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

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。 在此快速入门中,你将了解:

  • 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][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

可以使用本地 Azure CLI。

  • 如果需要,请安装 Azure CLI 来运行 CLI 参考命令。

  • 本地 Azure CLI,请了解如何安装 Azure CLI。 如果在 Windows 或 macOS 上运行,请考虑在 Docker 容器中运行 Azure CLI。 有关详细信息,请参阅如何在 Docker 容器中运行 Azure CLI

    • 通过使用 az login 命令登录到 Azure CLI。 若要完成身份验证过程,请遵循终端中显示的步骤。 有关其他登录选项,请参阅使用 Azure CLI 登录

    • 出现提示时,请在首次使用时安装 Azure CLI 扩展。 有关扩展详细信息,请参阅使用 Azure CLI 的扩展

    • 运行 az version 以查找安装的版本和依赖库。 若要升级到最新版本,请运行 az upgrade

  • 本文需要 Azure CLI 版本 2.0.64 或更高版本。

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)。

以下示例在“chinaeast2”位置创建名为“myResourceGroup”的资源组。

使用 az group create 命令创建资源组。

az group create --name myResourceGroup --location chinaeast2

以下示例输出类似于资源组成功创建:

{
  "id": "/subscriptions/<guid>/resourceGroups/myResourceGroup",
  "location": "chinaeast2",
  "managedBy": null,
  "name": "myResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null
}

创建 AKS 群集

若要创建 AKS 群集,请使用 az aks create 命令。 以下示例使用一个节点创建名为 myAKSCluster 的群集,并启用系统分配的托管标识。

az aks create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myAKSCluster \
  --enable-managed-identity \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

片刻之后,该命令将会完成,并返回有关群集的 JSON 格式信息。

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 Power Shell,则 kubectl 已安装。

  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 myResourceGroup --name myAKSCluster
    
  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
    

    以下示例输出显示在之前步骤中创建的单个节点。 确保节点状态为“就绪”。

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

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:

Screenshot of Azure Store sample architecture.

  • 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

  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
    

    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。

  1. 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
    
  2. 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
    
  3. 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
    
  4. 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。

    Screenshot of AKS Store sample application.

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。 调用 az group delete 命令删除资源组、容器服务及所有相关资源。

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

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。