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AKS & HELM

Guest wdossantos
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O Helm é um gerenciador de pacotes para Kubernetes que ajuda a instalar, gerenciar e atualizar aplicativos Kubernetes. O Helm usa pacotes chamados “charts” que contêm todos os recursos necessários para implantar um aplicativo no Kubernetes.

 

Algumas das operações comuns que você pode executar usando o helm incluem:

 

  • helm install: instala um chart no cluster do Kubernetes.
  • helm upgrade: atualiza um chart já instalado no cluster do Kubernetes.
  • helm delete: remove um chart do cluster do Kubernetes.
  • helm lint: verifica se o chart é válido.
  • helm template: gera o pacote.

Principais vantagens

 

  1. Instalação de uma aplicação conteinerizada no k8s de forma simplificada com apenas um comando
  2. Versionamento de releases
  3. Aproveitamento dos mesmos arquivos de recursos em vários ambientes
  4. Helm é um projeto no CNCF - Cloud Native Computing Foundation

Como eu instalo o Helm no Windows para interagir com um cluster AKS?

 

 

Para instalar o Helm no Windows e interagir com um cluster AKS, você pode seguir os seguintes passos:

 

  1. Baixe o instalador do Helm para Windows a partir do site oficial: https://get.helm.sh/helm-v3.7.1-windows-amd64.zip
  2. Extraia o conteúdo do arquivo ZIP para uma pasta de sua escolha.
  3. Adicione a pasta onde o Helm foi extraído ao PATH do Windows

  • helm version

Passo 1: Criar arquivos Helm

 

 

Comece criando uma estrutura de diretórios e arquivos para o Helm.

 

helm create helm-weather

 

O comando “helm create” é uma maneira conveniente de iniciar a criação de um novo chart Helm e fornece uma estrutura inicial para você começar a definir como os recursos do Kubernetes serão implantados e configurados usando o Helm. Você pode então personalizar e expandir essa estrutura de acordo com as necessidades do seu aplicativo ou serviço.

 

depois de rodar o comando “helm create” serão criados os seguintes elementos

 


  1. Diretório helm-weather: Este diretório é a raiz do seu chart Helm. Ele conterá todos os outros arquivos e diretórios relacionados ao chart.
     
     

  2. Arquivo Chart.yaml: Este arquivo YAML contém informações sobre o chart, como nome, versão, descrição e outros metadados.
     
     

  3. Diretório charts: Este diretório é usado para armazenar dependências de charts, caso o chart “helm-weather” dependa de outros charts.
     
     

  4. Diretório templates: Este diretório é onde você pode definir os modelos de recursos do Kubernetes que serão gerados quando você instalar o chart. Os modelos podem ser escritos em YAML e geralmente são usados para criar recursos como pods, serviços, configurações, etc.
     
     

  5. Arquivo values.yaml: Este arquivo contém os valores padrão que serão usados nos modelos do chart. Você pode substituir esses valores ao instalar o chart para personalizar a implantação.
     
     

  6. Arquivo charts/README.md: Este é um arquivo de documentação que fornece informações sobre o chart, como seu propósito e como usá-lo.
     
     

  7. Arquivo README.md: Este é um arquivo de documentação geral para o chart Helm.
     

Passo 2: Criar uma API Web

 

 

Agora, crie um projeto de API Web usando o .NET Core:

 

dotnet new webapi -o api-weather

Passo 3: Criar a imagem da aplicação

 

 

Adicione um Dockerfile para a sua aplicação. Você pode usar o Visual Studio Code e a extensão Docker para facilitar a criação do arquivo Docker. O Dockerfile pode ter o seguinte conteúdo:

 

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7.0 AS base

WORKDIR /app

EXPOSE 5001

 

ENV ASPNETCORE\_URLS=http://+:5001

 

\# Creates a non-root user with an explicit UID and adds permission to access the /app folder

\# For more info, please refer to Visual Studio Code Docker development troubleshooting Tips and Tricks

RUN adduser -u 5678 --disabled-password --gecos "" appuser && chown -R appuser /app

USER appuser

 

FROM --platform=$BUILDPLATFORM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:7.0 AS build

ARG configuration=Release

WORKDIR /src

COPY \["api-weather.csproj", "./"\]

RUN dotnet restore "api-weather.csproj"

COPY . .

WORKDIR "/src/."

RUN dotnet build "api-weather.csproj" -c $configuration -o /app/build

 

FROM build AS publish

ARG configuration=Release

RUN dotnet publish "api-weather.csproj" -c $configuration -o /app/publish /p:UseAppHost=false

 

FROM base AS final

WORKDIR /app

COPY --from=publish /app/publish .

ENTRYPOINT \["dotnet", "api-weather.dll"\]

Passo 4: Enviar a imagem para o ACR

 

 

Agora, você pode enviar a imagem Docker para o Azure Container Registry (ACR) usando o Azure CLI ou o Docker:

 

Usando o Azure CLI:

 

az acr build -t api-sampe01 --registry acrhelm01 .

 

Ou usando o Docker:

 

az acr login -n acrhelm01

 

docker build -t api-sampe01 .

docker tag api-sampe01 acrhelm01.azurecr.io/api-sampe01:001

docker push acrhelm01.azurecr.io/api-sampe01:001

Passo 5: Validar os arquivos Helm

 

 

Acesse o diretório helm-weather e valide os arquivos Helm:

 

cd helm-weather

helm template ./ --debug

Passo 6: Gerar o pacote Helm

 

 

Agora, gere o pacote Helm (arquivo tar.gz) a partir do diretório:

 

helm package ./ -d charts

Passo 7: Acesso ao cluster AKS

 

 

Certifique-se de que você tenha acesso ao cluster AKS onde deseja implantar o aplicativo. Você pode usar o Azure CLI para configurar o acesso:

 

az aks get-credentials --resource-group akshelmspoc --name akshelm01

Passo 8: Instalar o pacote no Cluster

 

 

Agora, você pode implantar o pacote Helm no seu cluster AKS:

 

helm upgrade helm-weather .\\charts\\helm-weather-0.1.0.tgz --namespace sample01 --create-namespace --install

Passo 9: Verificar o resultado

 

 

Após a implantação, você pode verificar o status dos recursos no cluster AKS usando o seguinte comando:

 

kubectl get all -n sample01

 

Você também pode analisar os detalhes de um pod específico:

 

kubectl describe pod helm-weather-7767995446-jchs6 -n sample01

 

Podemos ver a imagem do nginx:

 

Name: helm-weather-7767995446-jchs6

Namespace: sample01

Priority: 0

Service Account: helm-weather

Node: aks-agentpool-30542430-vmss000002/10.224.0.5

Start Time: Wed, 27 Sep 2023 11:15:53 -0300

Labels: app.kubernetes.io/instance=helm-weather

app.kubernetes.io/name=helm-weather

pod-template-hash=7767995446

Annotations: cni.projectcalico.org/containerID: 2273b655dd36ca0d3daaa722cab5a3ce8fd60b463f47fa249be62d9ec75ec6de

cni.projectcalico.org/podIP: 10.244.1.8/32

cni.projectcalico.org/podIPs: 10.244.1.8/32

Status: Running

IP: 10.244.1.8

IPs:

IP: 10.244.1.8

Controlled By: ReplicaSet/helm-weather-7767995446

Containers:

helm-weather:

Container ID: containerd://d07e997d2413a4ca353ce5b3cd6939426127920850c5ede5c740e82d1786065c

Image: nginx:1.16.0

Image ID: docker.io/library/nginx@sha256:3e373fd5b8d41baeddc24be311c5c6929425c04cabf893b874ac09b72a798010

Port: 80/TCP

Host Port: 0/TCP

State: Running

Started: Wed, 27 Sep 2023 11:15:57 -0300

Ready: True

Restart Count: 0

Liveness: http-get http://:http/ delay=0s timeout=1s period=10s #success=1 #failure=3

Readiness: http-get http://:http/ delay=0s timeout=1s period=10s #success=1 #failure=3

Environment: <none>

Mounts:

/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from kube-api-access-vq2xl (ro)

Conditions:

Type Status

Initialized True

Ready True

ContainersReady True

PodScheduled True

Volumes:

kube-api-access-vq2xl:

Type: Projected (a volume that contains injected data from multiple sources)

TokenExpirationSeconds: 3607

ConfigMapName: kube-root-ca.crt

ConfigMapOptional: <nil>

DownwardAPI: true

QoS Class: BestEffort

Node-Selectors: <none>

Tolerations: node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute op=Exists for 300s

node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute op=Exists for 300s

Events:

Type Reason Age From Message

---- ------ ---- ---- -------

Normal Scheduled 4m22s default-scheduler Successfully assigned sample01/helm-weather-7767995446-jchs6 to aks-agentpool-30542430-vmss000002

Normal Pulling 4m21s kubelet Pulling image "nginx:1.16.0"

Normal Pulled 4m18s kubelet Successfully pulled image "nginx:1.16.0" in 3.022874455s (3.022881155s including waiting)

Normal Created 4m18s kubelet Created container helm-weather

Normal Started 4m18s kubelet Started container helm-weather

Passo 10: Configurar o arquivo values.yaml

 

 

Edite o arquivo values.yaml para especificar a imagem Docker e as verificações de liveness e readiness:

 

image:

repository: acrhelm01.azurecr.io/api-sampe01

pullPolicy: IfNotPresent

# Overrides the image tag whose default is the chart appVersion.

tag: "001"

Configurar o livenessProbe e o readinessProbe

 

 

no arquivo deployment.yaml

 

livenessProbe:

httpGet:

path: {{ .Values.livenessProbe.httpGet.path }}

port: {{ .Values.livenessProbe.httpGet.port }}

readinessProbe:

httpGet:

path: {{ .Values.readinessProbe.httpGet.path }}

port: {{ .Values.readinessProbe.httpGet.port }}

 

e no arquivo de values.yaml

 

livenessProbe:

httpGet:

path: /WeatherForecast

port: 5001

 

readinessProbe:

httpGet:

path: /WeatherForecast

port: 5001

 

Em resumo, essas configurações permitem que os operadores personalizem os valores das configurações do aplicativo quando implantam o chart Helm. As configurações padrão são definidas no arquivo values.yaml, mas podem ser substituídas por valores específicos de implantação, dependendo das necessidades do ambiente em que o chart é implantado. Isso é útil para garantir que o aplicativo seja implantado com configurações adequadas para cada implantação.

 

Configurar o Servico ClusterIP

 

 

no arquivo service.yaml

 

targetPort: {{ .Values.service.targetPort }}

 

e no arquivo values.yaml

 

service:

type: LoadBalancer

port: 80

targetPort: 5001

 

Valida

 

helm template ./ --debug

 

gera outro pacote

 

helm package ./ -d charts --version 0.1.1

Passo 11: Atualizar o Deploy

 

 

Se você fizer alterações nos valores do Helm, atualize o deploy:

 

helm upgrade helm-weather .\\charts\\helm-weather-0.1.1.tgz --namespace sample01 --create-namespace --install

Passo 12: Verificar os Pods

 

 

Verifique o estado dos pods após a atualização:

 

kubectl get all -n sample01

 

subiu

 

NAME READY STATUS RESTARTS AGE

pod/helm-weather-57488847d8-jdxmz 1/1 Running 0 34m

 

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE

service/helm-weather ClusterIP 10.0.201.39 <none> 80/TCP 128m

 

NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE

deployment.apps/helm-weather 1/1 1 1 128m

 

NAME DESIRED CURRENT READY AGE

replicaset.apps/helm-weather-568c9ddbd 0 0 0 101m

replicaset.apps/helm-weather-57488847d8 1 1 1 34m

replicaset.apps/helm-weather-646c667ccd 0 0 0 115m

replicaset.apps/helm-weather-7767995446 0 0 0 128m

replicaset.apps/helm-weather-7fcd86b448 0 0 0 109m

 

Também podemos automatizar esse processo usando o Azure devops, para isso vamos precisar de duas services connections:

 

  1. docker registry
  2. Azure Resource manager

 

e das tasks de:

 

  1. Docker
  2. HelmDeploy
  3. HelmInstaller
  4. HelmDeploy

 

mais ou menos isso

 

trigger:

\- none

 

stages:

\- stage: Build

displayName: Build Artifact

jobs:

- job: Build

pool:

vmImage: ubuntu-latest

displayName: Build Artifact

steps:

- task: Docker@2

inputs:

containerRegistry: 'acrhelm01'

repository: 'api-weather'

command: 'buildAndPush'

Dockerfile: 'sample01/api-weather/Dockerfile'

tags: '$(Build.BuildId)'

- bash: |

helm template ./sample01/helm-weather

failOnStderr: true

displayName: 'Helm template - renderiza o template, validacao previa'

- task: HelmDeploy@0

inputs:

command: 'package'

chartPath: '././sample01/helm-weather'

chartVersion: '$(Build.BuildId)'

 

- task: CopyFiles@2

inputs:

Contents: |

helm-weather/\*\*/\*.tgz

TargetFolder: '$(Build.ArtifactStagingDirectory)'

- task: PublishPipelineArtifact@1

inputs:

targetPath: '$(Build.ArtifactStagingDirectory)'

artifact: 'drop'

publishLocation: 'pipeline'

 

 

\- stage: Deploy

displayName: Deploy

dependsOn: Build

condition: succeeded()

jobs:

- deployment: DeployWeb

displayName: deploy Web App

pool:

vmImage: 'Ubuntu-latest'

environment: 'aks'

strategy:

runOnce:

deploy:

steps:

- download: current

artifact: drop

- task: HelmInstaller@1

displayName: 'Helm install'

inputs:

helmVersionToInstall: 3.11.2

- task: HelmDeploy@0

inputs:

connectionType: 'Azure Resource Manager'

azureSubscription: 'akshelmpoc'

azureResourceGroup: 'akshelmspoc'

kubernetesCluster: 'akshelm01'

namespace: 'sample01'

command: 'upgrade'

chartType: 'FilePath'

chartPath: '$(Pipeline.Workspace)/drop/helm-weather-$(Build.BuildID).tgz'

chartVersion: '$(Build.BuildId)'

releaseName: 'helm-weather'

overrideValues: 'image.repository=acrhelm01.azurecr.io/api-weather,image.tag=$(Build.BuildID)'

 

verificar

 

kubectl get all -n sample01

 

 

 

NAME READY STATUS RESTARTS AGE

pod/helm-weather-77594b48c5-ql96l 1/1 Running 0 24s

 

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE

service/helm-weather LoadBalancer 10.0.65.168 20.85.198.43 80:30330/TCP 6m45s

 

NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE

deployment.apps/helm-weather 1/1 1 1 6m44s

 

NAME DESIRED CURRENT READY AGE

replicaset.apps/helm-weather-568c9ddbd 0 0 0 6m45s

replicaset.apps/helm-weather-57488847d8 0 0 0 6m45s

replicaset.apps/helm-weather-646c667ccd 0 0 0 6m45s

replicaset.apps/helm-weather-6b5486b6d6 0 0 0 6m45s

replicaset.apps/helm-weather-77594b48c5 1 1 1 25s

replicaset.apps/helm-weather-7767995446 0 0 0 6m45s

replicaset.apps/helm-weather-7fcd86b448 0 0 0 6m45s

 

 

 

http://20.85.198.43/WeatherForecast

 

Conclusão

 

 

Com isso, você configurou com sucesso a implantação de uma aplicação de API web no Azure Kubernetes Service usando Helm e o Azure Container Registry. Além disso, você também automatizou o processo usando o Azure DevOps para maior eficiência

 

Referências

 

  1. Helm
  2. Desenvolver no Serviço de Kubernetes do Azure (AKS) com o Helm — Azure Kubernetes Service | Microsoft Learn

 

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