This post has been republished via RSS; it originally appeared at: New blog articles in Microsoft Community Hub.
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
- Instalação de uma aplicação conteinerizada no k8s de forma simplificada com apenas um comando
- Versionamento de releases
- Aproveitamento dos mesmos arquivos de recursos em vários ambientes
- 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:
- Baixe o instalador do Helm para Windows a partir do site oficial: https://get.helm.sh/helm-v3.7.1-windows-amd64.zip
- Extraia o conteúdo do arquivo ZIP para uma pasta de sua escolha.
- 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
-
Diretório helm-weather:
Este diretório é a raiz do seu chart Helm. Ele conterá todos os outros arquivos e diretórios relacionados ao chart. -
Arquivo Chart.yaml:
Este arquivo YAML contém informações sobre o chart, como nome, versão, descrição e outros metadados. -
Diretório charts:
Este diretório é usado para armazenar dependências de charts, caso o chart “helm-weather” dependa de outros charts. -
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. -
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. -
Arquivo charts/README.md:
Este é um arquivo de documentação que fornece informações sobre o chart, como seu propósito e como usá-lo. -
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 https://aka.ms/vscode-docker-dotnet-configure-containers
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:
- docker registry
- Azure Resource manager
e das tasks de:
- Docker
- HelmDeploy
- HelmInstaller
- 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