Поделиться через


Быстрый старт: Развертывание кластера Службы Azure Kubernetes (AKS) с Flatcar Container Linux для AKS (предварительная версия) с помощью Azure CLI

Развертывание в Azure

Служба Azure Kubernetes (AKS) — это управляемая служба Kubernetes, которая позволяет быстро развертывать кластеры и управлять ими. Из этого краткого руководства вы узнаете, как:

  • Создайте кластер AKS с помощью Flatcar Container Linux для AKS (предварительная версия).
  • Развертывание кластера AKS с помощью Azure CLI.
  • Запустите пример многоконтейнерного приложения с группой микрослужб и веб-интерфейсов, которые имитируют сценарий розничной торговли.

Замечание

В этой статье описаны действия по развертыванию кластера с параметрами по умолчанию только для оценки. Прежде чем развертывать готовый к работе кластер, рекомендуется ознакомиться с базовой эталонной архитектурой , чтобы понять, как она соответствует вашим бизнес-требованиям.

Перед тем как начать

В этом руководстве быстрого старта предполагается, что у вас есть базовое понимание концепций Kubernetes. Дополнительные сведения см. в статье Ключевые концепции Kubernetes для службы Azure Kubernetes (AKS).

Регистрация поставщиков ресурсов

Возможно, потребуется зарегистрировать поставщиков ресурсов в подписке Azure. Например, Microsoft.ContainerService требуется.

Проверьте состояние регистрации с помощью az provider show команды.

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

При необходимости зарегистрируйте поставщика ресурсов с помощью команды az provider register .

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Установка aks-preview расширения

Это важно

Предварительные версии функций AKS доступны на условиях самообслуживания и добровольного выбора. Предварительные версии предоставляются "как есть" и "при наличии". На них не распространяются соглашения об уровне обслуживания и ограниченная гарантия. Предварительные версии AKS сопровождаются частичной поддержкой клиентов на основе принципа лучших усилий. Как таковые, эти функции не предназначены для использования в производстве. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь со следующими статьями поддержки:

  1. aks-preview Установите расширение Azure CLI с помощью az extension add команды.

    az extension add --name aks-preview
    
  2. Обновите до последней версии расширения с помощью az extension update команды. Flatcar Container Linux требует минимум 18.0.0b42.

    az extension update --name aks-preview
    

Регистрация AKSFlatcarPreview флага компонента

  1. Зарегистрируйте флаг функции AKSFlatcarPreview с помощью команды az feature register.

    az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AKSFlatcarPreview"
    
  2. Проверьте состояние регистрации с помощью az feature show команды. Через несколько минут отобразится состояние Registered (Зарегистрировано).

    az feature show --namespace Microsoft.ContainerService --name AKSFlatcarPreview
    
  3. Когда состояние отражает зарегистрировано, обновите регистрацию поставщика ресурсов Microsoft.ContainerService с помощью az provider register команды.

    az provider register --namespace Microsoft.ContainerService
    

Определение переменных среды

  • Определите следующие переменные среды для использования в этом кратком руководстве.
export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westus"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"

Значение RANDOM_ID переменной — это буквенно-цифровое значение, которое добавляется в группу ресурсов и имя кластера, чтобы имена были уникальными. echo Используйте команду для просмотра значений переменных, таких какecho $RANDOM_ID.

Создайте группу ресурсов

Группа ресурсов Azure — это логическая группа, в которой развертываются и управляются ресурсы Azure. При создании группы ресурсов вам будет предложено указать расположение. Это расположение хранилища метаданных группы ресурсов и место, где ресурсы выполняются в Azure, если вы не указываете другой регион во время создания ресурса.

  • Создайте группу ресурсов с помощью команды az group create.
az group create \
  --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --location $REGION

Пример выходных данных:

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

Создание кластера AKS

  • Создайте кластер AKS с помощью команды az aks create. В следующем примере создается кластер с одним узлом и включается управляемое удостоверение, назначаемое системой:
az aks create \
  --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
  --os-sku flatcar \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Замечание

При создании нового кластера AKS автоматически создает вторую группу ресурсов для хранения ресурсов AKS. Дополнительные сведения см. в разделе Почему с AKS создаются две группы ресурсов?

Подключение к кластеру

Кластером Kubernetes можно управлять при помощи kubectl клиента командной строки Kubernetes. kubectl уже установлен, если вы используете Azure Cloud Shell. Чтобы установить kubectl локально, используйте az aks install-cli команду.

  1. Настройте kubectl для подключения к вашему кластеру Kubernetes с помощью команды az aks get-credentials. Эта команда скачивает учетные данные и настраивает интерфейс командной строки Kubernetes для их использования.

    az aks get-credentials \
      --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
      --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
    
  2. Проверьте подключение к кластеру kubectl get с помощью команды. Эта команда возвращает список узлов кластера.

    kubectl get nodes
    

Развертывание приложения

Чтобы развернуть приложение, используйте файл манифеста для создания всех объектов, необходимых для запуска приложения AKS Store. Файл манифеста Kubernetes используется для определения требуемого состояния кластера, например выполняемых в нем образов контейнеров. В манифесте указаны следующие развертывания и службы Kubernetes:

Снимок экрана: пример архитектуры Магазина Azure.

  • Интерфейс магазина: веб-приложение для пользователей для просмотра продуктов и размещения заказов.
  • Служба продуктов: отображает сведения о продукте.
  • Служба заказов: помещает заказы.
  • RabbitMQ: очередь сообщений для управления очередью заказов.

Замечание

Не рекомендуется запускать состоящие контейнеры, такие как RabbitMQ, без постоянного хранилища для рабочей среды. Мы используем его здесь для простоты, но мы рекомендуем использовать управляемые службы, такие как Azure Cosmos DB или служебная шина Azure.

  1. Создайте файл с именем aks-store-quickstart.yaml и скопируйте его в следующем манифесте.

    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
    

    Сведения о разбивке файлов манифеста YAML см. в разделе "Развертывания" и "Манифесты YAML".

    Если вы создаете и сохраняете файл YAML локально, вы можете отправить файл манифеста в каталог по умолчанию в Cloud Shell, нажав кнопку " Отправить и скачать файлы " и выбрав файл из локальной файловой системы.

  2. Разверните приложение с помощью kubectl apply команды и укажите имя манифеста YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

    В следующем примере выходных данных показаны развертывания и службы:

    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
    

Тестирование приложения

При запуске приложения Служба Kubernetes предоставляет внешний интерфейс приложения в Интернете. Процесс может занять несколько минут для завершения.

  1. Проверьте состояние развернутых подов с помощью команды kubectl get pods. Убедитесь, что все поды имеют статус Running, прежде чем продолжить.

    kubectl get pods
    
  2. Проверьте общедоступный IP-адрес приложения store-front . Отслеживайте ход выполнения, используя команду kubectl get service с аргументом --watch.

    kubectl get service store-front --watch
    

    Выходные данные EXTERNAL-IP для store-front службы изначально отображаются как в ожидании:

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

    Когда адрес EXTERNAL-IP изменится из состояния pending на общедоступный IP-адрес, выполните команду CTRL-C, чтобы остановить процесс отслеживания kubectl.

    В следующем примере выходных данных показан общедоступный IP-адрес, присвоенный службе.

    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. Откройте веб-браузер и перейдите на внешний IP-адрес вашей службы, чтобы увидеть, как работает приложение Azure Store.

    Снимок экрана: пример приложения AKS Store.

Удаление кластера

Если вы не планируете использовать учебник AKS, очистите ненужные ресурсы, чтобы избежать расходов на выставление счетов Azure.

  • Удалите группу ресурсов, службу контейнеров и все связанные ресурсы с помощью az group delete команды.

    az group delete --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME
    

    Кластер AKS был создан с управляемой системой идентичностью, которая является идентичностью по умолчанию, используемой в этом кратком руководстве. Платформа управляет этим удостоверением, так что вам не нужно удалять его вручную.

Дальнейшие шаги

В этом кратком руководстве вы развернули кластер Kubernetes, а затем развернули на нем простое многоконтейнерное приложение. Этот пример приложения предназначен только для демонстрационных целей и не представляет все рекомендации для приложений Kubernetes. Рекомендации по созданию полных решений с помощью AKS для продуктивной среды см. в руководстве по решению AKS.

Дополнительные сведения об AKS и полный пример развертывания см. в руководстве по кластеру Kubernetes.