Project Icon

aks-baseline

Azure Kubernetes Service (AKS) 基础架构推荐实践

本参考实施方案展示了通用 AKS 集群的基础架构设计,旨在帮助网络、安全和开发团队了解部署并理解各组成部分。提供详细的部署指导和最佳实践,涵盖身份管理、机密管理和网络拓扑等关键要素,为生产阶段的 AKS 集群奠定坚实基础。

Azure Kubernetes Service (AKS) 基线集群

这个参考实现展示了一个通用 AKS 集群推荐起点(基线)基础架构。本实现和文档旨在指导跨学科团队或多个不同团队(如网络、安全和开发团队)完成部署这个通用基线基础架构的过程,并理解其组成部分。

我们以相当详细的方式逐步介绍部署过程,以帮助您理解这个集群的每个组件,理想情况下,教会您每一层的知识,并为您提供必要的知识以应用到您的工作负载中。

Azure 架构中心指南

本项目有一系列配套文章,描述了安全 AKS 集群的挑战、设计模式和最佳实践。您可以在 Azure 架构中心找到这篇文章:Azure Kubernetes Service (AKS) 基线集群。如果您还没有阅读过,我们建议您阅读它,因为它将为本实现中应用的考虑因素提供额外的背景。最终,这是该特定架构指南的直接实现。

架构

这个架构更注重基础设施,而不是工作负载。它集中在 AKS 集群本身,包括身份、部署后配置、秘密管理和网络拓扑等问题。

这里呈现的实现是大多数 AKS 集群的最低推荐基线。这个实现集成了 Azure 服务,提供可观察性,提供支持多区域增长的网络拓扑,并保持集群内流量的安全。这个架构应被视为您在预生产和生产阶段的起点。

这里的材料相对密集。我们强烈建议您花时间仔细阅读这些说明,以学习为目的。因此,我们不提供任何"一键"部署。为了理解部署资源之间的关系,我们建议您在探索部署时参考详细的架构概览。一旦您理解了涉及的组件,并确定了您的团队和您的优秀组织之间的共同责任,我们鼓励您围绕最终的基础架构构建合适的、可审核的部署流程。

在整个参考实现中,您会看到对Contoso Bicycle的引用。它是一家虚构的小型且快速成长的初创公司,为北美西海岸的客户提供在线网络服务。他们没有本地数据中心,所有容器化的业务应用程序现在都将由安全、企业级的 AKS 集群进行编排。您可以阅读更多关于他们的需求和 IT 团队组成的信息。这个叙述为一些实现细节、命名约定等提供了基础。您应该根据需要进行调整。

最后,这个实现使用 ASP.NET Core Docker 示例 Web 应用作为示例工作负载。这个工作负载故意设计得不那么有趣,因为它仅用于帮助您体验基线基础架构。

核心架构组件

Azure 平台

集群内开源组件

描绘具有两个对等 VNet 和架构中使用的主要 Azure 资源的中枢-辐射型网络的网络图。

同时不要忘记查看详细的架构图,以了解部署的资源如何在此参考架构中协同工作。

部署参考实现

AKS 托管工作负载的部署通常涉及先决条件、主机网络、集群基础架构和最终工作负载这些领域的职责分离和生命周期管理。不同的团队通常负责这些组件中的每一个。这个参考实现遵循类似的方法。此外,请注意我们的主要目的是说明基线集群的拓扑和决策。我们认为"逐步"流程将帮助您了解解决方案的各个部分,并让您深入了解它们之间的关系。最终,集群及其依赖项的生命周期/SDLC 管理将取决于您的情况(团队角色、组织标准等),并将根据您的需求进行适当实施。

请从准备集群部分开始这个学习旅程。 如果您一直跟随到最后,您将安装我们推荐的基线集群,并运行一个端到端的示例工作负载,供您在自己的 Azure 订阅中参考。

1. :rocket: 准备集群

在开始部署集群之前,必须解决一些考虑因素。我在订阅和 AD 租户中是否有足够的权限进行这么大规模的部署?有多少部分将由我的团队直接处理,而有多少部分将由另一个团队负责?

2. :electric_plug: 构建目标网络

Microsoft 建议将 AKS 部署到经过精心规划的网络中;根据您的需求适当调整大小,并具备适当的网络可观察性。组织通常倾向于传统的中枢-辐射模型,这在本实现中得到了体现。虽然这是一个标准的中枢-辐射模型,但其中包含了一些应该理解的基本规模和分配考虑因素。

3. :package: 部署集群

这是本参考实现指南的核心部分;与之前的网络拓扑指南配套。在这里,您将为集群部署 Azure 资源,以及相邻的服务,如 Azure 应用程序网关 WAF、Azure Monitor、Azure 容器注册表和 Azure Key Vault。这也是您将验证集群引导的地方。

我们在这里手动执行前面的步骤,以便您了解涉及的组件,但我们提倡使用自动化的 DevOps 流程。因此,将前面的步骤纳入您的 CI/CD 流水线中,就像您对待任何基础架构即代码(IaC)一样。有关更多详细信息,请参阅专门的 AKS 基线自动化指南

4. :package: 部署您的工作负载

如果没有部署工作负载到集群,很难看出这些决策如何共同作用,成为您业务的可靠应用平台。这个工作负载的部署通常会遵循 CI/CD 模式,甚至可能涉及更高级的部署策略(如蓝/绿部署)。以下步骤代表了一个手动部署,适合用于说明此基础架构的目的。

5. :checkered_flag: 验证

现在集群和示例工作负载已经部署;是时候看看集群如何运作了。

:broom: 清理资源

在前面步骤中部署的大多数 Azure 资源将产生持续的费用,除非被移除。

预览和附加功能

Kubernetes 及其扩展 AKS 是快速发展的产品。AKS 路线图展示了该产品变化之快。此参考实现确实依赖于 AKS 团队描述为"已发布并持续改进"的部分预览功能。其背后的理由是,许多预览功能仅在几个月内就会进入正式发布状态。如果你现在才开始设计集群,那么等到你准备投入生产时,很可能许多预览功能已经接近或已经正式发布。

此实现不会包含每个预览功能,而只包含那些为通用集群带来显著价值的功能。你可能希望在预生产集群中评估一些额外的预览功能,以增强安全性、可管理性等方面的能力。随着这些功能退出预览状态,本参考实现可能会更新以incorporatethem。考虑尝试并提供以下功能的反馈:

相关参考实现

AKS 基线被用作以下额外参考实现的基础。这些实现基于 AKS 基线的经验教训,并将特定视角应用于集群,以适应特定的拓扑、需求或工作负载类型。

高级主题

本参考实现有意不涉及更高级的场景。例如,以下主题未被涉及:

  • 关于 SDLC 和 GitOps 的集群生命周期管理
  • 工作负载 SDLC 集成(包括 Bridge to Kubernetes、高级部署技术、Draft 等概念)
  • 容器安全性
  • 同一团队拥有的多个(相关或无关的)工作负载
  • 不同团队拥有的多个工作负载(AKS 作为组织中的共享平台)
  • 集群内状态(PV 和 PVC)
  • Windows 节点池
  • 缩放到零的节点池和基于事件的缩放(KEDA)
  • Terraform
  • dapr

请继续关注,我们将提供这些主题的参考实现指南。未来提供的指南将以此基线 AKS 实现为起点。如果你想贡献或建议基于此基线的模式,请联系我们

最后的想法

Kubernetes 是一个非常灵活的平台,为基础设施和应用程序运营者提供了多种选择,以实现其业务和技术目标。在你的journey中,你需要考虑何时依赖 Azure 平台功能、开源解决方案、支持渠道、法规遵从性和运营流程。我们鼓励将此参考实现作为你在自己团队内部开始架构对话的起点;根据你的具体要求进行调整,最终提供一个让客户满意的解决方案。

相关文档

贡献

请查看我们的贡献者指南

本项目采用了 Microsoft 开源行为准则。有关更多信息,请参阅行为准则常见问题解答或联系 opencode@microsoft.com 提出任何其他问题或意见。

来自 Microsoft Patterns & Practices 的 :heart:,Azure 架构中心

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号