Início Rápido: implantar um cluster do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) usando o Azure PowerShell

Artigo
08/02/2024

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 Azure PowerShell.
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 pressupõe uma compreensão básica dos conceitos do Kubernetes. Para obter mais informações, confira Principais conceitos do Kubernetes para o AKS (Serviço de Kubernetes do Azure).

Caso você não tenha uma assinatura do Azure, crie uma conta gratuita do Azure antes de começar.
Para facilitar o uso, experimente o ambiente do PowerShell no Azure Cloud Shell. Para obter mais informações, confira Início Rápido para Azure Cloud Shell.

Se você deseja usar o PowerShell localmente, instale o módulo Az PowerShell e conecte-se à sua conta do Azure usando o cmdlet Connect-AzAccount. Execute os comandos com privilégios administrativos. Para obter mais informações, consulte Instalar o Azure PowerShell.
Certifique-se de que a identidade que você está usando para criar seu cluster tenha 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).
Se você tiver mais de uma assinatura do Azure, defina a assinatura que deseja usar para o início rápido chamando o cmdlet Set-AzContext. Para obter mais informações, confira Gerenciar as assinaturas do Azure com o Azure PowerShell.

Criar um grupo de recursos

Um grupo de recursos do Azure é um grupo lógico no qual os recursos do Azure são implantados e gerenciados. Ao criar um grupo de recursos, você é solicitado a especificar um local. Essa é a localização na qual os metadados do grupo de recursos são armazenados e na qual os recursos são executados no Azure, caso você não especifique outra região durante a criação de recursos.

O exemplo a seguir cria um grupo de recursos chamado myResourceGroup no local eastus.

Crie um grupo de recursos usando o cmdlet New-AzResourceGroup.

New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus

O exemplo de saída a seguir é semelhante à criação com êxito do grupo de recursos:

ResourceGroupName : myResourceGroup
Location          : eastus
ProvisioningState : Succeeded
Tags              :
ResourceId        : /subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/myResourceGroup

Criar cluster AKS

Para criar um cluster do AKS, use o cmdlet New-AzAksCluster. O exemplo a seguir cria um cluster chamado myAKSCluster com um nó e habilita uma identidade gerenciada atribuída pelo sistema.

New-AzAksCluster -ResourceGroupName myResourceGroup `
    -Name myAKSCluster `
    -NodeCount 1 `
    -EnableManagedIdentity `
    -GenerateSshKey

Após alguns minutos, o comando será concluído e retornará informações sobre o cluster.

Observação

Quando você cria um cluster do AKS, um segundo grupo de recursos é criado automaticamente 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 o kubectl localmente, chame o cmdlet Install-AzAksCliTool.

Configure kubectl para se conectar ao cluster do Kubernetes usando o cmdlet Import-AzAksCredential. Este comando baixa as credenciais e configura a CLI do Kubernetes para usá-las.
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
```
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-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
```

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:

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.

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.

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.

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

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 chamando o cmdlet Remove-AzResourceGroup.

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

Observação

Se o cluster do AKS foi criado com a identidade gerenciada atribuída pelo sistema (opção de identidade padrão usada neste guia de início rápido), a identidade é gerenciada pela plataforma e não exige remoção.

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

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