Avvio rapido: Distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes (AKS) usando Bicep

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 Bicep.
• Eseguire un'applicazione multi-contenitore di esempio con un gruppo di microservizi e front-end Web simulando uno scenario di vendita al dettaglio.

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.
• È necessario un account Azure con una sottoscrizione attiva. Se non si dispone di un account, crearne uno gratuitamente.
• Per altre informazioni sulla creazione di un pool di nodi di Windows Server, vedere Creare un cluster del servizio Azure Kubernetes che supporta i contenitori di Windows Server.
• Bicep è un linguaggio specifico di dominio (DSL) che usa la sintassi dichiarativa per distribuire le risorse di Azure. Offre sintassi concisa, indipendenza dai tipi affidabile e supporto per il riutilizzo del codice. Bicep offre la migliore esperienza di creazione per le soluzioni di infrastruttura come codice in Azure.

• Per creare un cluster del servizio Azure Kubernetes usando un file Bicep, è necessario specificare una chiave pubblica SSH. Se è necessaria questa risorsa, vedere la sezione seguente. In caso contrario, passare a Esaminare il file Bicep.
• 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 (AKS).
• Per distribuire un file Bicep, è necessario l'accesso in scrittura alle risorse create e l'accesso a tutte le operazioni sul tipo di risorsa Microsoft.Resources/deployments. Ad esempio, per creare una macchina virtuale, sono necessarie le autorizzazioni Microsoft.Compute/virtualMachines/write e Microsoft.Resources/deployments/*. Per un elenco dei ruoli e delle autorizzazioni, vedere Ruoli predefiniti di Azure.

Creare una coppia di chiavi SSH

1. Passare a https://shell.azure.com per aprire Cloud Shell nel browser.

2. Crea una coppia di chiavi SSH usando il comando az sshkey create dell'interfaccia della riga di comando di Azure oppure il comando ssh-keygen.

   # Create an SSH key pair using Azure CLI
   az sshkey create --name "mySSHKey" --resource-group "myResourceGroup"
   
   # Create an SSH key pair using ssh-keygen
   ssh-keygen -t rsa -b 4096
   

Per altre informazioni su come creare le chiavi SSH, vedere Creare e gestire chiavi SSH per l'autenticazione in una macchina virtuale Linux in Azure.

Esaminare il file Bicep

Il file Bicep usato in questo avvio rapido proviene dai modelli di avvio rapido di Azure.

@description('The name of the Managed Cluster resource.')
param clusterName string = 'aks101cluster'

@description('The location of the Managed Cluster resource.')
param location string = resourceGroup().location

@description('Optional DNS prefix to use with hosted Kubernetes API server FQDN.')
param dnsPrefix string

@description('Disk size (in GB) to provision for each of the agent pool nodes. This value ranges from 0 to 1023. Specifying 0 will apply the default disk size for that agentVMSize.')
@minValue(0)
@maxValue(1023)
param osDiskSizeGB int = 0

@description('The number of nodes for the cluster.')
@minValue(1)
@maxValue(50)
param agentCount int = 3

@description('The size of the Virtual Machine.')
param agentVMSize string = 'standard_d2s_v3'

@description('User name for the Linux Virtual Machines.')
param linuxAdminUsername string

@description('Configure all linux machines with the SSH RSA public key string. Your key should include three parts, for example \'ssh-rsa AAAAB...snip...UcyupgH azureuser@linuxvm\'')
param sshRSAPublicKey string

resource aks 'Microsoft.ContainerService/managedClusters@2024-02-01' = {
  name: clusterName
  location: location
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    dnsPrefix: dnsPrefix
    agentPoolProfiles: [
      {
        name: 'agentpool'
        osDiskSizeGB: osDiskSizeGB
        count: agentCount
        vmSize: agentVMSize
        osType: 'Linux'
        mode: 'System'
      }
    ]
    linuxProfile: {
      adminUsername: linuxAdminUsername
      ssh: {
        publicKeys: [
          {
            keyData: sshRSAPublicKey
          }
        ]
      }
    }
  }
}

output controlPlaneFQDN string = aks.properties.fqdn

La risorsa definita nel file Bicep:

• Microsoft.ContainerService/managedClusters

Per altri esempi per il servizio Azure Kubernetes, vedere il sito dei modelli di avvio rapido per il servizio Azure Kubernetes.

Distribuire il file Bicep

1. Salvare il file Bicep come main.bicep nel computer locale.

1. Distribuire il file Bicep usando l'interfaccia della riga di comando di Azure o Azure PowerShell.

   • Interfaccia della riga di comando di Azure
   • Azure PowerShell

   az deployment group create --resource-group myResourceGroup --template-file main.bicep --parameters dnsPrefix=<dns-prefix> linuxAdminUsername=<linux-admin-username> sshRSAPublicKey='<ssh-key>'
   

   Specificare i valori seguenti nei comandi:

   • Prefisso DNS: inserire un prefisso DNS univoco per il cluster, ad esempio myakscluster.
   • Nome utente amministratore Linux: inserire un nome utente per connettersi tramite SSH, ad esempio azureuser.
   • Chiave pubblica SSH RSA: copiare e incollare la parte pubblica della coppia di chiavi SSH (per impostazione predefinita, il contenuto di ~/.ssh/id_rsa.pub).

   Per creare il cluster del servizio Azure Kubernetes sono necessari alcuni minuti. Attendere il completamento della distribuzione del cluster prima di procedere al passaggio successivo.

Convalidare la distribuzione Bicep

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.

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.

1. 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.

2. 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.

1. 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
   

2. 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
   

3. 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
   

4. 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 del servizio Azure Kubernetes, ripulire le risorse non necessarie per evitare addebiti di Azure.

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.