快速入門:使用 Azure PowerShell 部署 Azure Kubernetes Service (AKS) 叢集

Azure Kubernetes Service (AKS) 是受控 Kubernetes 服務,可讓您快速部署及管理叢集。 在本快速入門中,您將:

  • 使用 Azure PowerShell 部署 AKS 叢集。
  • 使用一組微服務和 Web 前端模擬零售情節,執行範例多容器應用程式。

注意

若要開始快速佈建 AKS 叢集,本文包含僅針對評估目的部署具有預設設定值之叢集的步驟。 在部署生產就緒叢集之前,建議您先熟悉我們的基準參考架構,考慮其如何符合您的業務需求。

開始之前

本文章假設您對 Kubernetes 概念有基本瞭解。 如需詳細資訊,請參閱 Azure Kubernetes Services (AKS) 的 Kubernetes 核心概念

建立資源群組

Azure 資源群組是部署及管理 Azure 資源所在的邏輯群組。 建立資源群組時,系統提示您指定位置。 此位置是資源群組中繼資料的儲存位置,如果您未在資源建立期間指定另一個區域,此位置也會是您在 Azure 中執行資源的位置。

下列範例會在 eastus 位置建立名為 myResourceGroup 的資源群組。

  • 使用 New-AzResourceGroup Cmdelt 建立新的資源群組。

    New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus
    

    下列範例輸出類似於成功建立資源群組:

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

建立 AKS 叢集

若要建立 AKS 叢集,請使用 New-AzAksCluster cmdlet。 下列範例會建立名為 myAKSCluster 且具有一個節點的叢集,並啟用系統指派的受控識別。

New-AzAksCluster -ResourceGroupName myResourceGroup `
    -Name myAKSCluster `
    -NodeCount 1 `
    -EnableManagedIdentity `
    -GenerateSshKey

在幾分鐘之後,此命令就會完成,並傳回叢集的相關資訊。

注意

建立 AKS 叢集時,系統會自動建立第二個資源群組來儲存 AKS 資源。 如需詳細資訊,請參閱為何會使用 AKS 建立兩個資源群組?

連線至叢集

若要管理 Kubernetes 叢集,請使用 Kubernetes 命令列用戶端 kubectl。 如果您使用 Azure Cloud Shell,則 kubectl 已安裝。 若要在本機安裝 kubectl,請呼叫 Install-AzAksCliTool Cmdlet。

  1. 使用 Import-AzAksCredential cmdlet 來設定 kubectl 以連線到 Kubernetes 叢集。 此命令會下載憑證並設定 Kubernetes CLI 以供使用。

    Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
    
  2. 使用 kubectl get nodes 命令來確認與叢集的連線。 此命令會傳回叢集節點的清單。

    kubectl get nodes
    

    下列輸出範例會顯示上一個步驟中建立的單一節點。 確定節點的狀態為就緒

    NAME                                STATUS   ROLES   AGE     VERSION
    aks-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
    

部署應用程式

若要部署應用程式,您可以使用資訊清單檔來建立執行 AKS 市集應用程式所需的所有物件。 Kubernetes 資訊清單檔會定義叢集所需的狀態,例如要執行哪些容器映像。 資訊清單包含下列 Kubernetes 部署和服務:

Screenshot of Azure Store sample architecture.

  • 市集前端:供客戶檢視產品和下單的 Web 應用程式。
  • 產品服務:顯示產品資訊。
  • 訂單服務:下單。
  • Rabbit MQ:訂單佇列的訊息佇列。

注意

除非是針對生產環境的永續性儲存,否則不建議執行具狀態容器,例如 Rabbit MQ。 這裡使用具狀態容器是為了簡單起見,但我們建議使用受管理的服務,例如 Azure CosmosDB 或 Azure 服務匯流排。

  1. 建立名為 aks-store-quickstart.yaml 的檔案,然後將下列資訊清單複製進來:

    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
    

    如需 YAML 資訊清單檔案的詳細資訊,請參閱部署和 YAML 資訊清單

    如果您在本地建立並儲存 YAML 檔案,則可以選取上傳/下載檔案按鈕,然後從本地文件系統選取檔案,將資訊清單檔上傳至 CloudShell 裡的預設目錄。

  2. 使用 kubectl apply 命令來部署應用程式並指定 YAML 資訊清單的名稱。

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

    下列範例輸出會顯示部署和服務:

    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
    

測試應用程式

當應用程式執行時,Kubernetes 服務會將應用程式前端公開至網際網路。 此程序可能需要幾分鐘才能完成。

  1. 使用 kubectl get pods 命令署檢視已部署 Pod 的狀態。 讓全部 Pod 都是 Running,再繼續。

    kubectl get pods
    
  2. 檢查市集前端應用程式的公用 IP 位址。 使用 kubectl get service 命令搭配 --watch 引數來監視進度。

    kubectl get service store-front --watch
    

    store-front 服務的 EXTERNAL-IP 輸出一開始會顯示為擱置

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
    
  3. 當 EXTERNAL-IP 位址從暫止變成實際的公用 IP 位址時,請使用 CTRL-C 停止 kubectl 監看式流程。

    下列範例輸出顯示指派給服務的有效公用 IP 位址:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
    store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
    
  4. 若要查看 Azure 市集應用程式的實際運作情況,請開啟網頁瀏覽器並瀏覽至服務的外部 IP 位址。

    Screenshot of AKS Store sample application.

選取叢集

如果您不打算進行後續的 AKS 教學課程,請清除不必要資源以避免 Azure 費用。 呼叫 Remove-AzResourceGroup cmdlet 來移除資源群組、容器服務及所有相關資源。

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

注意

已使用系統指派的受控身分識別建立 AKS 叢集 (本快速入門中所使用的預設身分識別選項),而身分識別是由平台管理,而且不需要移除。

下一步

在本快速入門中,您已部署 Kubernetes 叢集,接著將簡單多容器應用程式部署到此叢集。 這個範例應用程式僅供示範之用,並不代表 Kube 應用程式的全部最佳做法。 如需針對生產使用 AKS 建立完整解決方案的指引,請參閱 AKS 解決方案指引

若要深入了解 AKS,並逐步完成部署範例的完整程式碼,請繼續 Kube 叢集教學課程。