Guida introduttiva: distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes (AKS) con l’interfaccia della riga di comando di Azure

Articolo
08/10/2024

Il servizio Azure Kubernetes è un servizio Kubernetes gestito che permette di distribuire e gestire rapidamente i cluster. In questa guida introduttiva si apprende come:

Distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes usando l'interfaccia della riga di comando di Azure.
Eseguire un'applicazione multi-contenitore di esempio con un gruppo di microservizi e front-end web, simulando uno scenario di vendita al dettaglio.

Nota

Per iniziare ad effettuare un veloce provisioning di un cluster del servizio Azure Kubernetes, questo articolo include i passaggi per la distribuzione di un cluster con impostazioni predefinite a solo scopo di valutazione. Prima di distribuire un cluster pronto per la produzione, è consigliabile acquisire familiarità con l'architettura di riferimento di base per valutare il modo in cui è allineato ai requisiti aziendali.

Operazioni preliminari

Questa guida introduttiva presuppone una comprensione di base dei concetti relativi a Kubernetes. Per altre informazioni, vedere Concetti di base relativi a Kubernetes per il servizio Azure Kubernetes.

Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account Azure gratuito prima di iniziare.

Usare l'ambiente Bash in Azure Cloud Shell. Per altre informazioni, vedere Avvio rapido su Bash in Azure Cloud Shell.
Se si preferisce eseguire i comandi di riferimento dell'interfaccia della riga di comando in locale, installare l'interfaccia della riga di comando di Azure. Per l'esecuzione in Windows o macOS, è consigliabile eseguire l'interfaccia della riga di comando di Azure in un contenitore Docker. Per altre informazioni, vedere Come eseguire l'interfaccia della riga di comando di Azure in un contenitore Docker.
- Se si usa un'installazione locale, accedere all'interfaccia della riga di comando di Azure con il comando az login. Per completare il processo di autenticazione, seguire la procedura visualizzata nel terminale. Per altre opzioni di accesso, vedere Accedere tramite l'interfaccia della riga di comando di Azure.
- Quando richiesto, al primo utilizzo installare l'estensione dell'interfaccia della riga di comando di Azure. Per altre informazioni sulle estensioni, vedere Usare le estensioni con l'interfaccia della riga di comando di Azure.
- Eseguire az version per trovare la versione e le librerie dipendenti installate. Per eseguire l'aggiornamento alla versione più recente, eseguire az upgrade.

Questo articolo richiede la versione 2.0.64 o successiva dell'interfaccia della riga di comando di Azure. Se si sta usando Azure Cloud Shell, la versione più recente è già installata.
Assicurarsi che l'identità usata per creare il cluster disponga delle autorizzazioni minime adeguate. Per maggiori informazioni sull'accesso e l'identità per il servizio Azure Kubernetes, vedere Opzioni di accesso e identità per il servizio Azure Kubernetes (AKS).
Se si hanno più sottoscrizioni di Azure, selezionare l'ID sottoscrizione appropriato in cui devono essere fatturate le risorse, usando il comando set account az. Per altre informazioni, vedere Come gestire le sottoscrizioni di Azure - Interfaccia della riga di comando di Azure.

Definire le variabili di ambiente

Definire le variabili d'ambiente seguenti da usare in questo avvio rapido:

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"
export MY_DNS_LABEL="mydnslabel$RANDOM_ID"

Creare un gruppo di risorse

Un gruppo di risorse di Azure è un gruppo logico in cui le risorse di Azure vengono distribuite e gestite. Quando si crea un gruppo di risorse, viene richiesto di specificare una posizione. Questa posizione è la posizione di archiviazione dei metadati del gruppo di risorse e dove le risorse vengono eseguite in Azure se non si specifica un'altra regione durante la creazione della risorsa.

Creare un gruppo di risorse usando il comando az group create.

az group create --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --location $REGION

Risultati:

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/myAKSResourceGroupxxxxxx",
  "location": "eastus",
  "managedBy": null,
  "name": "testResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Creare un cluster del servizio Azure Kubernetes

Creare un cluster del servizio Azure Kubernetes usando il comando az aks create. L'esempio seguente crea un cluster con un nodo e abilita un'identità gestita assegnata dal sistema.

az aks create \
    --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
    --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
    --node-count 1 \
    --generate-ssh-keys

Nota

Quando si crea un nuovo cluster, il servizio Azure Kubernetes crea automaticamente un secondo gruppo di risorse per archiviare le risorse del servizio Azure Kubernetes. Per altre informazioni, vedere Perché vengono creati due gruppi di risorse con servizio Azure Kubernetes?

Stabilire la connessione al cluster

Per gestire un cluster Kubernetes, usare il client da riga di comando kubernetes kubectl. kubectl è già installato se si usa Azure Cloud Shell. Per installare kubectl in locale, usare il comando az aks install-cli.

Configurare kubectl per connettersi al cluster Kubernetes usando il comando az aks get-credentials. Questo comando scarica le credenziali e configura l'interfaccia della riga di comando di Kubernetes per usarli.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
Verificare la connessione al cluster usando il comando kubectl get. Questo comando restituisce un elenco dei nodi del cluster.
```
kubectl get nodes
```

Distribuire l'applicazione

Per distribuire l'applicazione, usare un file manifesto per creare tutti gli oggetti necessari per eseguire l'applicazione di Archiviazione del servizio Azure Kubernetes. Un file manifesto Kubernetes definisce lo stato desiderato di un cluster, ad esempio le immagini del contenitore da eseguire. Il manifesto include le distribuzioni e i servizi Kubernetes seguenti:

Front-store: applicazione Web per i clienti per visualizzare i prodotti ed effettuare ordini.
Servizio prodotto: mostra le informazioni sul prodotto.
Servizio ordini: effettua ordini.
Rabbit MQ: coda di messaggi per una coda di ordini.

Nota

Non è consigliabile eseguire contenitori con stato, ad esempio Rabbit MQ, senza l'archiviazione permanente per la produzione. Questi vengono usati qui per semplicità, ma è consigliabile usare servizi gestiti, ad esempio Azure CosmosDB o il bus di servizio di Azure.

Creare un file denominato aks-store-quickstart.yaml e copiarlo nel manifesto seguente:

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.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
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 20
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
      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
        env: 
        - name: AI_SERVICE_URL
          value: "http://ai-service:5001/"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 1Mi
          limits:
            cpu: 2m
            memory: 20Mi
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3002
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3002
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
---
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
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-front
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: store-front
  type: LoadBalancer

Per un dettaglio dei file manifesto YAML, vedere Distribuzioni e manifesti YAML.

Se si crea e si salva il file YAML in locale, è possibile caricare il file manifesto nella directory predefinita in CloudShell selezionando il pulsante Carica/Scarica file e selezionando il file dal file system locale.

Distribuire l'applicazione usando il comando kubectl apply e specificare il nome del manifesto YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Testare l'applicazione

È possibile convalidare che l'applicazione sia in esecuzione visitando l'indirizzo IP pubblico o l'URL dell'applicazione.

Ottenere l’URL dell'applicazione usando i comandi seguenti:

runtime="5 minutes"
endtime=$(date -ud "$runtime" +%s)
while [[ $(date -u +%s) -le $endtime ]]
do
   STATUS=$(kubectl get pods -l app=store-front -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}')
   echo $STATUS
   if [ "$STATUS" == 'True' ]
   then
      export IP_ADDRESS=$(kubectl get service store-front --output 'jsonpath={..status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
      echo "Service IP Address: $IP_ADDRESS"
      break
   else
      sleep 10
   fi
done

curl $IP_ADDRESS

Risultati:

<!doctype html>
<html lang="">
   <head>
      <meta charset="utf-8">
      <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
      <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
      <link rel="icon" href="/favicon.ico">
      <title>store-front</title>
      <script defer="defer" src="/js/chunk-vendors.df69ae47.js"></script>
      <script defer="defer" src="/js/app.7e8cfbb2.js"></script>
      <link href="/css/app.a5dc49f6.css" rel="stylesheet">
   </head>
   <body>
      <div id="app"></div>
   </body>
</html>

echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"

Eliminare il cluster

Se non si prevede di eseguire l'esercitazione del servizio Azure Kubernetes, ripulire le risorse non necessarie per evitare addebiti di Azure. È possibile rimuovere il gruppo di risorse, il servizio contenitore e tutte le risorse correlate usando il comando az group delete.

Nota

Il cluster del servizio Azure Kubernetes è stato creato con un'identità gestita assegnata dal sistema, che è l'opzione di identità predefinita usata in questo avvio rapido. Questa identità è gestita dalla piattaforma, pertanto non è necessario rimuoverla manualmente.

Passaggi successivi

In questa guida introduttiva, è stato distribuito un cluster Kubernetes, successivamente è stata distribuita una semplice applicazione multi-contenitore. Questa applicazione di esempio è solo a scopo dimostrativo e non rappresenta tutte le procedure consigliate per le applicazioni Kubernetes. Per indicazioni sulla creazione di soluzioni complete con il servizio Azure Kubernetes per la produzione, vedere Linee guida per le soluzioni del servizio Azure Kubernetes.

Per altre informazioni sul servizio Azure Kubernetes e per un esempio completo di distribuzione del codice, passare all'esercitazione sul cluster Kubernetes.

Esercitazione sul servizio Azure Container

Condividi tramite

Guida introduttiva: distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes (AKS) con l’interfaccia della riga di comando di Azure

Operazioni preliminari

Definire le variabili di ambiente

Creare un gruppo di risorse

Creare un cluster del servizio Azure Kubernetes

Stabilire la connessione al cluster

Distribuire l'applicazione

Testare l'applicazione

Eliminare il cluster

Passaggi successivi

Risorse aggiuntive