本文是一篇技術教程,由 Mike Chaliy 撰寫。他是一位 .NET 平臺使用者,嘗試在 Azure 上部署 Kubernetes 叢集,並將步驟寫成了這篇帖子。文章描寫了部署叢集過程,還對 Kubernetes 的一些功能進行了簡要描述。

以下是文章主要內容:

在實驗、演示的時候,或者是生產過程中,我經常會需要執行一些 Docker 負載。雖然這在本地計算機上十分容易,但是當你要在雲端執行的時候就有點困難了。相比於本地執行,在雲端執行真的太複雜了。我嘗試了幾個方法,比如在 AWS Beanstalk、AWS ECS 或者 Azure ACS DC/OS 上執行 Docker,但是針對於我的需求來說,這些嘗試太複雜了,而且限制諸多。

Azure 宣佈 Azure Container Service 預支援 Kubernetes,與此同時,Kubernetes 也宣佈支援 ACS,所以是時候嘗試一下 Kubernetes 了。

你可以跳過所有步驟,只閱讀演示部署和說明,點選連結:https://github.com/chaliy/play-azure-kubernetes。

介紹

那麼,什麼是 Kubernetes 呢?用一句簡單的話來概括:它是一個容器編排工具。第一步,將應用程式進行打包,然後 Kubernetes 可以對打包好的這些應用程式進行部署、執行以及擴充套件。為了深入瞭解,可能還需要通過 Tutorial 瞭解,但是這個十分容易,你完全可以跳過這個步驟直接嘗試如何執行它。

所需的基礎設施

在本文中,我會使用新的 Azure CLI。安裝十分簡單,大多數情況下,只需要“pip install azure-cli”就可以了。
所以現在讓我們來預覽一下我們的叢集。首先,你可能需要資源組來隔離你的基礎設施。

az group create -n my-very-own-k8s-cluster -l "West Europe"

接下來是規制叢集。

az acs create -n my-very-own-k8s-cluster \
 -g my-very-own-k8s-cluster \
 --dns-prefix my-very-own-k8s-cluster \
 --orchestrator-type kubernetes

在等待命令完成的時候,我們來看一些評論。

1、如果你的命令出現了一些問題,比如這些命令出現一些無意義的錯誤,新增-debug 引數有點囉嗦,但是會出現一些錯誤。

2、-dnsprefix 是可選的,個人建議還是要新增上去,不然的話,就會按照“叢集名字+組名字”使用,如果超過 90 個字元的長度,之後在操作過程中就會出現奇怪的錯誤。

預設設定下,ACS 用單個 master 和 3 個 agents 來設定叢集。這些步驟預設設定下都是使用 D2 的,所以這個叢集耗費比較高,當你不需要的時候記得清理資源。

以及,歡迎閱讀 Kubernetes 的 ACS 引擎之下的內容,連結:https://github.com/Azure/acs-engine/blob/master/docs/kubernetes.md。上述內容給了實施過程中的一些很棒的觀點。注意了,ACS 文件沒有使用新的 Azure 工具,所以操作起來會有點複雜。

第一個有效負載

所有的基礎設施準備完成,現在開始部署 Kubernetes。要管理叢集,那麼就需要 kubectl。你可以通過以下程式碼自動執行(可能需要自行新增到 PATH):

az acs kubernetes install-cli

接下來,你需要用叢集來認證 kubectl。

az acs kubernetes get-credentials -n my-very-own-k8s-cluster \
 -g my-very-k8s-cluster

檢查所有一切是否 OK。這個命令列會提供客戶端和伺服器端的版本。

kubectl version

從這裡開始,你已經擁有你所需要的東西來執行你的第一個有效負載。所以讓我們來建立第一個定義檔案,並且嘗試執行。Kubernetes 內的定義檔案可以使用很多檔案格式,我用的是 YAML, 所以我們用以下內容來建立 hello.yml 檔案:

apiVersion: extension/v1beta1
 kind: Deployment
 metadata:
 name: hello # Name of the deployment, just for reference purposes
 spec:
 replica: 1 # Number of instances for the given application
 template:
 metadata:
 labels:
 app: hello
 spec:
 containers:
 - name: ner-uk-ms # Name of container, could be anything you like
 image: chaliy/ner-ms:uk # Docker image to run
 ports:
 -containerPort:8080

目前,理解一些 Kubernetes 術語十分重要。

Pod——容器例項——http://kubernetes.io/docs/user-guide/pods/

Deployment——確保 pods 能夠執行,扮演監督的角色——http://kubernetes.io/docs/user-guide/deployments/

Service——將 pod 組成一個系統——http://kubernetes.io/docs/user-guide/services/

所以,對於定義在模版中的單個 pod 來說,我們剛剛建立的定義檔案是個 deployment。以下命令列會拉取Docker映象`chaliy/ner-ms:uk`,開啟它的例項並且設定監督員:

kubectl create -f ./hello.yml

現在可以使用的命令列很少:

# Retrieve logs associated with deployment
 kubectl logs hello

# List Pods
 kubectl get pods

# List deployments
 kubectl get deployments

# Details about concrete pod, for example in case of errors
 kubectl describe pods/podid

如果你想要重新配置應用程式,可以在定義檔案中修改,比如設定`replicas:10`,然後執行:

kubectl apply -f ./hello.yml

技術上來說,這已經在執行有效負載了。我們來看看它的執行狀況。Kubernetes 的 UI 介面向用戶呈現叢集執行狀況。它的執行方式跟應用程式的執行方式是一樣的。當然,如果你不希望這樣的 UI 出現在叢集外面,那麼預設設定下你可以只在叢集內執行。但是,如果訪問又會如何?

方法很簡單,Kubernetes 實現 Basteon 模式,並且通過簡單的方法代理到你的本地電腦。所以首先你需要執行代理:

kubectl proxy --port=8000

然後,你需要立刻看到 Kubernetes Dashboard 的話。可以瀏覽:http://localhost:8000/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/kubernetes-dashboard
還有就是,你可能需要釋出對叢集外的服務。對於這個,你需要建立 service(對於 Kubernetes),然後使用 expose 命令,用新的 Loadbalancer。

kubectl expose deployment hello --type="LoadBalancer"--port=80 --
 target-port=8080

這個命令列會開始設定新的 load balance,需要一點時間。要檢查它是否執行,要查詢關於 service 的資訊:

kubectl get services/hello

之後你就會看到外部 IP 地址,意味著服務已處於 OK 狀態,你可以用來發送請求。類似於:

curlhttp://EXTERNAL-IP/

關於建立簡單的叢集就是這麼多了。當然,這只是開始:)
所有的指令碼都可以在這個網址找到:https://github.com/chaliy/play-azure-kubernetes。在這裡你可以找到使用 Nginx 代理作為路由器的一些真例項子。

結論

對於我來說,使用者體驗很棒,但是我也不確定我會不會繼續使用,因為有幾個問題還在困擾著我:

1、Kubernetes ACS 版本還在預釋出階段,有些功能還沒有實現(比如,你還不能對你的叢集進行縮容擴容)。

2、使用成本較高,至少需要 4D2 個節點,每月最高可能要花費 1000 美元。使用相對小一點的例項也是可以的,但是,我的負載型別還不知道如何利用它。

3、目前還沒有可以建立系統的裝置。類似於 docker-compose 能夠提供相關服務。

不要忘記清理你的資源!Enjoy~

原文作者:Mike Chaliy
原文連結:https://medium.com/devoops-and-universe/your-very-own-kubernetes-cluster-on-azure-acs-9ea758dcf100#.ddd5gwi5v(瀏覽網頁需要自行準備梯子)