使用 Azure DevOps Pipeline 将 docker 容器自动部署到 Azure Kubernetes 服务。

介绍

创建每个资源（AKS、ACR）后，可以使用 kubectl 命令轻松执行到 AKS 的部署。在实际开发中，如果你懒得敲命令来执行部署，你将无法快速释放该功能。因此，最好实施 CI/CD 管道以自动部署到 AKS。在本文中，我们将使用 Azure Pipeline 和 Github 自动将 docker 容器部署到 AKS。

为 Azure Kubernetes 服务和 Azure 容器注册表创建资源。

下面描述如何创建每个资源。

尝试将容器化的 Spring Boot 应用程序部署到 Azure Kubernetes 服务 - Qiita

创建 Azure DevOps

创建项目

添加服务连接

为了从 Azure DevOps 访问 Azure 资源，需要为每个资源创建一个服务连接。

添加 Docker Container Registry 服务连接

如果在注册表类型中选择 Azure 容器注册表，将显示另一个弹出窗口。如果您在浏览器中阻止弹出窗口，它们将不会出现，因此您需要更改设置。此外，如果弹出窗口没有出现，即使它没有被阻止，更新浏览器可能会解决问题。

从弹窗中，如果可以成功登录Azure，Azure端的订阅和ACR资源会显示在订阅和Azure容器注册表的下拉菜单中。选择任何项目，确定服务连接名称，然后注册。

为 Azure Kubernetes 服务添加服务连接

创建 Azure 管道

在这种情况下，我们将与 Github 一起设置一个 Azure Pipeline，以便在将新代码推送到特定分支时运行。

如果 Github 和 Azure Pipeline 没有链接，您将被自动重定向到 Github 的 OAuth 页面，因此请授予请求的访问权限。

与 Github 成功链接后，选择任意一个仓库。此演示中的应用程序与上一篇文章中创建的 Spring Boot 应用程序相同，将容器化的 Spring Boot 应用程序部署到 Azure Kubernetes 服务。实际的 Github 存储库在这里 →https://github.com/ryuichi-f/deploy-aks

k8s/deployaks-app-depl.yml 中只有一处更改。向 spec.template.spec.containers.image 添加了 azure 容器注册表 URL 和图像名称。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deployaks-app-depl
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: deployaks-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: deployaks-app
    spec:
      containers:
        - name: deployaks-app
          image: nicetestacr.azurecr.io/deploy-aks # <- 変更

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: deployaks-app-loadbalancer
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: deployaks-app
  ports:
    - name: deployaks-port
      protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080

由于是选择管道 YAML 模板，所以选择最简单的 Starter 管道。

将以下代码粘贴到管道 YAML 中。然后点击“保存并运行”。

trigger:
- main

variables:
  ACRServiceConnection: 'niceTestACRServiceConnection'
  AKSServiceConnection: 'niceTestAKCServiceConnection'
  dockerRegistryURL: 'nicetestacr.azurecr.io'
  imageRepo: deploy-aks
  tag: '$(Build.BuildId)'

stages:
  - stage: build_image
    displayName: build an image
    jobs:

      - job: build_container_image_job
        pool:
          vmImage: ubuntu-latest
        steps:

        - task: Docker@2
          inputs:
            containerRegistry: $(ACRServiceConnection)
            repository: '$(imageRepo)'
            command: buildAndPush
            Dockerfile: '$(Build.SourcesDirectory)/Dockerfile'
            buildContext: '$(Build.SourcesDirectory)'
            tags: |
              $(tag)

      - job: publish_k8s_manifest_files_job
        pool:
          vmImage: ubuntu-latest
        steps:
          - task: PublishPipelineArtifact@1
            inputs:
              targetPath: '$(Pipeline.Workspace)/s/k8s'
              artifact: 'manifests'
              publishLocation: 'pipeline'

  - stage: deploy_container
    dependsOn: build_image
    displayName: deploy a container
    jobs:

      - job: deployment_job
        pool:
          vmImage: ubuntu-latest
        variables:
          aksSecretName: testAKSSecretName
        steps:

        - task: DownloadPipelineArtifact@2
          inputs:
            buildType: 'current'
            artifactName: 'manifests'
            targetPath: '$(Pipeline.Workspace)/manifests'

        - task: KubernetesManifest@0
          inputs:
            action: 'deploy'
            kubernetesServiceConnection: $(AKSServiceConnection)
            namespace: 'default'
            containers: |
              $(dockerRegistryURL)/$(imageRepo):$(tag)
            manifests: |
              $(Pipeline.Workspace)/manifests/deployaks-app-depl.yml

Pipeline YAML 各部分的描述

trigger:
- main

将代码推送到trigger 指定的分支时执行 Azure 管道。

variables:
  ACRServiceConnection: 'niceTestACRServiceConnection'
  AKSServiceConnection: 'niceTestAKCServiceConnection'
  dockerRegistryURL: 'nicetestacr.azurecr.io'
  imageRepo: deploy-aks
  tag: '$(Build.BuildId)'

您可以使用variables 定义要在管道上使用的变量。变量的范围根据定义它的层次结构而变化。这次我们将它定义在最高层次结构中，因此我们可以从所有层次结构中访问该变量。

stages:
    - stage: build_image
    # 以下省略...
    - stage: deploy_container
    # 以下省略...

在 Azure 管道中，可以分阶段定义每个流程。从广义上讲，共有三种类型：stage、jobstep。其中stage对应最高层级划分。这次，我们定义了两个阶段，build_image 阶段和 deploy_container 阶段。

 jobs:
      - job: build_container_image_job
      # 以下省略...
      - job: publish_k8s_manifest_files_job
      # 以下省略...

job 对应于在stage 的部门内进一步划分的部门。每个job 与一个单独的agent 并行运行。

steps:
    - task: DownloadPipelineArtifact@2
    # 以下省略...
    - task: KubernetesManifest@0
    # 以下省略...

step 对应于job 部门中的进一步部门。每个step 从上到下依次执行。

- task: Docker@2
          inputs:
            containerRegistry: $(ACRServiceConnection)
            repository: '$(imageRepo)'
            command: buildAndPush
            Dockerfile: '$(Build.SourcesDirectory)/Dockerfile'
            buildContext: '$(Build.SourcesDirectory)'
            tags: |
              $(tag)

Docker@2 是构建镜像并将其推送到容器注册表的任务。

• containerRegistry：为 Azure 容器注册表指定服务连接
• repository：指定 docker dockrt 镜像的存储库名称
• 命令：指定 Docker@2 命令。可能的命令是：
  • “buildAndPush”|“构建”|“推送”|“登录”|“注销”|
• Dockerfile：指定 Dockerfile 的位置。
• buildContext：指定 docker 镜像的构建上下文。
• tags：指定 docker 镜像的标签。多个可以指定为列表。

 - task: PublishPipelineArtifact@1
            inputs:
              targetPath: '$(Pipeline.Workspace)/s/k8s'
              artifact: 'manifests'
              publishLocation: 'pipeline'

PublishPipelineArtifact@1 是将指定的工件（文件等）上传到特定文件夹的任务。上传的工件可以通过DownloadPipelineArtifact@2 任务下载到另一个stage 并使用。

• 输入：
  • targetPath：指定工件的位置。
  • artifact：指定任意名称以引用该工件。
  • publishLocation：指定要上传到的任何文件夹的名称。

- task: DownloadPipelineArtifact@2
          inputs:
            buildType: 'current'
            artifactName: 'manifests'
            targetPath: '$(Pipeline.Workspace)/manifests'

用于下载PublishPipelineArtifact@1 上传的工件的任务。

• 输入：
  • buildType：指定工件源的类型。可能的类型有：
    • “当前”|“特定”
  • artifactName: PublishPipelineArtifact@1 指定指定工件的名称。
  • targetPath：指定上传工件的位置。

- task: KubernetesManifest@0
          inputs:
            action: 'deploy'
            kubernetesServiceConnection: $(AKSServiceConnection)
            namespace: 'default'
            containers: |
              $(dockerRegistryURL)/$(imageRepo):$(tag)
            manifests: |
              $(Pipeline.Workspace)/manifests/deployaks-app-depl.yml

将 k8s 清单文件部署到 k8s 集群的任务。

• 输入：
  • action：共有 8 种可能的操作。根据指定的操作，之后可以指定的输入类型将发生变化。这一次，指定“部署”操作。可能的行动是：
    • 'deploy' | 'promote' | 'reject' | 'createSecret' | 'bake | scale' |
  • 命名空间：指定 k8s 命名空间。
  • 容器：**在 k8s 清单文件中spec.template.spec.containers.image指定一个 URL 以替换该部分中的 docker 图像 URL。
  • manifest：指定k8s清单文件的位置。

Azure 管道检测到 Github 存储库中的新提交并自动执行管道。

当所有阶段和作业都变为绿色复选标记时，管道已成功运行。从现在开始，每当新代码推送到主分支时，都会执行管道并部署应用程序。

可以在 AKS 资源的“服务和入口”下找到实际部署的应用程序的 IP 地址。

检查您的服务以查看您的负载平衡器的 EXTERNAL-IP。这次的公网IP是20.18.213.108，所以http://20.18.213.108/hello-world您可以使用以下命令访问您的 Spring Boot 应用程序

结尾

我们成功地使用 Azure Pipeline 自动部署 Docker 容器。在 Pipeline YAML 中配置 CI/CD 后，后续部署是无缝的，可实现快速的功能发布。

原创声明：本文系作者授权爱码网发表，未经许可，不得转载;

原文地址：https://www.likecs.com/show-308629606.html