快速入门：使用 Bicep 扩展性 Kubernetes 提供程序部署 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 群集（预览）

Artículo
08/08/2024

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 Bicep 扩展性 Kubernetes 提供程序（预览版）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。

重要

Bicep Kubernetes 提供程序目前处于预览状态。可以通过添加以下内容从 Bicep 配置文件启用该功能：

{
 "experimentalFeaturesEnabled": {
   "extensibility": true,
 }
}

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][baseline-reference-architecture]，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，可在开始前创建一个试用帐户。
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。

Bicep 是一种特定于域的语言 (DSL)，使用声明性语法来部署 Azure 资源。它提供简明的语法、可靠的类型安全性以及对代码重用的支持。 Bicep 会针对你的 Azure 基础结构即代码解决方案提供最佳创作体验。

若要设置环境以进行 Bicep 开发，请参阅安装 Bicep 工具。完成这些步骤后，你就获得了 Visual Studio Code 和 Bicep 扩展。你还获得了最新版本的 Azure CLI 或最新的 Azure PowerShell 模块。
若要使用 Bicep 文件创建 AKS 群集，请提供 SSH 公钥。如果需要此资源，请参阅以下部分。否则，请跳到查看 Bicep 文件。
要部署 Bicep 文件，需要将所部署和访问的资源的访问权限写入到 Microsoft.Resources/deployments 资源类型的所有操作。例如，若要部署虚拟机，需要 Microsoft.Compute/virtualMachines/write 和 Microsoft.Resources/deployments/* 权限。有关角色和权限的列表，请参阅 Azure 内置角色。

创建 SSH 密钥对

若要访问 AKS 节点，请使用通过 ssh-keygen 命令生成的 SSH 密钥对（公钥和私钥）进行连接。默认情况下，这些文件在 ~/.ssh 目录中创建。运行 ssh-keygen 命令会覆盖给定位置中同名的任何 SSH 密钥对。

在浏览器中打开 Power Shell。

使用 az sshkey create Azure CLI 命令或 ssh-keygen 命令创建 SSH 密钥对。

# Create an SSH key pair using Azure CLI
az sshkey create --name "mySSHKey" --resource-group "myResourceGroup"

# Create an SSH key pair using ssh-keygen
ssh-keygen -t rsa -b 4096

有关创建 SSH 密钥的详细信息，请参阅在 Azure 中创建和管理用于身份验证的 SSH 密钥。

查阅 Bicep 文件

用于创建 AKS 群集的 Bicep 文件来自 Azure 快速入门模板。有关更多 AKS 示例，请参阅 AKS 快速入门模板。

@description('The name of the Managed Cluster resource.')
param clusterName string = 'aks101cluster'

@description('The location of the Managed Cluster resource.')
param location string = resourceGroup().location

@description('Optional DNS prefix to use with hosted Kubernetes API server FQDN.')
param dnsPrefix string

@description('Disk size (in GB) to provision for each of the agent pool nodes. This value ranges from 0 to 1023. Specifying 0 will apply the default disk size for that agentVMSize.')
@minValue(0)
@maxValue(1023)
param osDiskSizeGB int = 0

@description('The number of nodes for the cluster.')
@minValue(1)
@maxValue(50)
param agentCount int = 3

@description('The size of the Virtual Machine.')
param agentVMSize string = 'standard_d2s_v3'

@description('User name for the Linux Virtual Machines.')
param linuxAdminUsername string

@description('Configure all linux machines with the SSH RSA public key string. Your key should include three parts, for example \'ssh-rsa AAAAB...snip...UcyupgH azureuser@linuxvm\'')
param sshRSAPublicKey string

resource aks 'Microsoft.ContainerService/managedClusters@2022-05-02-preview' = {
  name: clusterName
  location: location
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    dnsPrefix: dnsPrefix
    agentPoolProfiles: [
      {
        name: 'agentpool'
        osDiskSizeGB: osDiskSizeGB
        count: agentCount
        vmSize: agentVMSize
        osType: 'Linux'
        mode: 'System'
      }
    ]
    linuxProfile: {
      adminUsername: linuxAdminUsername
      ssh: {
        publicKeys: [
          {
            keyData: sshRSAPublicKey
          }
        ]
      }
    }
  }
}

output controlPlaneFQDN string = aks.properties.fqdn

在 Bicep 文件中定义的资源是 Microsoft.ContainerService/managedClusters。

将文件的副本作为 main.bicep 另存到本地计算机。

添加应用程序定义

若要部署该应用程序，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 CosmosDB 或 Azure 服务总线。

在 main.bicep 所在的文件夹中创建名为 aks-store-quickstart.yaml 的文件，并在以下清单中复制：

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。

在 Visual Studio Code 中打开 main.bicep。
按 Ctrl+Shift+P 打开命令面板。
搜索 bicep，然后选择“Bicep：导入 Kubernetes 清单”。
从提示中选择“aks-store-quickstart.yaml”。此过程在同一文件夹中创建文件 aks-store-quickstart.bicep。

打开 main.bicep 并在文件末尾添加以下 Bicep 以引用新创建的 aks-store-quickstart.bicep 模块：

module kubernetes './aks-store-quickstart.bicep' = {
  name: 'buildbicep-deploy'
  params: {
    kubeConfig: aks.listClusterAdminCredential().kubeconfigs[0].value
  }
}

同时保存 main.bicep 和 aks-store-quickstart.bicep。

使用 az group create 命令创建 Azure 资源组。

az group create --name myResourceGroup --location eastus

使用 az deployment group create 命令部署 Bicep 文件。

az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file main.bicep --parameters clusterName=<cluster-name> dnsPrefix=<dns-previs> linuxAdminUsername=<linux-admin-username> sshRSAPublicKey='<ssh-key>'

使用 New-AzResourceGroup cmdlet 创建 Azure 资源组。

New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location chinaeast2

使用 New-AzResourceGroupDeployment cmdlet 部署 Bicep 文件。

New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName myResourceGroup -TemplateFile ./main.bicep -clusterName=<cluster-name> -dnsPrefix=<dns-prefix> -linuxAdminUsername=<linux-admin-username> -sshRSAPublicKey="<ssh-key>"

在命令中提供以下值：

群集名称：输入 AKS 群集的唯一名称，例如 myAKSCluster。
DNS 前缀：输入群集的唯一 DNS 前缀，例如 myakscluster。
Linux 管理员用户名：输入一个用户名用于通过 SSH 进行连接，例如 azureuser。
SSH RSA 公钥：复制并粘贴 SSH 密钥对的 public 部分（默认为 ~/.ssh/id_rsa.pub 的内容）。

创建 AKS 群集需要几分钟时间。等待群集成功部署，然后转到下一步骤。

验证 Bicep 部署

登录 Azure 门户。
在 Azure 门户菜单上或从主页中，导航到你的 AKS 群集。
在“Kubernetes 资源”下，选择“服务和入口”。
找到“store-front”服务，并复制“外部 IP”的值。
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，请清理不必要的资源以避免产生 Azure 费用。

Azure CLI
Azure PowerShell

使用 az group delete 命令移除资源组、容器服务和所有相关资源。

az group delete --name myResourceGroup --yes --no-wait

使用 Remove-AzResourceGroup cmdlet 移除资源组、容器服务和所有相关资源。

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

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。

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。

AKS 教程

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