Hızlı Başlangıç: Azure CLI kullanarak Azure Kubernetes Service (AKS) kümesi için Azure Linux Container Host dağıtma

Azure’a dağıtın

AKS kümesi için Azure Linux Container Host dağıtmak üzere Azure CLI kullanarak Azure Linux Container Host ile çalışmaya başlayın.

Bu hızlı başlangıçta şunların nasıl yapılacağını öğreneceksiniz:

  • Kubernetes CLI'sini yükleyin kubectl.
  • Azure kaynak grubu oluşturun.
  • Azure Linux Container Host kümesi oluşturma ve dağıtma.
  • Azure Linux Container Host kümenize bağlanmak için yapılandırın kubectl .
  • Kümeye örnek bir çok kapsayıcılı uygulama dağıtın.

Prerequisites

Ortam değişkenlerini ayarlama

Her dağıtım için benzersiz kaynak adları oluşturmak için aşağıdaki ortam değişkenlerini ayarlayın:

export RESOURCE_GROUP="<your-resource-group-name>"
export REGION="<your-region>"
export CLUSTER_NAME="<your-cluster-name>"

Bir kaynak grubu oluşturun

Azure kaynak grubu, Azure kaynaklarının dağıtıldığı ve yönetildiği mantıksal bir gruptur. Azure'de kaynak grubu oluştururken bir konum belirtmeniz gerekir. Bu konum, kaynak grubu meta verilerinizin depolama konumudur ve kaynak oluştururken başka bir bölge belirtmezseniz kaynaklarınızın Azure çalıştırıldığı konumdur.

az group create komutunu kullanarak bir kaynak grubu oluşturun.

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

Örnek çıkış:

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/$RESOURCE_GROUP",
  "location": "$REGION",
  "managedBy": null,
  "name": "$RESOURCE_GROUP",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Azure Linux Container Host kümesi oluşturma

az aks create parametresi --os-sku olarak ayarlanmış AzureLinux komutunu kullanarak Azure bir Linux Container Host AKS kümesi oluşturun.

az aks create --name $CLUSTER_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --os-sku AzureLinux

Birkaç dakika sonra komut tamamlanıp kümeyle ilgili JSON biçimli bilgileri döndürür.

Kümeye bağlanma

Kubernetes kümesini yönetmek için Kubernetes komut satırı istemcisini kubectlkullanın. 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.
  • Rabbit MQ: Sipariş kuyruğu için ileti kuyruğu.

Note

Üretim için kalıcı depolama olmadan Rabbit MQ gibi durum bilgisi olan kapsayıcıları çalıştırmanızı önermiyoruz. Bunlar burada kolaylık sağlamak için kullanılır, ancak Azure Cosmos DB veya Azure Service Bus gibi yönetilen hizmetleri kullanmanızı öneririz.

  1. Adlı aks-store-quickstart.yaml 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 dosyasını yerel olarak oluşturur ve kaydederseniz, Dosyaları Karşıya Yükle/İndir düğmesini seçip yerel dosya sisteminizden dosyayı seçerek bildirim dosyasını CloudShell'deki varsayılan dizininize yükleyebilirsiniz.

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

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

Uygulamayı test et

Genel IP adresini veya uygulama URL'sini ziyaret ederek uygulamanın çalıştığını doğrulayabilirsiniz.

Aşağıdaki komutları kullanarak uygulama URL'sini alın:

runtime="5 minutes"
endtime=$(date -ud "$runtime" +%s)
while [[ $(date -u +%s) -le $endtime ]]
do
   STATUS=$(kubectl get pods -l app=store-front -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}')
   echo $STATUS
   if [ "$STATUS" == 'True' ]
   then
      export IP_ADDRESS=$(kubectl get service store-front --output 'jsonpath={..status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
      echo "Service IP Address: $IP_ADDRESS"
      break
   else
      sleep 10
   fi
done
curl $IP_ADDRESS

Sonuçlar:

<!doctype html>
<html lang="">
   <head>
      <meta charset="utf-8">
      <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
      <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
      <link rel="icon" href="/favicon.ico">
      <title>store-front</title>
      <script defer="defer" src="/js/chunk-vendors.df69ae47.js"></script>
      <script defer="defer" src="/js/app.7e8cfbb2.js"></script>
      <link href="/css/app.a5dc49f6.css" rel="stylesheet">
   </head>
   <body>
      <div id="app"></div>
   </body>
</html>
echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"

Kümeyi sil

Artık bunlara ihtiyacınız yoksa, Azure ücretlerinden kaçınmak için gereksiz kaynakları temizleyebilirsiniz.

az group delete komutunu kullanarak Azure kaynak grubunu ve tüm ilgili kaynakları silin.

az group delete --name $RESOURCE_GROUP --yes --no-wait

Bu hızlı başlangıçta bir Azure Linux Container Host kümesi dağıttınız. Azure Linux Container Host hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklara bakın: