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快速入门：使用 Azure PowerShell 部署适用于 AKS 的 Azure Linux 容器主机群集

项目
09/27/2024

通过使用 Azure PowerShell 部署适用于 AKS 的 Azure Linux 容器主机群集，开始使用 Azure Linux 容器主机。安装必备组件后，将创建资源组、创建 AKS 群集、连接到群集，并在群集中运行示例多容器应用程序。

先决条件

如果没有 Azure 订阅，请在开始之前创建一个 Azure 免费帐户。
在 Azure Cloud Shell 中使用 PowerShell 环境。有关详细信息，请参阅 Azure Cloud Shell 快速入门。
如果你在本地运行 PowerShell，请安装 Az PowerShell 模块，并使用 Connect-AzAccount cmdlet 连接到 Azure 帐户。有关安装 Az PowerShell 模块的详细信息，请参阅安装 Azure PowerShell。
用于创建群集的标识具有合适的最低权限。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。

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，需要指定位置。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）。

以下示例在“eastus”区域创建名为“testAzureLinuxResourceGroup”的资源组。

使用 New-AzResourceGroup cmdlet 创建资源组。

New-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup -Location eastus

以下示例输出类似于成功创建资源组：

ResourceGroupName : testAzureLinuxResourceGroup
Location          : eastus
ProvisioningState : Succeeded
Tags              :
ResourceId        : /subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/testAzureLinuxResourceGroup

注意

上述示例使用 eastus，但 Azure Linux 容器主机群集在所有区域中都可用。

创建 Azure Linux 容器主机群集

以下示例使用一个节点创建名为 testAzureLinuxCluster 的群集。

使用 New-AzAksCluster cmdlet 创建 AKS 群集，并将 -NodeOsSKU 标志设置为 AzureLinux。
```
New-AzAksCluster -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster -NodeOsSKU AzureLinux
```
片刻之后，该命令将会完成，并返回有关群集的 JSON 格式信息。

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。

使用 Install-AzAksCliTool cmdlet 在本地安装 kubectl。
```
Install-AzAksCliTool
```
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 testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster
```
使用 kubectl get 命令验证与群集之间的连接。此命令将返回群集 pod 的列表。
```
kubectl get pods --all-namespaces
```

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：

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 Cosmos DB 或 Azure 服务总线。

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

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
```
检查应用商店前端应用程序的公共 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

如果不打算继续学习以下教程，请删除已创建的群集，以避免产生 Azure 费用。

使用 RemoveAzResourceGroup cmdlet 移除资源组和所有相关资源。
```
Remove-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup
```

后续步骤

在本快速入门中，你部署了 Azure Linux 容器主机 AKS 群集。若要详细了解 Azure Linux 容器主机，并演练完整的群集部署和管理示例，请继续学习 Azure Linux 容器主机教程。

Azure Linux 容器主机教程

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