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

部署到 Azure

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。 此快速入门介绍如何:

  • 使用 Azure CLI 部署 AKS 群集。
  • 使用一组微服务和模拟零售场景的 Web 前端运行示例多容器应用程序。

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

定义环境变量

定义在本快速入门中使用的以下环境变量:

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"
export MY_DNS_LABEL="mydnslabel$RANDOM_ID"

创建资源组

Azure 资源组是用于部署和管理 Azure 资源的逻辑组。 创建资源组时,系统会提示你指定一个位置。 此位置是资源组元数据的存储位置,也是资源在 Azure 中运行的位置(如果你在创建资源期间未指定其他区域)。

使用 az group create 命令创建资源组。

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

结果:

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

创建 AKS 群集

使用 az aks create 命令创建 AKS 群集。 以下示例使用一个节点创建一个群集,并启用系统分配的托管标识。

az aks create \
    --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
    --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
    --node-count 1 \
    --generate-ssh-keys

注意

当你创建新群集时,AKS 会自动创建第二个资源组来存储 AKS 资源。 有关详细信息,请参阅为什么使用 AKS 创建两个资源组?

连接到群集

若要管理 Kubernetes 群集,请使用 Kubernetes 命令行客户端 kubectl。 如果使用的是 Azure Cloud Shell,则 kubectl 已安装。 若要在本地安装 kubectl,请使用 az aks install-cli 命令。

  1. 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 $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
    
  2. 使用 kubectl get 命令验证与群集之间的连接。 此命令将返回群集节点的列表。

    kubectl get nodes
    

部署应用程序

若要部署应用程序,请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:

Azure 应用商店示例体系结构的屏幕截图。

  • 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。

  1. 创建名为 aks-store-quickstart.yaml 的文件,并将以下清单复制到其中:

    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”按钮并从本地文件系统中选择文件,将清单文件上传到 CloudShell 中的默认目录。

  2. 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
    

测试应用程序

可以通过访问公共 IP 地址或应用程序 URL 来验证应用程序是否正在运行。

使用以下命令来获取应用程序 URL:

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

结果:

<!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"

AKS 应用商店示例应用程序的屏幕截图。

删除群集

如果不打算完成 AKS 教程,请清理不必要的资源以避免产生 Azure 费用。 可以使用 az group delete 命令删除资源组、容器服务和所有相关资源。

注意

AKS 群集是使用系统分配的托管标识创建的,这是本快速入门中使用的默认标识选项。 平台将负责管理此标识,因此你无需手动删除它。

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,请继续阅读 Kubernetes 群集教程。