタイプセーフ、およびコードの再利用のサポートが提供されます。 Bicep により、Azure のコードソリューションとしてのインフラストラクチャに最適な作成エクスペリエンスが実現します。

Azure CLI
Azure PowerShell

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 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。
この記事では、既存の Azure リソースグループが必要です。作成する必要がある場合は、az group create コマンドを使用できます。

PowerShell をローカルで実行している場合は、Az PowerShell モジュールをインストールします。 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。
Bicep CLI が必要です。詳細については、Azure PowerShell に関するページを参照してください。
この記事では、既存の Azure リソースグループが必要です。作成する必要がある場合は、New-AzAksCluster コマンドレットを使用できます。

Bicep ファイルを使用して AKS クラスターを作成するには、SSH 公開キーを指定します。このリソースが必要な場合は、次のセクションを参照してください。それ以外の場合は、「Bicep ファイルを確認する」に進みます。
クラスターの作成に使用する ID に、適切な最小限のアクセス許可が付与されていることを確認してください。 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。
Bicep ファイルをデプロイするには、作成したリソースに対する書き込みアクセス権と、リソースの種類に対するすべての操作へのアクセス権が Microsoft.Resources/deployments 必要です。たとえば、仮想マシンを作成するには、必要とアクセス許可が必要 Microsoft.Compute/virtualMachines/write です Microsoft.Resources/deployments/* 。ロールとアクセス許可の一覧については、Azure の組み込みロールに関するページを参照してください。

SSH キーペアの作成

https://shell.azure.com にアクセスし、ブラウザーで Cloud Shell を開きます。

az sshkey create Azure CLI コマンドまたはコマンドを使用して、SSH キーペアをssh-keygen作成します。

# Create an SSH key pair using Azure CLI
az sshkey create --name "mySSHKey" --resource-group "myResourceGroup"

# Create an SSH key pair using ssh-keygen
ssh-keygen -t rsa -b 4096

SSH キーの作成の詳細については、Azure での認証用の SSH キーの作成と管理に関するページを参照してください。

Bicep ファイルを確認する

このクイックスタートで使用される Bicep ファイルは、Azure クイックスタートテンプレートからのものです。

@description('The name of the Managed Cluster resource.')
param clusterName string = 'aks101cluster'

@description('The location of the Managed Cluster resource.')
param location string = resourceGroup().location

@description('Optional DNS prefix to use with hosted Kubernetes API server FQDN.')
param dnsPrefix string

@description('Disk size (in GB) to provision for each of the agent pool nodes. This value ranges from 0 to 1023. Specifying 0 will apply the default disk size for that agentVMSize.')
@minValue(0)
@maxValue(1023)
param osDiskSizeGB int = 0

@description('The number of nodes for the cluster.')
@minValue(1)
@maxValue(50)
param agentCount int = 3

@description('The size of the Virtual Machine.')
param agentVMSize string = 'standard_d2s_v3'

@description('User name for the Linux Virtual Machines.')
param linuxAdminUsername string

@description('Configure all linux machines with the SSH RSA public key string. Your key should include three parts, for example \'ssh-rsa AAAAB...snip...UcyupgH azureuser@linuxvm\'')
param sshRSAPublicKey string

resource aks 'Microsoft.ContainerService/managedClusters@2024-02-01' = {
  name: clusterName
  location: location
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    dnsPrefix: dnsPrefix
    agentPoolProfiles: [
      {
        name: 'agentpool'
        osDiskSizeGB: osDiskSizeGB
        count: agentCount
        vmSize: agentVMSize
        osType: 'Linux'
        mode: 'System'
      }
    ]
    linuxProfile: {
      adminUsername: linuxAdminUsername
      ssh: {
        publicKeys: [
          {
            keyData: sshRSAPublicKey
          }
        ]
      }
    }
  }
}

output controlPlaneFQDN string = aks.properties.fqdn

Bicep ファイルには次のリソースが定義されています。

Microsoft.ContainerService/managedClusters

他の AKS サンプルについては、AKS クイックスタートのテンプレートに関するサイトを参照してください。

Bicep ファイルをデプロイする

Bicep ファイルを main.bicep としてローカルコンピューターに保存します。

重要

Bicep ファイルは、clusterName パラメーターを文字列 aks101cluster に設定します。別のクラスター名を使用する場合は、ファイルをコンピューターに保存する前に、文字列を任意のクラスター名に更新してください。

Azure CLI または Azure PowerShell のどちらかを使用して Bicep ファイルをデプロイします。
- Azure CLI
- Azure PowerShell
```
az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file main.bicep --parameters dnsPrefix=<dns-prefix> linuxAdminUsername=<linux-admin-username> sshRSAPublicKey='<ssh-key>'
```
```
New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus
New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName myResourceGroup -TemplateFile ./main.bicep -dnsPrefix=<dns-prefix> -linuxAdminUsername=<linux-admin-username> -sshRSAPublicKey="<ssh-key>"
```
コマンドには次の値を指定します。
- [DNS プレフィックス] : クラスターの一意の DNS プレフィックス (myakscluster など) を入力します。
- [Linux Admin Username](Linux 管理者ユーザー名) : SSH を使用して接続するためのユーザー名 (azureuser など) を入力します。
- [SSH RSA Public Key](SSH RSA 公開キー) : SSH キーペアの "公開" 部分 (既定では、 ~/.ssh/id_rsa.pub の内容) をコピーして貼り付けます。
AKS クラスターの作成には数分かかります。クラスターが正常にデプロイされるのを待ってから、次の手順に進みます。

Bicep デプロイを検証する

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。

Azure CLI
Azure PowerShell

kubectl az aks install-cli コマンドを使用してローカルにインストールします。
```
az aks install-cli
```
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 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-agentpool-41324942-0   Ready    agent   6m44s   v1.12.6
aks-agentpool-41324942-1   Ready    agent   6m46s   v1.12.6
aks-agentpool-41324942-2   Ready    agent   6m45s   v1.12.6
```

Install-AzAksKubectl コマンドレットを使用してローカルにインストールkubectlします。
```
Install-AzAksKubectl
```
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、前の手順で作成された 3 つの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-agentpool-41324942-0   Ready    agent   6m44s   v1.12.6
aks-agentpool-41324942-1   Ready    agent   6m46s   v1.12.6
aks-agentpool-41324942-2   Ready    agent   6m45s   v1.12.6
```

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。

Azure CLI
Azure PowerShell

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、およびすべての関連リソースを削除します。
```
az group delete --name myResourceGroup --yes --no-wait
```

Remove-AzResourceGroup コマンドレットを使用して、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、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

Share via

クイックスタート: Bicep 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

SSH キーペアの作成

Bicep ファイルを確認する

Bicep ファイルをデプロイする

Bicep デプロイを検証する

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

Share via

クイック スタート: Bicep 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

SSH キー ペアの作成

Bicep ファイルを確認する

Bicep ファイルをデプロイする

Bicep デプロイを検証する

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: Bicep を使用して Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターをデプロイする

SSH キーペアの作成