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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

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、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。
  • 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 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。
  • 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、作成したリソースへの書き込みアクセス権と、リソースの種類 Microsoft.Resources/deployments へのすべての操作に対するアクセス権が必要です。 たとえば、仮想マシンを作成するには、Microsoft.Compute/virtualMachines/write および Microsoft.Resources/deployments/* アクセス許可が必要です。 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

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

  2. az sshkey create Azure CLI コマンドまたは ssh-keygen コマンドを使用して SSH キーの組を作成します。

    # 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。

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

  1. 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。

  1. 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。

    az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file main.bicep --parameters 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。

  1. az aks install-cli コマンドを使って、kubectl をローカル環境にインストールします。

    az aks install-cli
    
  2. 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
    
  3. 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
    

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。

Azure Store サンプル アーキテクチャのスクリーンショット。

  • 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
    

    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。

  1. 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
    
  2. 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
    
  3. 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
    
  4. 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。

    AKS Store サンプル アプリケーションのスクリーンショット。

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します。

    az group delete --name myResourceGroup --yes --no-wait
    

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。