Início Rápido: Implantar um cluster do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) usando um modelo do ARM

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 um modelo do Azure Resource Manager.
  • Executar um aplicativo de vários contêineres de exemplo com um grupo de microsserviços e front-ends da Web simulando um cenário de varejo.

Um Modelo do Azure Resource Manager é um arquivo JSON (JavaScript Object Notation) que define a infraestrutura e a configuração do seu projeto. O modelo usa a sintaxe declarativa. Você descreve a implantação pretendida sem escrever a sequência de comandos de programação para criar a implantação.

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.

  • Assegure-se de que a identidade que você usa para criar o 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 modelo do ARM, é necessário ter acesso de gravação aos recursos que você implanta e acesso a todas as operações no tipo de recurso Microsoft.Resources/deployments. Por exemplo, para implantar uma máquina virtual, você precisa Microsoft.Compute/virtualMachines/write e permissões Microsoft.Resources/deployments/*. Para ver uma lista de funções e permissões, consulte Funções interna do Azure.

Depois de implantar o cluster a partir do modelo, você pode usar a CLI do Azure ou o Azure PowerShell para se conectar ao cluster e implantar o aplicativo de exemplo.

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.

Criar um par de chaves SSH

Para criar um cluster do AKS usando um arquivo modelo do ARM, forneça uma chave pública SSH. Se você precisar desse recurso, siga as etapas nesta seção. Caso contrário, pule para a seção Examinar o modelo.

Para acessar nós do AKS, conecte-se usando um par de chaves SSH (público e privado). Para 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 comando az sshkey create ou o comando ssh-keygen.

    # Create an SSH key pair using Azure CLI
    az sshkey create --name "mySSHKey" --resource-group "myResourceGroup"
    
    # or
    
    # Create an SSH key pair using ssh-keygen
    ssh-keygen -t rsa -b 4096
    
  3. Para implantar o modelo, você deve fornecer a chave pública do par SSH. Para recuperar a chave pública, chame az sshkey show:

    az sshkey show --name "mySSHKey" --resource-group "myResourceGroup" --query "publicKey"
    

Por padrão, os arquivos de chave SSH são criados no diretório ~/.ssh. A execução do comando az sshkey create ou ssh-keygen substituirá qualquer par de chaves SSH existente com o mesmo nome.

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

Examinar o modelo

O modelo usado neste início rápido é proveniente dos Modelos de Início Rápido do Azure.

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "metadata": {
    "_generator": {
      "name": "bicep",
      "version": "0.9.1.41621",
      "templateHash": "2637152180661081755"
    }
  },
  "parameters": {
    "clusterName": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "aks101cluster",
      "metadata": {
        "description": "The name of the Managed Cluster resource."
      }
    },
    "location": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[resourceGroup().location]",
      "metadata": {
        "description": "The location of the Managed Cluster resource."
      }
    },
    "dnsPrefix": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "Optional DNS prefix to use with hosted Kubernetes API server FQDN."
      }
    },
    "osDiskSizeGB": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 0,
      "maxValue": 1023,
      "minValue": 0,
      "metadata": {
        "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."
      }
    },
    "agentCount": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 3,
      "maxValue": 50,
      "minValue": 1,
      "metadata": {
        "description": "The number of nodes for the cluster."
      }
    },
    "agentVMSize": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "standard_d2s_v3",
      "metadata": {
        "description": "The size of the Virtual Machine."
      }
    },
    "linuxAdminUsername": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "User name for the Linux Virtual Machines."
      }
    },
    "sshRSAPublicKey": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "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'"
      }
    }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.ContainerService/managedClusters",
      "apiVersion": "2022-05-02-preview",
      "name": "[parameters('clusterName')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "identity": {
        "type": "SystemAssigned"
      },
      "properties": {
        "dnsPrefix": "[parameters('dnsPrefix')]",
        "agentPoolProfiles": [
          {
            "name": "agentpool",
            "osDiskSizeGB": "[parameters('osDiskSizeGB')]",
            "count": "[parameters('agentCount')]",
            "vmSize": "[parameters('agentVMSize')]",
            "osType": "Linux",
            "mode": "System"
          }
        ],
        "linuxProfile": {
          "adminUsername": "[parameters('linuxAdminUsername')]",
          "ssh": {
            "publicKeys": [
              {
                "keyData": "[parameters('sshRSAPublicKey')]"
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  ],
  "outputs": {
    "controlPlaneFQDN": {
      "type": "string",
      "value": "[reference(resourceId('Microsoft.ContainerService/managedClusters', parameters('clusterName'))).fqdn]"
    }
  }
}

O tipo de recurso definido no modelo ARM é Microsoft.ContainerService/managedClusters.

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

Implantar o modelo

  1. Selecione Implantar no Azure para entrar e abrir um modelo.

    Button to deploy the Resource Manager template to Azure.

  2. Na página Noções Básicas, deixe os valores padrão para Tamanho do Disco do Sistema Operacional, Contagem de Agentes, Tamanho da VM do Agente e Tipo de Sistema Operacional, e configure os seguintes parâmetros de modelo:

    • Assinatura: Selecione uma assinatura do Azure.
    • Grupo de recursos: Selecione Criar novo. Insira um nome exclusivo para o grupo de recursos, como myResourceGroup, e selecione OK.
    • Localização: selecione um local, como Leste dos EUA.
    • Nome do cluster: insira um nome exclusivo para o cluster do AKS, como myAKSCluster.
    • 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.
    • Origem de chave pública SSH: selecione Usar chave pública existente.
    • Nome do par de chaves: copie e cole o bloco público do seu par de chaves SSH (por padrão, o conteúdo de ~/.ssh/id_rsa.pub).
  3. Selecione Examinar + Criar>Criar.

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.

Conectar-se ao cluster

Para gerenciar um cluster do Kubernetes, use o cliente de linha de comando do Kubernetes, kubectl.

Se você usar o Azure Cloud Shell, o kubectl já estará instalado. Para instalar e executar kubectl localmente, chame 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 myResourceGroup --name myAKSCluster
    
  2. 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 os três nós criados nas etapas anteriores. Verifique se que o status do nó é Pronto.

    NAME                                STATUS   ROLES   AGE   VERSION
    aks-agentpool-27442051-vmss000000   Ready    agent   10m   v1.27.7
    aks-agentpool-27442051-vmss000001   Ready    agent   10m   v1.27.7
    aks-agentpool-27442051-vmss000002   Ready    agent   11m   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:

Screenshot of Azure Store sample architecture.

  • 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

  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.

    Screenshot of AKS Store sample application.

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 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.