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TerraformでAKSにKubernetesクラスタを構築する
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前回はTerraformでAzureリソースを作成するための準備の記事を書きましたが、今回は実際にTerraformでAzureリソースを作成してみました。
TerraformでAzureリソースを作成するときの前準備(Service PrincipalとStorage Account)
今回は以下のチュートリアルをやってみました。
チュートリアル:Terraform を使用して Azure Kubernetes Service で Kubernetes クラスターを作成する
Terraformを使ってAzureのKubernetesサービスであるAzure Kubernetes Service(AKS)のリソースを作成します。
初期設定
まずはAzureリソースを作成するためにAzureプロバイダーの設定です。
provider "azurerm" {
# The "feature" block is required for AzureRM provider 2.x.
# If you are using version 1.x, the "features" block is not allowed.
version = "~>2.0"
features {}
}
terraform {
backend "azurerm" {}
}
AKSのリソースを作成する
ここからAKSのリソースを作成するためのtfファイルを書いていきます。
# リソースグループの作成
resource "azurerm_resource_group" "k8s" {
name = var.resource_group_name
location = var.location
}
resource "random_id" "log_analytics_workspace_name_suffix" {
byte_length = 8
}
# LogAnalyticsワークスペースの有効化
resource "azurerm_log_analytics_workspace" "test" {
name = "${var.log_analytics_workspace_name}-${random_id.log_analytics_workspace_name_suffix.dec}"
location = var.log_analytics_workspace_location
resource_group_name = azurerm_resource_group.k8s.name
sku = var.log_analytics_workspace_sku
}
# ContainerInsightsを有効化してLogAnalyticsにデータを送信する
resource "azurerm_log_analytics_solution" "test" {
solution_name = "ContainerInsights"
location = azurerm_log_analytics_workspace.test.location
resource_group_name = azurerm_resource_group.k8s.name
workspace_resource_id = azurerm_log_analytics_workspace.test.id
workspace_name = azurerm_log_analytics_workspace.test.name
plan {
publisher = "Microsoft"
product = "OMSGallery/ContainerInsights"
}
}
# AKSの作成
resource "azurerm_kubernetes_cluster" "k8s" {
name = var.cluster_name
location = azurerm_resource_group.k8s.location
dns_prefix = var.dns_prefix
resource_group_name = azurerm_resource_group.k8s.name
linux_profile {
admin_username = "xxxxx"
ssh_key {
key_data = file(var.ssh_public_key)
}
}
# Nodeの設定
default_node_pool {
name = "agentpool"
node_count = var.agent_count
vm_size = "Standard_G1"
}
service_principal {
client_id = var.client_id
client_secret = var.client_secret
}
addon_profile {
oms_agent {
enabled = true
log_analytics_workspace_id = azurerm_log_analytics_workspace.test.id
}
}
tags = {
Environment = "Development"
}
}
今回作成するAzureリソースはリソースグループ,LogAnalyticsとContainerInsight,AKSのリソースです。 リソースグループは作成するリソースをグループ化するためのです。 LogAnalyticsとContainerInsightは監視サービスです。
“azurerm_kubernetes_cluster”以下がAKSに関する設定です。 linux_profileではNodeにsshできるように公開鍵の設定が可能です。 また、default_node_poolの項目でKubernetes Nodeのインスタンスに関する設定が行えます。 vm_sizeでVMのインスタンスサイズを設定でき、node_countでNodeの数を設定できます。 vm_sizeがチュートリアルではStandard_DS1_v2というマシンサイズだったのですが、うまく作成できなかったため、Standard_G1というマシンサイズに変更しました。 addon_profileではログをLogAnalyticsに送信するためのエージェントを有効化しています。
変数の設定
variable "client_id" {}
variable "client_secret" {}
variable "agent_count" {
default = 2
}
variable "ssh_public_key" {
default = "xxxxxxxxx"
}
variable "dns_prefix" {
default = "k8stest"
}
variable "cluster_name" {
default = "k8stest"
}
variable "resource_group_name" {
default = "azure-k8stest"
}
variable "location" {
default = "Japan EAST"
}
variable "log_analytics_workspace_name" {
default = "testLogAnalyticsWorkspace"
}
variable "log_analytics_workspace_location" {
default = "Japan EAST"
}
variable "log_analytics_workspace_sku" {
default = "PerGB2018"
}
tfファイルで利用する変数を設定します。 agent_countはAKSのnode poolの数になります。 ssh_public_keyには公開鍵のパスを書きます。 locationやlog_analytics_workspace_locationではリソースを作成するリージョンを設定しています。 チュートリアルではeastusリージョンにリソースを作成していましたが、今回は東日本リージョンにリソースを作成するように設定しました。
client_idとclient_secretは環境変数から値を読み込むように設定します。 TF_VAR_client_idとTF_VAR_client_secretという環境変数を設定することで変数の値としてTerraformが解釈してくれます。 値には準備編で作成した、サービスプリンシパルのclient_idとclient_secretを設定します。
出力の設定
terraform apply時に値が出力されるように設定をします。 主にクラスターの認証情報に関する情報を出力するように設定しておき、あとで利用します。
output "client_key" {
value = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config.0.client_key
}
output "client_certificate" {
value = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config.0.client_certificate
}
output "cluster_ca_certificate" {
value = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config.0.cluster_ca_certificate
}
output "cluster_username" {
value = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config.0.username
}
output "cluster_password" {
value = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config.0.password
}
output "kube_config" {
value = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config_raw
}
output "host" {
value = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config.0.host
}
リソースを作成し、Kubenetesクラスターにアクセスする
tfファイルを作成したら、あとはterraform plan,terraform applyするだけです。 applyするとkubernetesクラスターが作成されました。
次はkubectlコマンドを使ってkubernetesクラスターにアクセスします。
以下のコマンドを使って認証情報をファイルに出力し、kubectlコマンドに認証情報として渡します。。
echo "$(terraform output kube_config)" > ./azurek8s
export KUBECONFIG=./auzrek8s
これでkubectlからkubernetesクラスターにアクセスできるようになりました。
kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
aks-agentpool-21324540-vmss000000 Ready agent 4d6h v1.15.10
aks-agentpool-21324540-vmss000001 Ready agent 4d6h v1.15.10
試しにpodを一つ実行してみます。
kubectl run busybox --image=busybox --restart=Never -it -- echo "hello world"
hello world
まとめ
ブログとしてはかなり単調なものになりましたが、個人的に学びは多かったです。 TerraformでAKSにKubernetesクラスターを作成できるようになったので、 また何かKubernetes関連の技術を学ぶ時は適宜terraform applyしてテスト用のKubernetesクラスタとして使っていきたいです。