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使用 Azure 门户访问 Kubernetes 资源

本文介绍如何使用 Azure 门户访问和管理 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 资源。

先决条件

  • 若要查看 Azure 门户中的 Kubernetes 资源，需要一个 AKS 群集。 支持任何群集，但如果使用 Microsoft Entra 集成，则群集必须使用 AKS 托管的 Microsoft Entra 集成。

  • 如果你的群集使用旧版 Microsoft Entra ID，则可以在门户中升级群集，或者使用 Azure CLI 进行升级。 此外，还可以使用 Azure 门户创建新 AKS 群集。

查看 Kubernetes 资源

  1. 在 Azure 门户中导航到你的 AKS 群集资源。

  2. 在 Azure 服务 菜单中，选择 AKS 群集，然后选择 Kubernetes 资源。 Kubernetes 资源列表显示以下类别：

    • 命名空间显示群集命名空间的相关信息。
    • “工作负荷”显示有关部署、Pod、副本集、StatefulSet、守护程序集、作业和部署到群集的 cron 作业的信息。
    • “服务和流入量”显示群集的所有服务和流入量资源。
    • 网络策略 显示控制群集内 Pod 之间的流量流的网络策略资源。
    • “存储”显示 Azure 存储类和永久卷信息。
    • “配置”显示群集的 ConfigMap 和机密。
    • 自定义资源显示部署到群集的任何自定义资源。
    • 事件显示与群集相关的所有事件。
    • 运行命令让你可以通过 Azure API 在群集上远程调用 kubectl 和 helm 等命令，而无需直接连接到群集。

    显示 Azure 门户中显示的 Kubernetes 资源的屏幕截图。

部署示例应用程序

在本部分中，我们将通过 AKS 快速入门部署 Azure 应用商店应用程序。

若要部署 Azure 应用商店应用程序，你需要连接到 AKS 群集。 按照以下步骤使用 Azure 门户连接到群集：

  1. 在 AKS 群集的“概述”页中，选择“连接”。
  2. 按照说明使用 Azure CLI 或运行命令连接到群集。

部署 Azure 应用商店应用程序

  1. 从“Kubernetes 资源”列表中，选择“服务和入口”。

  2. 选择“创建”“应用 YAML”。>

  3. 将以下 YAML 复制粘贴到编辑器中：

    apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  serviceName: rabbitmq
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: rabbitmq
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rabbitmq
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
        - name: rabbitmq
          image: mcr.azk8s.cn/azurelinux/base/rabbitmq-server:3.13
          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: 100m
              memory: 256Mi
      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: 100m
              memory: 256Mi
---
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: 2m
              memory: 20Mi
---
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

  4. 选择 添加 。

    应用程序完成部署后，你会在“服务”列表中看到以下服务：

    • order-service
    • product-service
    • rabbitmq
    • store-front

    Azure 门户中显示的 Azure 应用商店应用程序服务的屏幕截图。

监视部署见解

在 AKS 群集上启用监视加载项

启用了容器见解的 AKS 群集可以在 Azure 门户中访问各种部署见解。 如果未在群集上启用监视，可以使用以下步骤启用它：

  1. 从 AKS 群集资源的服务菜单中，选择“监视”“见解”>“配置监视”。>

  2. 在“配置容器见解”页上，选择“配置”。

    监视解决方案部署并开始收集数据可能需要几分钟时间。

查看部署见解

  1. 从 AKS 群集资源的服务菜单中，选择“工作负载”。
  2. 从列表中选择一个部署以查看部署见解，例如 CPU 和内存使用情况。

提示

还可以选择“监视”“见解”以查看有关特定节点和容器的更深入的信息。>

清理资源

如果不再需要 Azure 应用商店应用程序，可以删除服务以避免产生 Azure 成本。

  1. 从“Kubernetes 资源”列表中，选择“服务和入口”。
  2. 选择要删除的服务，然后选择“ 删除”。

故障排除

未经授权的访问

若要访问 Kubernetes 资源，你需要访问 AKS 群集、Kubernetes API 和 Kubernetes 对象。 请确保是 群集管理员 或具有委派访问 AKS 群集的适当权限的用户。 有关详细信息，请参阅 AKS 的访问权限和标识选项。

无法访问 Kubernetes 资源查看器

可能需要配置经过授权的 IP 范围，以便为现有群集启用 Kubernetes 资源视图。

提示

可以添加 API 服务器授权 IP 范围的 AKS 功能，以将 API 服务器限制为仅访问防火墙的公共终结点。 另一个选项是更新 --api-server-authorized-ip-ranges/-ApiServerAccessAuthorizedIpRange 以包含本地客户端计算机的访问或要从其浏览 Azure 门户的 IP 地址范围。 要允许此访问，需要计算机的公共 IPv4 地址。 可以使用以下 Azure CLI 或 Azure PowerShell 命令找到此地址。

  1. 使用以下命令检索 IP 地址：

    CURRENT_IP=$(dig +short myip.opendns.com @resolver1.opendns.com)

  2. 使用带 az aks update 参数的 --api-server-authorized-ip-ranges 命令将 IP 地址添加到 AKS 批准的列表中。

    az aks update --resource-group <resource-group-name> --name <aks-cluster-name> --api-server-authorized-ip-ranges $CURRENT_IP/32

后续步骤

本文介绍了如何从 Azure 门户访问 Kubernetes 资源。 有关 AKS 的详细信息，请参阅 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 的核心概念。

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