Hızlı Başlangıç: Azure CLI kullanarak AKS kümesi için Azure Container Linux (ACL) dağıtma

Azure CLI kullanarak bir AKS kümesi dağıtarak AKS için Azure Container Linux (ACL) kullanmaya başlayın.

Bu hızlı başlangıçta şunların nasıl yapılacağını öğreneceksiniz:

  • AKS için ACL kullanarak bir AKS kümesi oluşturun.
  • Azure CLI kullanarak kümeyi dağıtın.
  • Bir perakende senaryosunu simüle eden bir grup mikro hizmet ve web ön ucuyla örnek bir çok kapsayıcılı uygulama çalıştırın.

Note

Bu makale, kümeyi yalnızca değerlendirme amacıyla varsayılan ayarlarla dağıtma adımlarını içerir. Üretime hazır bir kümeyi dağıtmadan önce, iş gereksinimlerinizle nasıl uyumlu olduğunu göz önünde bulundurmak için temel başvuru mimarimizi tanımanızı öneririz.

Important

AKS üzerinde Azure Container Linux (ACL) kullanıyorsanız aşağıdaki önemli noktaları ve sınırlamaları gözden geçirin:

Prerequisites

Gerekli kaynak sağlayıcılarını kaydetme

Azure aboneliğinize Microsoft.ContainerService gibi gerekli kaynak sağlayıcılarını kaydetmeniz gerekebilir.

Kayıt durumunu denetleme

komutunu kullanarak az provider show kayıt durumunu denetleyin.

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

Kaynak sağlayıcısını kaydetme

Gerekirse, Microsoft.ContainerService komutunu kullanarak az provider register kaynak sağlayıcısını kaydedin.

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Ortam değişkenlerini tanımlama

Bu hızlı başlangıç boyunca kullanmak üzere aşağıdaki ortam değişkenlerini tanımlayın. İsterseniz değerleri kendi özel adlarınızla değiştirebilirsiniz.

export RESOURCE_GROUP="myAKSResourceGroup"
export REGION="westus"
export CLUSTER_NAME="myAKSCluster"

Bir kaynak grubu oluşturun

Azure kaynak grubu, Azure kaynaklarının dağıtıldığı ve yönetildiği mantıksal bir grupdur. Bir kaynak grubu oluşturduğunuzda, bir konum belirtmeniz istenir. Bu konum, kaynak grubu meta verilerinizin depolama konumudur ve kaynak oluşturma sırasında başka bir bölge belirtmezseniz kaynaklarınızın Azure'da çalıştırıldığı konumdur.

az group create komutunu kullanarak bir kaynak grubu oluşturun.

az group create \
  --name $RESOURCE_GROUP \
  --location $REGION

Örnek çıkış:

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

AKS kümesi oluşturma

az aks create komutunu kullanarak bir AKS kümesi oluşturun. parametresi, --os-sku AzureContainerLinux sistem düğümü havuzunu düğüm işletim sistemi olarak ACL kullanacak şekilde yapılandırıyor. Aşağıdaki örnek, tek düğümlü bir küme oluşturur ve sistem tarafından atanan yönetilen kimliği etkinleştirir:

az aks create \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME \
  --os-sku AzureContainerLinux \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Note

Yeni bir küme oluşturduğunuzda AKS, AKS kaynaklarını depolamak için otomatik olarak ikinci bir kaynak grubu oluşturur. Daha fazla bilgi için bkz. AKS ile neden iki kaynak grubu oluşturulur?

Kümeye bağlanma

Bir Kubernetes kümesini yönetmek için, Kubernetes komut satırı istemcisi olan kubectl'i kullanın. Azure Cloud Shell kullanıyorsanız kubectl zaten yüklüdür. kubectl yerel olarak yüklemek için az aks install-cli komutunu kullanın.

  1. kubectl'yi, az aks get-credentials komutunu kullanarak Kubernetes kümenize bağlanmak için yapılandırın. Bu komut, kimlik bilgilerini indirir ve Kubernetes CLI'yi bunları kullanacak şekilde yapılandırır.

    az aks get-credentials \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME

  2. Kümelenize olan bağlantınızı kubectl get komutunu kullanarak doğrulayın. Bu komut, küme düğümlerinin bir listesini döndürür.

    kubectl get nodes

Uygulamayı dağıt

Uygulamayı dağıtmak için bir bildirim dosyası kullanarak AKS Store uygulamasını çalıştırmak için gereken tüm nesneleri oluşturursunuz. Kubernetes bildirim dosyası, hangi kapsayıcı görüntülerinin çalıştırıldığı gibi kümenin istenen durumunu tanımlar. Bildirim aşağıdaki Kubernetes dağıtımlarını ve hizmetlerini içerir:

Azure Store örnek mimarisinin ekran görüntüsü.

  • Mağaza ön: Müşterilerin ürünleri görüntülemesi ve sipariş vermesi için web uygulaması.
  • Ürün hizmeti: Ürün bilgilerini gösterir.
  • Sipariş hizmeti: Sipariş verir.
  • RabbitMQ: Bir sipariş kuyruğu için ileti kuyruğu.

Note

Üretim için kalıcı depolama olmadan RabbitMQ gibi durum bilgisi olan kapsayıcıları çalıştırmanızı önermiyoruz. Kolaylık sağlamak için burada kullanırız, ancak Azure Cosmos DB veya Azure Service Bus gibi yönetilen hizmetleri kullanmanızı öneririz.

  1. aks-store-quickstart.yaml adlı bir dosya oluşturun ve aşağıdaki bildirimde kopyalayın:

    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

    YAML manifest dosyalarının detayları için, Dağıtımlar ve YAML manifestleri sayfasına bakın.

    YAML dosyasını yerel olarak oluşturur ve kaydederseniz, Dosyaları karşıya yükle/İndir düğmesini seçip yerel dosya sisteminizden dosyayı seçerek bildirim dosyasını Cloud Shell'deki varsayılan dizininize yükleyebilirsiniz.

  2. komutunu kullanarak uygulamayı dağıtın kubectl apply ve YAML bildiriminizin adını belirtin.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

    Aşağıdaki örnek çıktı dağıtımları ve hizmetleri gösterir:

    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

Uygulamayı test et

Uygulama çalıştığında, bir Kubernetes hizmeti uygulamanın ön yüzünü internete açar. Bu işlemin tamamlanması birkaç dakika sürebilir.

  1. komutunu kullanarak kubectl get pods dağıtılan podların durumunu denetleyin. Devam etmeden önce tüm podların Running olduğundan emin olun.

    kubectl get pods

  2. Uygulamanın genel IP adresini store-front denetleyin. kubectl get service komutunu --watch argümanıyla kullanarak ilerleme durumunu izleyin.

    kubectl get service store-front --watch

    Hizmetin EXTERNAL-IP çıkışı store-front başlangıçta beklemede olarak gösterilir:

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

    EXTERNAL-IP adresi pending'den gerçek bir halka açık IP adresine değiştiğinde, CTRL-C izleme işlemini durdurmak için kubectl kullanın.

    Aşağıdaki örnek çıktıda hizmete atanmış geçerli bir genel IP adresi gösterilmektedir:

    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. Azure Store uygulamasının çalıştığını görmek için hizmetinizin dış IP adresine bir web tarayıcısı açın.

    AKS Store örnek uygulamasının ekran görüntüsü.

Kümeyi sil

AKS öğreticisini incelemeyi planlamıyorsanız, Azure faturalama ücretlerinden kaçınmak için gereksiz kaynakları temizleyin.

komutunu kullanarak az group delete kaynak grubunu, kapsayıcı hizmetini ve tüm ilgili kaynakları kaldırın.

az group delete --name $RESOURCE_GROUP

AKS kümesi, bu hızlı başlangıçta kullanılan varsayılan kimlik seçeneği olan sistem tarafından atanan yönetilen kimlikle oluşturulmuştur. Platform bu kimliği yönetir, böylece bu kimliği el ile kaldırmanız gerekmez.

İlgili içerik

Bu hızlı başlangıçta, Azure CLI kullanarak AKS için ACL ile bir AKS kümesi dağıttınız. AKS için ACL hakkında daha fazla bilgi edinmek için Azure Kubernetes Service (AKS) için Azure Container Linux (ACL) konusuna bakın.

  • Son güncelleştirme: