你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

快速入门：使用 Azure 门户部署 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 群集

项目
08/12/2024

Azure Kubernetes 服务 (AKS) 是可用于快速部署和管理群集的托管式 Kubernetes 服务。在本快速入门中，请执行以下操作：

使用 Azure 门户部署 AKS 群集。
运行一个示例多容器应用程序，其中的一组微服务和 Web 前端模拟零售场景。

注意

为了开始快速预配 AKS 群集，本文介绍了仅针对评估目的部署具有默认设置的群集的步骤。在部署生产就绪群集之前，建议熟悉我们的基线参考体系结构，考虑它如何与你的业务需求保持一致。

开始之前

本快速入门假设读者基本了解 Kubernetes 的概念。有关详细信息，请参阅 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 的 Kubernetes 核心概念。

如果没有 Azure 订阅，请在开始之前创建一个 Azure 免费帐户。
如果不熟悉 Azure Cloud Shell，请参阅 Azure Cloud Shell 概述。
确保用于创建群集的标识具有合适的的最低权限。有关 AKS 访问和标识的详细信息，请参阅 Azure Kubernetes Service (AKS) 的访问和标识选项。

注意

Azure Linux 节点池现已正式发布 (GA)。若要了解权益和部署步骤，请参阅适用于 AKS 的 Azure Linux 容器主机简介。

创建 AKS 群集

登录到 Azure 门户。
在 Azure 门户主页上，选择“创建资源”。
在“类别”部分中，选择“容器”>“Azure Kubernetes 服务(AKS)”。
在“基本信息”选项卡上，配置以下设置：
- 在“项目详细信息”下：
  - 订阅：选择要用于此 AKS 群集的 Azure 订阅。
  - 资源组：选择“新建”，输入资源组名称，例如“myResourceGroup”，然后选择“确定”。虽然可以选择现有资源组，但出于测试或评估目的，我们建议创建一个资源组来临时托管这些资源，从而避免影响生产或开发工作负载。
- 在“群集详细信息”下：
  - 群集预设配置：选择“开发/测试”。有关预设配置的详细信息，请参阅 Azure 门户中的群集配置预设。
    
    注意
    
    创建群集时，可以通过选择“比较预设”并选择其他选项来更改预设配置。
  - Kubernetes 群集名称：输入群集名称，例如“myAKSCluster”。
  - 区域：选择一个区域，例如“美国东部 2”。
  - 可用性区域：选择“无”。
  - AKS 定价层：选择“免费”。
  - 保留其余设置的默认值，然后选择“下一步”。
在“节点池”选项卡上，配置以下设置：
- 选择“添加节点池”，然后输入“节点池名称”，例如“nplinux”。
- 模式：选择“用户”。
- OS SKU：选择“Ubuntu Linux”。
- 可用性区域：选择“无”。
- 将“启用 Azure 现成虚拟机实例”复选框保留为取消选中。
- 节点大小：选择“选择大小”。在“选择 VM 大小”页上，选择“D2s_v3”，然后选择“选择”。
- 保留其余设置的默认值，然后选择“添加”。
选择“查看 + 创建”以在群集配置上运行验证。验证完成后，选择“创建”。

创建 AKS 群集需要几分钟时间。部署完成后，选择“转到资源”或浏览到 AKS 群集资源组并选择 AKS 资源，导航到你的资源。

连接到群集

使用 Kubernetes 命令行客户端 kubectl 管理 Kubernetes 群集。如果使用的是 Azure Cloud Shell，则 kubectl 已安装。如果不熟悉 Cloud Shell，请参阅 Azure Cloud Shell 概述。

如果使用 Cloud Shell，使用 Azure 门户顶部的 >_ 按钮打开 Cloud Shell。如果在本地使用 PowerShell，请通过 Connect-AzAccount 命令连接到 Azure。如果在本地使用 Azure CLI，请通过 az login 命令连接到 Azure。

Azure CLI
Azure PowerShell

使用 az aks get-credentials 命令将 kubectl 配置为连接到你的 Kubernetes 群集。此命令将下载凭据，并将 Kubernetes CLI 配置为使用这些凭据。
```
az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster
```
使用 kubectl get 命令返回群集节点的列表，以此验证与群集之间的连接。
```
kubectl get nodes
```
以下示例输出显示在上一步创建的单个节点。确保节点状态为“就绪”。
```
NAME                       STATUS   ROLES   AGE     VERSION
aks-nodepool1-31718369-0   Ready    agent   6m44s   v1.15.10
```

使用 Import-AzAksCredential cmdlet 将 kubectl 配置为连接到你的 Kubernetes 群集。此命令将下载凭据，并将 Kubernetes CLI 配置为使用这些凭据。
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
```
使用 kubectl get 命令返回群集节点的列表，以此验证与群集之间的连接。
```
kubectl get nodes
```
以下示例输出显示在上一步创建的单个节点。确保节点状态为“就绪”。
```
NAME                       STATUS  ROLES   AGE     VERSION
aks-nodepool1-31718369-0   Ready   agent   6m44s   v1.15.10
```

部署应用程序

使用清单文件创建运行 AKS 应用商店应用程序所需的所有对象。 Kubernetes 清单文件定义群集的所需状态，例如，要运行哪些容器映像。该清单包含以下 Kubernetes 部署和服务：

门店：Web 应用程序，供客户查看产品和下单。
产品服务：显示产品信息。
订单服务：下单。
Rabbit MQ：订单队列的消息队列。

注意

不建议在没有持久性存储用于生产的情况下，运行有状态容器（例如 Rabbit MQ）。为简单起见，建议使用托管服务，例如 Azure CosmosDB 或 Azure 服务总线。

在 Cloud Shell 中，打开编辑器并创建名为 aks-store-quickstart.yaml 的文件。

将以下清单粘贴到编辑器中：

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

有关 YAML 清单文件的明细，请参阅部署和 YAML 清单。

如果在本地创建并保存 YAML 文件，则可以通过选择“上传/下载文件”按钮并选择本地文件系统中的文件，将清单文件上传到 CloudShell 中的默认目录。

使用 kubectl apply 命令部署应用程序，并指定 YAML 清单的名称：

kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

以下示例输出显示部署和服务：

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

测试应用程序

应用程序运行时，Kubernetes 服务将向 Internet 公开应用程序前端。此过程可能需要几分钟才能完成。

使用 kubectl get pods 命令查看已部署的 Pod 的状态。在继续操作之前，请确保所有 Pod 都 Running。
```
kubectl get pods
```
检查 store-front 应用程序的公共 IP 地址。使用带有 --watch 参数的 kubectl get service 命令来监视进度。
```
kubectl get service store-front --watch
```
store-front 服务的 EXTERNAL-IP 输出最初显示为“pending”：
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
在 EXTERNAL-IP 地址从 pending 更改为实际公共 IP 地址后，请使用 CTRL-C 来停止 kubectl 监视进程。

以下示例输出显示向服务分配了有效的公共 IP 地址：
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
打开 Web 浏览器并转到服务的外部 IP 地址，以查看 Azure 应用商店应用的实际效果。

删除群集

如果不打算完成 AKS 教程系列，请清理不必要的资源以避免产生 Azure 费用。

在 Azure 门户中导航到你的 AKS 群集资源组。
选择“删除资源组”。
输入要删除的资源组的名称，然后选择“删除”>“删除”。

注意

AKS 群集是使用系统分配的托管标识创建的。此标识由平台管理，不需要删除。

后续步骤

在本快速入门中，你部署了一个 Kubernetes 群集，然后在其中部署了示例多容器应用程序。此示例应用程序仅用于演示目的，并未展示出 Kubernetes 应用程序的所有最佳做法。有关使用生产版 AKS 创建完整解决方案的指南，请参阅 AKS 解决方案指南。

若要详细了解 AKS 并演练完整的代码到部署示例，请继续前往 Kubernetes 群集教程系列。

AKS 教程系列

通过