Início Rápido: Implantar uma ACL (Azure Container Linux) para o cluster do AKS usando CLI do Azure

Comece a usar Azure ACL (Container Linux) para AKS implantando um cluster do AKS usando o CLI do Azure.

Neste guia de início rápido, você aprende a:

  • Crie um cluster do AKS usando ACL para AKS.
  • Implante o cluster usando CLI do Azure.
  • Executar um exemplo de aplicativo de múltiplos contêineres com um grupo de microsserviços e interfaces web para simular um cenário de varejo.

Note

Este artigo inclui etapas para implantar um cluster com configurações padrão somente para fins de avaliação. Antes de implantar um cluster pronto para produção, recomendamos que você se familiarize com nossa arquitetura de referência de linha de base para considerar como ele se alinha aos seus requisitos de negócios.

Importante

Se você estiver usando Azure ACL (Container Linux) no AKS, examine as seguintes considerações e limitações:

Pré-requisitos

Registrar os provedores de recursos necessários

Talvez seja necessário registrar os provedores de recursos necessários, como Microsoft.ContainerService em sua assinatura Azure.

Verificar o status do registro

Verifique o status do registro usando o az provider show comando.

az provider show --namespace Microsoft.ContainerService --query registrationState

Registrar o provedor de recursos

Se necessário, registre o provedor de recursos Microsoft.ContainerService usando o comando az provider register.

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Definir variáveis de ambiente

Defina as variáveis de ambiente a seguir para uso ao longo deste início rápido. Você pode substituir os valores por seus próprios nomes personalizados se preferir.

export RESOURCE_GROUP="myAKSResourceGroup"
export REGION="westus"
export CLUSTER_NAME="myAKSCluster"

Criar um grupo de recursos

Um grupo de recursos Azure é um grupo lógico no qual Azure recursos são implantados e gerenciados. Ao criar um grupo de recursos, você é solicitado a especificar um local. Esse local é o local de armazenamento dos metadados do grupo de recursos e onde seus recursos são executados em Azure se você não especificar outra região durante a criação de recursos.

Crie um grupo de recursos usando o comando az group create.

az group create \
  --name $RESOURCE_GROUP \
  --location $REGION

Exemplo de saída:

{
  "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myAKSResourceGroup",
  "location": "westus",
  "managedBy": null,
  "name": "myAKSResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Criar um cluster do AKS

Crie um cluster do AKS usando o comando az aks create. O parâmetro --os-sku AzureContainerLinux configura o pool de nós do sistema para usar ACL como sistema operacional dos nós. O exemplo a seguir cria um cluster com um nó e habilita uma identidade gerenciada atribuída pelo sistema:

az aks create \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME \
  --os-sku AzureContainerLinux \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Note

Quando você cria um novo cluster, o AKS cria automaticamente um segundo grupo de recursos para armazenar os recursos do AKS. Para obter mais informações, confira Por que dois grupos de recursos são criados com o AKS?

Conectar-se ao cluster

Para gerenciar um cluster do Kubernetes, use o cliente de linha de comando do Kubernetes, kubectl. kubectl já está instalado se você usa o Azure Cloud Shell. Para instalar kubectl localmente, use o comando az aks install-cli.

  1. Configure o kubectl para se conectar ao cluster do Kubernetes usando o comando az aks get-credentials. Este comando baixa as credenciais e configura a CLI do Kubernetes para usá-las.

    az aks get-credentials \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME

  2. Verifique a conexão com o cluster usando o comando kubectl get. Esse comando retorna uma lista dos nós de cluster.

    kubectl get nodes

Implantar o aplicativo

Para implantar o aplicativo, use um arquivo de manifesto para criar todos os objetos necessários para executar o aplicativo AKS Store. Um arquivo de manifesto do Kubernetes define o estado desejado de um cluster, como quais imagens de contêiner executar. O manifesto inclui as seguintes implantações e serviços do Kubernetes:

Screenshot da arquitetura de exemplo da Azure Store.

  • Frente de loja: Aplicativo Web para clientes visualizarem produtos e fazerem pedidos.
  • Serviço do produto: Mostra informações do produto.
  • Serviço de pedido: Realiza pedidos.
  • RabbitMQ: Fila de mensagens para uma fila de pedidos.

Note

Não recomendamos a execução de contêineres com estado, como RabbitMQ, sem armazenamento persistente para produção. Usamos isso aqui para simplificar, mas recomendamos o uso de serviços geridos, como o Azure Cosmos DB ou o Barramento de Serviço do Azure.

  1. Crie um arquivo chamado aks-store-quickstart.yaml e copie no seguinte manifesto:

    apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  serviceName: rabbitmq
  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
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 20
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
      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
        env:
        - name: AI_SERVICE_URL
          value: "http://ai-service:5001/"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 1Mi
          limits:
            cpu: 2m
            memory: 20Mi
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3002
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3002
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
---
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
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-front
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: store-front
  type: LoadBalancer

    Para obter um detalhamento dos arquivos de manifesto YAML, confira Implantações e manifestos YAML.

    Se você criar e salvar o arquivo YAML localmente, poderá carregar o arquivo de manifesto no diretório padrão no Cloud Shell selecionando o botão Carregar/Baixar arquivos e selecionando o arquivo em seu sistema de arquivos local.

  2. Implante o aplicativo usando o comando kubectl apply e especifique o nome do manifesto YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

    A saída de exemplo a seguir mostra as implantações e os serviços:

    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

Testar o aplicativo

Quando o aplicativo é executado, um serviço de Kubernetes expõe o front-end do aplicativo à Internet. A conclusão desse processo pode levar alguns minutos.

  1. Verifique o status dos pods implantados usando o comando kubectl get pods. Garanta que todos os pods estejam Running, antes de continuar.

    kubectl get pods

  2. Verifique se há um endereço IP público para o aplicativo store-front. Monitore o andamento usando o comando kubectl get service com o argumento --watch.

    kubectl get service store-front --watch

    A saída EXTERNAL-IP do serviço store-front será mostrada inicialmente como pendente:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m

    Quando o endereço EXTERNAL-IP for alterado de pendente para um endereço IP público real, use CTRL-C para parar o processo de monitoramento do kubectl.

    A seguinte saída de exemplo mostra um endereço IP público válido atribuído ao serviço:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m

  3. Abra um navegador da Web no endereço IP externo do serviço para conferir o aplicativo do Microsoft Azure Store em ação.

    Captura de tela do aplicativo de exemplo do AKS Store.

Excluir o cluster

Se você não planeja passar pelo tutorial do AKS, limpe recursos desnecessários para evitar encargos de cobrança do Azure.

Remova o grupo de recursos, o serviço de contêiner e todos os recursos relacionados usando o comando az group delete.

az group delete --name $RESOURCE_GROUP

O cluster do AKS foi criado com uma identidade gerenciada atribuída pelo sistema, que é a opção de identidade padrão usada neste início rápido. A plataforma gerencia essa identidade para que você não precise removê-la manualmente.

Conteúdo relacionado

Neste início rápido, você implantou um cluster do AKS com ACL para AKS usando CLI do Azure. Para saber mais sobre ACL para AKS, consulte Azure ACL (Container Linux) para AKS (Serviço de Kubernetes do Azure).

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