Avvio rapido: Distribuire un Host contenitore Linux di Azure per un cluster del servizio Azure Kubernetes tramite AZure PowerShell

Articolo
09/27/2024

Introduzione all'host contenitore Linux di Azure con Azure PowerShell per distribuire un host contenitore Linux di Azure per un cluster del servizio Azure Kubernetes. Dopo aver installato i prerequisiti, creare un gruppo di risorse, creare un cluster del servizio Azure Kubernetes, connettersi al cluster ed eseguire un'applicazione multi-contenitore di esempio nel cluster.

Prerequisiti

Se non si ha una sottoscrizione di Azure, creare un account Azure gratuito prima di iniziare.
Usare l'ambiente di PowerShell in Azure Cloud Shell. Per altre informazioni, vedere Avvio rapido in Azure Cloud Shell.
Se si esegue PowerShell in locale, installare il modulo Az PowerShell e connettersi all'account Azure usando il cmdlet Connect-AzAccount. Per altre informazioni sull'installazione del modulo Az PowerShell, vedere Installare Azure PowerShell.
L'identità usata per creare il cluster dispone 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).

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, è necessario 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.

Nell'esempio seguente viene creato un gruppo di risorse denominato testAzureLinuxResourceGroup nell'area eastus.

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

New-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup -Location eastus

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

ResourceGroupName : testAzureLinuxResourceGroup
Location          : eastus
ProvisioningState : Succeeded
Tags              :
ResourceId        : /subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/testAzureLinuxResourceGroup

Nota

L'esempio precedente usa eastus, ma i cluster Host contenitore Linux di Azure sono disponibili in tutte le aree.

Creare un cluster Host contenitore Linux di Azure

L'esempio seguente crea un cluster denominato testAzureLinuxCluster con un nodo.

Creare un cluster del servizio Azure Kubernetes usando il cmdlet New-AzAksCluster con il flag -NodeOsSKU impostato su AzureLinux.
```
New-AzAksCluster -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster -NodeOsSKU AzureLinux
```
Il comando viene completato dopo pochi minuti e vengono restituite informazioni in formato JSON sul cluster.

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.

Eseguire l'installazione kubectl in locale usando il Install-AzAksCliTool cmdlet.
```
Install-AzAksCliTool
```
Configurare kubectl per connettersi al cluster Kubernetes usando cmdlet Import-AzAksCredential. Questo comando scarica le credenziali e configura l'interfaccia della riga di comando di Kubernetes per usarli.
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster
```
Verificare la connessione al cluster usando il comando kubectl get. Questo comando restituisce un elenco dei pod del cluster.
```
kubectl get pods --all-namespaces
```

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 Cosmos DB 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

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 continuare con le esercitazioni seguenti, rimuovere le risorse create per evitare di incorrere in addebiti per Azure.

Rimuovi il gruppo di risorse e tutte le risorse correlate usando il cmdlet RemoveAzResourceGroup.
```
Remove-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup
```

Passaggi successivi

In questo avvio rapido è stato distribuito un cluster del servizio Azure Container Host del servizio Azure Container. Per altre informazioni sull'host contenitore Linux di Azure ed eseguire un esempio completo di distribuzione e gestione del cluster, continuare con l'esercitazione sull'host contenitore Linux di Azure.

Esercitazione su Host contenitore Linux di Azure

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