Введение

Завершено

Следуя инструкциям, описанным в статье "Автоматизация развертываний контейнеров Docker с помощью Azure Pipelines", вы смогли улучшить конвейер выпуска для сборки и публикации приложения ASP.NET Core в качестве контейнера Docker, который затем был развернут в службе приложение Azure. Эта миграция в проект на основе контейнеров привела к многочисленным преимуществам для группы продуктов. Кроме того, внедрение технологий контейнеров имеет потенциал для разблокировки различных инновационных возможностей для будущего.

По мере расширения организаций разработки сложность предоставляемых ими решений также растет. По мере того как различные продукты и службы становятся более взаимозависимыми, различные требования к разработке и операциям возникают для различных компонентов в данном приложении. Одним из способов повышения эффективности архитектуры является рефакторинг этих компонентов в отдельные микрослужбы.

Микрослужба — это небольшая, независимая служба, предназначенная для автономной работы и выполнения конкретных бизнес-возможностей. Контейнеры предоставляют отличную техническую основу для создания и развертывания этих служб, но возникает новый вопрос: как управлять всеми этими контейнерами, которые используются?

Это позволяет использовать такие технологии оркестрации, как Kubernetes. Kubernetes — это платформа, предназначенная для управления контейнерными рабочими нагрузками и службами. Это отличный выбор для организаций, имеющих все большее количество контейнеров, которые должны быть развернуты, интегрированы и отслеживаются в различных средах.

В этом модуле вы присоединитесь к веб-команде Tailspin Toys, которая анализирует один из способов использования Kubernetes в Azure. Вы узнаете, как обновить конвейер выпуска для создания, публикации и развертывания нескольких контейнеров Docker в кластере Kubernetes.

Несмотря на то, что этот модуль посвящен основным задачам, необходимым для создания и развертывания контейнерного приложения, важно понимать, что для развертываний контейнеров в Kubernetes доступны и все остальные функции Azure Pipelines. Вы можете интегрировать тестирование, определить несколько этапов и выполнять другие задачи так же, как и для существующих приложений. Мы опустим эти задачи здесь, чтобы сосредоточиться на вещах.

Цели обучения

По завершении этого модуля вы сможете:

  • Объяснение преимуществ платформы Kubernetes и вариантов ее использования.
  • Создание ресурсов Azure для поддержки кластера Kubernetes.
  • Обновление базового конвейера выпуска для создания, публикации и развертывания нескольких контейнеров Docker в кластере Kubernetes.
  • Отслеживайте сборку и развертывание проекта.

Необходимые компоненты

Модули в этой схеме обучения связаны друг с другом. Чтобы следовать прогрессии этой серии с самого начала, выполните инструкции по началу работы с приложениями Azure DevOps и сборкой с помощью схем обучения Azure DevOps.

Чтобы начать эту схему обучения с самого начала, перейдите по ссылке: развертывание приложений с помощью Azure DevOps. В этом модуле продолжаем рассматривать то, на чем остановились в модуле Автоматизация развертывания контейнеров Docker с помощью Azure Pipelines.

Этот модуль также предполагает, что вы знакомы с Kubernetes на базовом уровне, хотя эти знания не требуются для его выполнения. Если вы не знакомы с этой темой, рекомендуем сначала пройти схему обучения Администрирование контейнеров в Azure.

Примечание.

Azure Pipelines поддерживает широкий спектр языков и типов приложений. В этом модуле вы будете работать с приложением .NET, но вы можете применить шаблоны, которые вы узнаете здесь, к собственным проектам, используюющим любимые языки программирования и платформы.

Знакомство с командой

В предыдущих модулях вы познакомились с командой Space Game из Tailspin Toys. Веб-команда Space Game снова здесь, чтобы помочь вам при работе с этим модулем:

Cartoon depiction of Andy.

Энди — руководитель разработки.

Cartoon depiction of Amita.

Амита занимается контролем качества.

Cartoon depiction of Tim.

Тим работает в обслуживании.

Cartoon depiction of Mara.

Мара недавно пришла в команду разработчиков и работает в команде Энди.

Мара имеет предыдущий опыт работы с DevOps. Она помогает команде внедрить более автоматизированный процесс, использующий Azure DevOps.