Proteger o acesso ao OpenAI do Azure a partir do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure)

Neste artigo, você aprenderá a proteger o acesso ao OpenAI do Azure do Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) usando a ID de carga de trabalho do Microsoft Entra. Você aprenderá como:

  • Habilitar identidades de carga de trabalho em um cluster do AKS.
  • Criar uma identidade gerenciada atribuída pelo usuário do Azure.
  • Crie uma credencial federada do Microsoft Entra ID.
  • Habilitar a identidade de carga de trabalho em um Pod do Kubernetes.

Observação

É recomendável usar a ID de carga de trabalho do Microsoft Entra e as identidades gerenciadas no AKS para acesso ao OpenAI do Azure, pois ela permite um processo de autenticação seguro e sem senha para acessar recursos do Azure.

Antes de começar

Pré-requisitos

Habilitar a ID de carga de trabalho do Microsoft Entra em um cluster do AKS

Por padrão, os recursos da ID de carga de trabalho do Microsoft Entra e do ponto de extremidade do emissor do OIDC não estão habilitados no AKS. Você deve habilita-los no cluster do AKS antes de usa-los.

  1. Defina o nome do grupo de recursos e as variáveis de nome do grupo de recursos do cluster do AKS.

    # Set the resource group variable
    RG_NAME=myResourceGroup
    
    # Set the AKS cluster resource group variable
    AKS_NAME=$(az resource list --resource-group $RG_NAME --resource-type Microsoft.ContainerService/managedClusters --query "[0].name" -o tsv)
    
  2. Habilite os recursos da ID de carga de trabalho do Microsoft Entra e do Ponto de Extremidade do Emissor do OIDC no cluster existente do AKS usando o comando az aks update.

    az aks update \
        --resource-group $RG_NAME \
        --name $AKS_NAME \
        --enable-workload-identity \
        --enable-oidc-issuer
    
  3. Obtenha o URL do ponto de extremidade do emissor OIDC do AKS usando o comando az aks show.

    AKS_OIDC_ISSUER=$(az aks show --resource-group $RG_NAME --name $AKS_NAME --query "oidcIssuerProfile.issuerUrl" -o tsv)
    

Criar uma identidade Azure gerenciada atribuída pelo usuário

  1. Crie uma identidade gerenciada atribuída pelo usuário do Azure usando o comando az identity create.

    # Set the managed identity name variable
    MANAGED_IDENTITY_NAME=myIdentity
    
    # Create the managed identity
    az identity create \
        --resource-group $RG_NAME \
        --name $MANAGED_IDENTITY_NAME
    
  2. Obtenha a ID do cliente da identidade gerenciada e a ID do objeto usando o comando az identity show.

    # Get the managed identity client ID
    MANAGED_IDENTITY_CLIENT_ID=$(az identity show --resource-group $RG_NAME --name $MANAGED_IDENTITY_NAME --query clientId -o tsv)
    
    # Get the managed identity object ID
    MANAGED_IDENTITY_OBJECT_ID=$(az identity show --resource-group $RG_NAME --name $MANAGED_IDENTITY_NAME --query principalId -o tsv)
    
  3. Obtenha a ID do recurso do OpenAI do Azure usando o comando az resource list.

    AOAI_RESOURCE_ID=$(az resource list --resource-group $RG_NAME --resource-type Microsoft.CognitiveServices/accounts --query "[0].id" -o tsv)
    
  4. Conceda à identidade gerenciada acesso ao recurso do OpenAI do Azure usando o comando az role assignment create.

    az role assignment create \
        --role "Cognitive Services OpenAI User" \
        --assignee-object-id $MANAGED_IDENTITY_OBJECT_ID \
        --assignee-principal-type ServicePrincipal \
        --scope $AOAI_RESOURCE_ID
    

Criar uma credencial federada do Microsoft Entra ID

  1. Defina as variáveis de credencial federada, namespace e conta de serviço.

    # Set the federated credential name variable
    FEDERATED_CREDENTIAL_NAME=myFederatedCredential
    
    # Set the namespace variable
    SERVICE_ACCOUNT_NAMESPACE=default
    
    # Set the service account variable
    SERVICE_ACCOUNT_NAME=ai-service-account
    
  2. Crie a credencial federada usando o comando az identity federated-credential create.

    az identity federated-credential create \
        --name ${FEDERATED_CREDENTIAL_NAME} \
        --resource-group ${RG_NAME} \
        --identity-name ${MANAGED_IDENTITY_NAME} \
        --issuer ${AKS_OIDC_ISSUER} \
        --subject system:serviceaccount:${SERVICE_ACCOUNT_NAMESPACE}:${SERVICE_ACCOUNT_NAME}
    

Usar a ID de carga de trabalho do Microsoft Entra no AKS

Para usar a ID de carga de trabalho do Microsoft Entra no AKS, você precisa fazer algumas alterações no manifesto de implantação ai-service.

Criar um ServiceAccount

  1. Obtenha o kubeconfig para o cluster usando o comando az aks get-credentials.

    az aks get-credentials \
        --resource-group $RG_NAME \
        --name $AKS_NAME
    
  2. Crie um ServiceAccount do Kubernetes usando o comando kubectl apply.

    kubectl apply -f - <<EOF
    apiVersion: v1
    kind: ServiceAccount
    metadata:
      annotations:
        azure.workload.identity/client-id: ${MANAGED_IDENTITY_CLIENT_ID}
      name: ${SERVICE_ACCOUNT_NAME}
      namespace: ${SERVICE_ACCOUNT_NAMESPACE}
    EOF
    

Habilitar a ID de carga de trabalho do Microsoft Entra no Pod

  1. Defina o ponto de extremidade, as variáveis do nome de implantação e o nome do recurso do OpenAI do Azure.

    # Get the Azure OpenAI resource name
    AOAI_NAME=$(az resource list \
      --resource-group $RG_NAME \
      --resource-type Microsoft.CognitiveServices/accounts \
      --query "[0].name" -o tsv)
    
    # Get the Azure OpenAI endpoint
    AOAI_ENDPOINT=$(az cognitiveservices account show \
      --resource-group $RG_NAME \
      --name $AOAI_NAME \
      --query properties.endpoint -o tsv)
    
    # Get the Azure OpenAI deployment name
    AOAI_DEPLOYMENT_NAME=$(az cognitiveservices account deployment list  \
      --resource-group $RG_NAME \
      --name $AOAI_NAME \
      --query "[0].name" -o tsv)
    
  2. Reimplante o ai-service com ServiceAccount e a anotação azure.workload.identity/use definida como true usando o comando kubectl apply.

    kubectl apply -f - <<EOF
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: ai-service
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          app: ai-service
      template:
        metadata:
          labels:
            app: ai-service
            azure.workload.identity/use: "true"
        spec:
          serviceAccountName: $SERVICE_ACCOUNT_NAME
          nodeSelector:
            "kubernetes.io/os": linux
          containers:
          - name: ai-service
            image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/ai-service:latest
            ports:
            - containerPort: 5001
            env:
            - name: USE_AZURE_OPENAI
              value: "True"
            - name: USE_AZURE_AD
              value: "True"
            - name: AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME
              value: "${AOAI_DEPLOYMENT_NAME}"
            - name: AZURE_OPENAI_ENDPOINT
              value: "${AOAI_ENDPOINT}"
            resources:
              requests:
                cpu: 20m
                memory: 50Mi
              limits:
                cpu: 50m
                memory: 128Mi
    EOF
    

Testar o aplicativo

  1. Verifique se o novo pod está em execução usando o comando kubectl get pods.

    kubectl get pods --selector app=ai-service -w
    
  2. Obtenha os logs de pod usando o comando kubectl logs. Pode levar alguns minutos para o pod ser inicializado.

    kubectl logs --selector app=ai-service -f
    

    A saída de exemplo a seguir mostra que o aplicativo foi inicializado e está pronto para aceitar solicitações. A primeira linha sugere que o código está faltando variáveis de configuração. No entanto, o SDK de Identidade do Azure lida com esse processo e define as variáveis AZURE_CLIENT_ID e AZURE_TENANT_ID.

    Incomplete environment configuration. These variables are set: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID
    INFO:     Started server process [1]
    INFO:     Waiting for application startup.
    INFO:     Application startup complete.
    INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:5001 (Press CTRL+C to quit)
    
  3. Obtenha as variáveis de ambiente de pod usando o comando kubectl describe pod. A saída demonstra que a chave de API do OpenAI do Azure não existe mais nas variáveis de ambiente do Pod.

    kubectl describe pod --selector app=ai-service
    
  4. Abra um novo terminal e obtenha o IP do serviço de administrador do repositório usando o comando echo a seguir.

    echo "http://$(kubectl get svc/store-admin -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')"
    
  5. Em um navegador da Web, navegue até o endereço IP da etapa anterior.

  6. Selecione Produtos. Você deve ser capaz de adicionar um novo produto e obter uma descrição para ele usando o OpenAI do Azure.

Próximas etapas

Neste artigo, você aprendeu a proteger o acesso ao OpenAI do Azure do Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) usando a ID de carga de trabalho do Microsoft Entra.

Para obter mais informações sobre a ID de carga de trabalho do Microsoft Entra, confira ID de carga de trabalho do Microsoft Entra.