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Démarrage rapide : Déployer un cluster AKS Azure Linux avec OS Guard (préversion) à l’aide d’Azure CLI

Déployer sur Azure

Commencez avec Azure Linux avec OS Guard en utilisant Azure CLI pour déployer un hôte de conteneur Azure Linux avec OS Guard pour un cluster AKS. Après avoir installé les prérequis, vous allez installer l’extension Azure CLI aks-preview, inscrire l’indicateur de fonctionnalité AzureLinuxOSGuardPreview, créer un groupe de ressources, créer un cluster AKS, se connecter au cluster et exécuter un exemple d’application multiconteneur dans le cluster.

Considérations et limitations

Avant de commencer, passez en revue les considérations et limitations suivantes pour Azure Linux avec OS Guard (préversion) :

Prerequisites

  • Si vous n’avez pas de compte Azure, créez un compte gratuit avant de commencer.

  • Utilisez l’environnement Bash dans Azure Cloud Shell. Pour plus d’informations, consultez Démarrage rapide d’Azure Cloud Shell - Bash.

  • Si vous préférez exécuter des commandes de référence CLI localement, installez Azure CLI. Si vous exécutez sur Windows ou macOS, envisagez d’exécuter Azure CLI dans un conteneur Docker. Pour plus d’informations, consultez Comment exécuter Azure CLI dans un conteneur Docker.

    • Si vous utilisez une installation locale, connectez-vous à Azure CLI à l’aide de la commande az login. Pour terminer le processus d’authentification, suivez les étapes affichées dans votre terminal. Pour connaître les autres options de connexion, consultez Se connecter avec Azure CLI.
    • Lorsque vous y êtes invité, installez l’extension Azure CLI lors de la première utilisation. Pour plus d’informations sur les extensions, consultez Utiliser des extensions avec Azure CLI.
    • Exécutez az version pour rechercher la version et les bibliothèques dépendantes installées. Pour effectuer une mise à niveau vers la dernière version, exécutez az upgrade.

Installer l’extension Azure CLI aks-preview

Important

Les fonctionnalités d’évaluation AKS sont disponibles en libre-service et font l’objet d’un abonnement. Les versions d'essai sont fournies « en l’état » et « selon disponibilité », et elles sont exclues des contrats de niveau de service et de la garantie limitée. Les versions préliminaires AKS sont, dans la mesure du possible, partiellement couvertes par le service clientèle. Par conséquent, ces fonctionnalités ne sont pas destinées à une utilisation en production. Pour plus d’informations, consultez les articles de support suivants :

Exécutez la commande suivante pour installer l’extension aks-preview :

az extension add --name aks-preview

Exécutez la commande suivante pour effectuer la mise à jour vers la dernière version de l’extension publiée :

az extension update --name aks-preview

Inscrire l’indicateur de fonctionnalité AzureLinuxOSGuardPreview

Inscrivez l’indicateur de fonctionnalité AzureLinuxOSGuardPreview à l’aide de la commande az feature register, comme indiqué dans l’exemple suivant :

az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"

Quelques minutes sont nécessaires pour que l’état s’affiche Registered (Inscrit). Vérifiez l’état de l’inscription à l’aide de la commande az feature show :

az feature show --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"

Quand l’état reflète Inscrit, actualisez l’inscription du fournisseur de ressources Microsoft.ContainerService à l’aide de la commande az provider register :

az provider register --namespace "Microsoft.ContainerService"

Créer un groupe de ressources

Un groupe de ressources Azure est un groupe logique dans lequel des ressources Azure sont déployées et gérées. Lors de la création d’un groupe de ressources, vous devez spécifier un emplacement. Cet emplacement est le suivant :

  • Emplacement de stockage de vos métadonnées de groupe de ressources.
  • Là où vos ressources s’exécutent dans Azure si vous ne spécifiez pas une autre région lors de la création d’une ressource.

Créez un groupe de ressources à l’aide de la commande az group create.

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAzureLinuxOSGuardResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"

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

Résultats :

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/$MY_RESOURCE_GROUP_NAMExxxxxx",
  "location": "$REGION",
  "managedBy": null,
  "name": "$MY_RESOURCE_GROUP_NAME",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Créer un cluster Azure Linux avec OS Guard

Créez un cluster AKS à l’aide de la az aks create commande avec le --os-sku paramètre pour approvisionner le cluster AKS avec une image Azure Linux avec OS Guard.

export MY_AZ_CLUSTER_NAME="myAzureLinuxOSGuardCluster$RANDOM_ID"

az aks create --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --os-sku AzureLinuxOSGuard --node-osdisk-type Managed --enable-fips-image --enable-secure-boot --enable-vtpm

Au bout de quelques minutes, la commande se termine et retourne des informations au format JSON sur le cluster.

Se connecter au cluster

Pour gérer un cluster Kubernetes, utilisez le client de ligne de commande de Kubernetes, kubectl. kubectl est déjà installé si vous utilisez Azure Cloud Shell. Pour installer kubectl localement, utilisez la commande az aks install-cli .

  1. Configurez kubectl afin de vous connecter à votre cluster Kubernetes avec la commande az aks get-credentials. Cette commande télécharge les informations d’identification et configure l’interface CLI Kubernetes pour les utiliser.

    az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME

  2. Pour vérifier la connexion à votre cluster, exécutez la commande kubectl get. Cette commande renvoie la liste des nœuds de cluster.

    kubectl get nodes

Déployer l’application

Pour déployer l'application, vous utilisez un fichier manifeste pour créer tous les objets nécessaires à l'exécution de l'application AKS Store. Un fichier manifeste Kubernetes définit un état souhaité d’un cluster, notamment les images conteneur à exécuter. Le manifeste inclut les déploiements et services Kubernetes suivants :

Capture d’écran de l’architecture d’exemple Azure Store.

  • Vitrine : application web permettant aux clients d’afficher les produits et de passer des commandes.
  • Service de produit : affiche les informations sur le produit.
  • Service de commande : passer des commandes.
  • Rabbit MQ : file d’attente de messages pour une file d’attente de commandes.

Note

Nous ne recommandons pas l'exécution de conteneurs avec état, comme Rabbit MQ, sans stockage persistant pour la production. Ils sont utilisés ici pour des raisons de simplicité, mais nous vous recommandons d’utiliser des services managés, comme Azure CosmosDB ou Azure Service Bus.

  1. Créez un fichier nommé aks-store-quickstart.yaml et copiez-y le manifeste suivant :

    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

    Si vous créez et enregistrez le fichier YAML localement, vous pouvez charger le fichier manifeste dans votre répertoire par défaut dans CloudShell en sélectionnant le bouton Charger/Télécharger des fichiers et en sélectionnant le fichier à partir de votre système de fichiers local.

  2. Déployez l’application à l’aide de la commande kubectl apply et spécifiez le nom de votre manifeste YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

Tester l’application

Vous pouvez vérifier que l’application est en cours d’exécution en consultant l’adresse IP publique ou l’URL de l’application.

Obtenez l’URL de l’application à l’aide des commandes suivantes :

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

Résultats :

<!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"

Supprimer le cluster

Si vous n’en avez plus besoin, vous pouvez supprimer les ressources non nécessaires pour éviter des frais Azure. Vous pouvez supprimer le groupe de ressources, le service conteneur et toutes les ressources associées à l’aide de la commande az group delete.

Étapes suivantes

Dans ce guide de démarrage rapide, vous avez déployé un cluster Azure Linux avec OS Guard. Pour en savoir plus sur Azure Linux avec OS Guard et découvrir un exemple complet de déploiement et de gestion de cluster, passez au didacticiel Azure Linux avec OS Guard.

Didacticiel sur Azure Linux OS Guard

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