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Guia de início rápido: implantar um cluster do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) usando Bicep

  • Artigo

O AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) é um serviço de Kubernetes gerenciado que permite implantar e gerenciar clusters rapidamente. Neste início rápido, você:

  • Implantar um cluster do AKS usando o Bicep.
  • Executar um aplicativo de vários contêineres de exemplo com um grupo de microsserviços e front-ends da Web simulando um cenário de varejo.

Observação

Para começar a provisionar rapidamente um cluster do AKS, 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.

Antes de começar

  • Este artigo requer a CLI do Azure versão 2.0.64 ou posterior. Se você estiver usando o Azure Cloud Shell, a versão mais recente já está instalada lá.
  • Este artigo exige um grupo de recursos do Azure existente. Se precisar criar um, use o comando az group create.
  • Para criar um cluster do AKS usando um arquivo Bicep, forneça uma chave pública SSH. Se você precisar desse recurso, consulte a seção a seguir. Caso contrário, vá para Examinar o arquivo Bicep.
  • Verifique se a identidade usada para criar seu cluster tem as permissões mínimas apropriadas. Para obter mais detalhes sobre acesso e identidade do AKS, consulte Opções de acesso e identidade para o AKS (Serviço de Kubernetes do Azure).
  • Para implantar um arquivo Bicep, você precisa de acesso de gravação nos recursos criados e acesso a todas as operações no tipo de recurso Microsoft.Resources/deployments. Por exemplo, para criar uma máquina virtual, você precisa das permissões Microsoft.Compute/virtualMachines/write e Microsoft.Resources/deployments/*. Para ver uma lista de funções e permissões, consulte Funções interna do Azure.

Criar um par de chaves SSH

  1. Acesse https://shell.azure.com para abrir o Cloud Shell no navegador.

  2. Crie um par de chaves SSH usando o az sshkey create comando da CLI do Azure ou o comando ssh-keygen.

    # 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

Para obter mais informações sobre como criar chaves SSH, confira Criar e gerenciar chaves SSH para autenticação no Azure.

Examinar o arquivo Bicep

O arquivo Bicep usado neste guia de início rápido é proveniente dos Modelos de início rápido do Azure.

@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

O recurso definido no arquivo Bicep:

Para obter mais amostras do AKS, confira o site de modelos de início rápido do AKS.

Implante o arquivo Bicep

  1. Salve o arquivo Bicep como main.bicep em seu computador local.

Importante

O arquivo Bicep define o parâmetro clusterName da cadeia de caracteres aks101cluster. Se você quiser usar um nome de cluster diferente, certifique-se de atualizar a cadeia de caracteres para o nome do cluster preferido antes de salvar o arquivo em seu computador.

  1. Para implantar o arquivo Bicep, use a CLI do Azure ou o Azure PowerShell.

    az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file main.bicep --parameters dnsPrefix=<dns-prefix> linuxAdminUsername=<linux-admin-username> sshRSAPublicKey='<ssh-key>'

    Forneça os seguintes valores nos comandos:

    • Prefixo DNS: insira um prefixo DNS exclusivo para seu cluster, como myakscluster.
    • Nome do Usuário Administrador do Linux: insira um nome de usuário para se conectar usando SSH, como azureuser.
    • Chave pública RSA SSH: copie e cole a parte pública do seu par de chaves SSH (por padrão, o conteúdo de ~/.ssh/id_rsa.pub).

    Leva alguns minutos para o cluster do AKS ser criado. Aguarde até que o cluster seja implantado com êxito antes de passar para a próxima etapa.

Validar a implantação do Bicep

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.

  1. Instale kubectl localmente usando o comando az aks install-cli.

    az aks install-cli

  2. 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 myResourceGroup --name myAKSCluster

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

    kubectl get nodes

    A saída de exemplo a seguir mostra o único nó criado nas etapas anteriores. Verifique se que o status do nó é Pronto.

    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

Implantar o aplicativo

A fim de implantar o aplicativo, use um arquivo de manifesto para criar todos os objetos necessários para executar o Aplicativo da Loja do AKS. Um arquivo de manifesto do Kubernetes define o estado desejado de um cluster, por exemplo, as imagens de contêiner a serem executadas. O manifesto inclui as seguintes implantações e serviços do Kubernetes:

Captura de tela da arquitetura de exemplo do Microsoft 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.
  • Rabbit MQ: Fila de mensagens de uma fila de pedidos.

Observação

Não é recomendável executar contêineres com estado, como o Rabbit MQ, sem armazenamento persistente para produção. Eles são usados aqui para simplificar, mas recomendamos o uso de serviços gerenciados, como o Azure CosmosDB ou Barramento de Serviço do Azure.

  1. Crie um arquivo chamado aks-store-quickstart.yaml e copie-o para o manifesto a seguir:

    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

    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 CloudShell selecionando o botão Carregar/Baixar arquivos e selecionando o arquivo no 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. Faça com que todos os pods estejam Running antes de continuar.

    kubectl get pods

  2. Verifique se há um endereço IP público para o aplicativo de 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

  3. Quando o endereço EXTERNAL-IP for alterado de pendente para um endereço IP público real, use CTRL-C para interromper o processo de inspeção 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

  4. 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 seguir o tutorial do AKS, limpe os recursos desnecessários para evitar cobranças 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 myResourceGroup --yes --no-wait

Observação

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.

Próximas etapas

Neste início rápido, você implantou um cluster do Kubernetes e um simples aplicativo com vários contêineres. Esse aplicativo de exemplo é apenas para fins de demonstração e não representa todas as melhores práticas para aplicativos do Kubernetes. Para obter diretrizes sobre como criar soluções completas com o AKS para produção, consulte Diretrizes sobre a solução AKS.

Para saber mais sobre o AKS e percorrer um código completo de exemplo de implantação, prossiga para o tutorial de cluster do Kubernetes.

Tutorial do AKS