Guida introduttiva: Distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes con Azure PowerShell

Articolo
08/02/2024

Il servizio Azure Kubernetes è un servizio Kubernetes gestito che permette di distribuire e gestire rapidamente i cluster. Questa guida introduttiva spiega come:

Distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes usando Azure PowerShell.
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

Questo articolo presuppone una conoscenza 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.
Per semplificare l'uso, provare l'ambiente PowerShell in Azure Cloud Shell. Per altre informazioni, vedere Avvio rapido per Bash in Azure Cloud Shell.

Se si vuole usare PowerShell in locale, installare il modulo Az PowerShell e connettersi all'account Azure usando il cmdlet Connect-AzAccount. Assicurarsi di eseguire i comandi con privilegi amministrativi. Per altre informazioni, vedere Installare Azure PowerShell.
Assicurarsi che l'identità usata per creare il cluster disponga delle autorizzazioni minime appropriate. Per altre informazioni sull'accesso e l'identità per il servizio Azure Kubernetes, vedere Opzioni di accesso e identità per il servizio Azure Kubernetes.
Se si dispone di più sottoscrizioni di Azure, impostare la sottoscrizione da usare per la guida introduttiva chiamando il cmdlet Set-AzContext. Per altre informazioni, vedere Gestire le sottoscrizioni di Azure con Azure PowerShell.

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.

L'esempio seguente crea un gruppo di risorse denominato myResourceGroup nella località stati uniti orientali.

Creare un gruppo di risorse con il cmdlet New-AzResourceGroup.

New-AzResourceGroup -Name myResourceGroup -Location eastus

L'output di esempio seguente è simile alla corretta creazione del gruppo di risorse:

ResourceGroupName : myResourceGroup
Location          : eastus
ProvisioningState : Succeeded
Tags              :
ResourceId        : /subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup

Creare un cluster del servizio Azure Container

Per creare un cluster del servizio Azure Kubernetes, usare il cmdlet New-AzAksCluster. L'esempio seguente crea un cluster denominato myAKSCluster con un nodo e abilita un'identità gestita assegnata dal sistema.

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

Il comando viene completato dopo pochi minuti e vengono restituite informazioni sul cluster.

Nota

Quando si crea un cluster del servizio Azure Kubernetes, viene creato 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, chiamare il cmdlet Install-AzAksCliTool.

Configurare kubectl per connettersi al cluster Kubernetes usando il cmdlet Import-AzAksCredential. Questo comando scarica le credenziali e configura l'interfaccia della riga di comando di Kubernetes per usarli.
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName myResourceGroup -Name myAKSCluster
```
Verificare la connessione al cluster usando il comando kubectl get. Questo comando restituisce un elenco dei nodi del cluster.
```
kubectl get nodes
```
L'esempio di output seguente mostra il nodo singolo creato nei passaggi precedenti. Assicurarsi che lo stato del nodo sia Pronto.
```
NAME                                STATUS   ROLES   AGE     VERSION
aks-nodepool1-11853318-vmss000000   Ready    agent   2m26s   v1.27.7
```

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: 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

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 facendo clic sul 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

L'output di esempio seguente mostra le distribuzioni e i servizi:

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

Testare l'applicazione

Quando l'applicazione viene eseguita, un servizio Kubernetes espone il front-end dell'applicazione a Internet. Questo processo può richiedere alcuni minuti.

Controllare lo stato dei pod distribuiti usando il comando kubectl get pods. Fare in modo che tutti i pod siano Running prima di procedere.
```
kubectl get pods
```
Verificare la presenza di un indirizzo IP pubblico per l'applicazione front-store. Monitorare lo stato usando il comando kubectl get service con l'argomento --watch.
```
kubectl get service store-front --watch
```
L'output EXTERNAL-IP per il servizio store-front inizialmente viene visualizzato come in sospeso:
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
Quando l'indirizzo EXTERNAL-IP passa da in sospeso a un effettivo indirizzo IP pubblico, usare CTRL-C per arrestare il processo di controllo kubectl.

L'output di esempio seguente mostra un indirizzo IP pubblico valido assegnato al servizio:
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
Aprire un Web browser all'indirizzo IP esterno del servizio per visualizzare l'app di Azure Store in azione.

Eliminare il cluster

Se non si prevede di eseguire l'esercitazione servizio Azure Kubernetes, pulire le risorse non necessarie per evitare addebiti di Azure. Rimuovere il gruppo di risorse, il servizio contenitore e tutte le risorse correlate chiamando il cmdlet Remove-AzResourceGroup.

Remove-AzResourceGroup -Name myResourceGroup

Nota

Il cluster del servizio Azure Kubernetes è stato creato con l'identità gestita assegnata dal sistema (opzione di identità predefinita usata in questa guida introduttiva), l'identità viene gestita dalla piattaforma e non richiede la rimozione.

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 con Azure PowerShell

Operazioni preliminari

Creare un gruppo di risorse

Creare un cluster del servizio Azure Container

Stabilire la connessione al cluster

Distribuire l'applicazione

Testare l'applicazione

Eliminare il cluster

Passaggi successivi

Risorse aggiuntive