作者：来自 Elastic Eduard Martin
学习如何使用 Azure 上的 AKS Automatic 和 ECK 部署 Elasticsearch 与 Kibana，以实现部分托管的 Elasticsearch 设置配置。
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这篇文章是一个系列的一部分，我们将学习如何使用不同的基础设施安装 Elasticsearch。
ECK 比基于 Marketplace 的 Elastic Cloud 方案需要更多工作量，但比你自己部署 VM 更自动化，因为 Kuber***es operator 会负责系统编排和节点扩缩。
这次我们将使用 Azure Kuber***es Service (AKS)，采用 Automatic。在其他文章中，你将学习如何使用 Azure VM 和 Azure Marketplace。
什么是 AKS Automatic？
Azure Kuber***es Service (AKS) 会自动管理集群设置、动态分配资源，并集成安全最佳实践，同时保留 Kuber***es 灵活性，让开发者能够在几分钟内从容器镜像到已部署应用。
AKS Automatic 去除了大部分集群管理开销，并在简单性与灵活性之间取得良好平衡。根据你的使用场景选择最佳方案，但如果你计划：
- 部署测试环境：部署快速且简单，非常适合快速实验或短期集群
- 不需要严格 VM、存储或网络要求：AKS Automatic 提供预设默认值，如果它们适合你的需求，可以避免额外配置
- 第一次使用 Kuber***es：它处理大量集群设置，降低学习门槛，让团队专注在应用本身
对于 Elasticsearch，我们将使用 Elastic Cloud on Kuber***es (ECK)，它是官方的 Elastic Kuber***es operator，用来简化 Elastic Stack 在 Kuber***es 上的部署编排。
如何设置 AKS Automatic
1）登录 Microsoft Azure Portal。
2）在右上角点击 Cloud Shell 按钮进入控制台，并从那里部署 AKS 集群。或者，你也可以使用 Azure Cloud Shell。
记得在教程过程中把 project ID 更新成你自己的。
打开 AKS 后应该会和上面的截图类似。
3）安装 aks-preview Azure CLI 扩展。这个预览版本允许我们在创建集群时选择 --sku automatic，从而启用 AKS Automatic 功能。
az extension add --name aks-preview如果你看到这个消息，表示 AKS 扩展已经正确安装。
4）使用 az feature register 命令注册 feature flags
az feature register --namespace Microsoft.ContainerService --name AutomaticSKUPreview你将看到我们刚创建的 feature 订阅的详细信息：
检查注册状态，直到它从 “Registering” 变为 “Registered”。注册完成可能需要几分钟。
az feature show --namespace Microsoft.ContainerService --name AutomaticSKUPreview运行 az provider register 来传播更改。
az provider register --namespace Microsoft.ContainerService5）创建资源组
资源组是用于管理和部署的一组逻辑 Azure 资源。
az group create --name elastic-resource --location eastus6）创建 Autopilot 集群。我们将其命名为 myAKSAutomati***luster，并使用刚创建的资源组。确保你在以下任意 VM 类型上有 16 个 vCPU 可用：Standard_D4pds_v5、Standard_D4lds_v5、Standard_D4ads_v5、Standard_D4ds_v5、Standard_D4d_v5、Standard_D4d_v4、Standard_DS3_v2、Standard_DS12_v2，以便 AKS 分配资源。
az aks create \
--resource-group elastic-resource \
--name myAKSAutomati***luster \
--sku automatic \
--generate-ssh-keys如果出现
MissingSubscriptionRegistration错误，请回到第 4 步处理缺失的订阅。例如，如果提示 “The subscription is not registered to use namespace 'microsoft.insights'”，则需要运行az provider register --namespace Microsoft.Insights。
按照交互式登录操作：
系统会提示你运行 az login。你需要执行该命令，然后等待完成。
7）等待集群准备就绪。创建大约需要 10 分钟。
8）配置 kubectl 命令行访问权限。
az aks get-credentials --resource-group elastic-resource --name myAKSAutomati***luster注意，我们安装的扩展启用了 AKS Automatic。
9）确认节点已部署。
kubectl get nodes你会看到一个 forbidden 错误消息；从错误中复制用户 ID。
10）将你的用户添加到 AKS 访问控制中。
获取 AKS ID，并复制命令的输出。
使用 AKS ID 和你的用户 principal ID 创建角色分配。
az role assignment create --role "Azure Kuber***es Service RBAC Cluster Admin" --assignee <PRINCIPAL_ID> --scope <AKS_ID>11）再次尝试确认节点是否已部署。
kubectl get nodes12）安装 Elastic Cloud on Kuber***es (ECK) operator。
# Install ECK Custom Resource Definitions
kubectl create -f https://download.elastic.co/downloads/eck/2.16.1/crds.yaml
# Install the ECK operator
kubectl apply -f https://download.elastic.co/downloads/eck/2.16.1/operator.yaml13）我们来创建一个使用默认值的单节点 Elasticsearch 实例。
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
kind: Elasticsearch
metadata:
name: quickstart
spec:
version: 9.0.0
nodeSets:
- name: default
count: 1
config:
node.store.allow_mmap: false
EOF我们禁用了 nmap，因为默认 AKS 机器的 vm.max_map_count 值太低。禁用它不推荐用于生产环境，正确做法是增加 vm.max_map_count 的值。你可以在这里了解更多操作方法。
14）我们还将部署一个 Kibana 单节点集群。对于 Kibana，我们将添加一个负载均衡器，这样我们就能获得一个外部 IP，从设备访问 Kibana。
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: kibana.k8s.elastic.co/v1
kind: Kibana
metadata:
name: quickstart
spec:
version: 9.0.0
http:
service:
spec:
type: LoadBalancer
count: 1
elasticsearchRef:
name: quickstart
EOF默认情况下，AKS Automatic 会将负载均衡器配置为 public；你可以通过设置 metadata annotation 来更改此行为：
service.beta.kuber***es.io/azure-load-balancer-internal: "true"15）检查你的 pods 是否正在运行。
kubectl get pods16）你也可以运行 kubectl get elasticsearch 和 kubectl get kibana 来查看更具体的统计信息，如 Elasticsearch 版本、节点和健康状态。
17）访问你的服务。
kubectl get svc这会在 EXTERNAL-IP 下显示 Kibana 的外部 URL。负载均衡器的配置可能需要几分钟。复制 EXTERNAL-IP 的值。
18）获取 elastic 用户的 Elasticsearch 密码：
kubectl get secret quickstart-es-elastic-user -o=jsonpath='{.data.elastic}' | base64 --decode19）通过浏览器访问 Kibana：
- URL：
https://<EXTERNAL_IP>:5601 - 用户名：
elastic - 密码：
c44A295CaEt44D6xIzN6Zs5m（来自上一步）
2）从浏览器访问 Elastic Cloud 时，你会看到欢迎界面。
如果你想更改 Elasticsearch 集群规格，比如更改或调整节点大小，可以使用新的设置再次应用 YML 清单：
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
kind: Elasticsearch
metadata:
name: quickstart
spec:
version: 9.0.0
nodeSets:
- name: default
count: 2
config:
node.store.allow_mmap: false
podTemplate:
spec:
containers:
- name: elasticsearch
resources:
requests:
memory: 1.5Gi
cpu: 2
limits:
memory: 1.5Gi
cpu: 2
EOF在这个示例中，我们将添加一个节点并修改 RAM 和 CPU。正如你所看到的，现在 kubectl get elasticsearch 显示有 2 个节点：
Kibana 也同样适用：
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: kibana.k8s.elastic.co/v1
kind: Kibana
metadata:
name: quickstart
spec:
version: 9.0.0
http:
service:
spec:
type: LoadBalancer
count: 1
elasticsearchRef:
name: quickstart
podTemplate:
spec:
containers:
- name: kibana
env:
- name: NODE_OPTIONS
value: "--max-old-space-size=1024"
resources:
requests:
memory: 0.5Gi
cpu: 0.5
limits:
memory: 1Gi
cpu: 1
EOF我们可以调整容器的 CPU/RAM，也可以调整 Node.js 的内存使用（max-old-space-size）。
请记住，已有的 volume claim 不能缩小。应用更新后，operator 会在最小中断时间内完成更改。
测试完成后记得删除集群，以避免不必要的费用。
az aks delete --name myAKSAutomati***luster --resource-group elastic-resource结论
使用 Azure AKS Automatic 配合 ECK 为部署 Elasticsearch 和 Kibana 提供了一个平衡的解决方案：它降低了运维复杂性，保证了自动扩展和更新，并利用了 Kuber***es 的灵活性。这种方法非常适合希望获得可靠、可重复和可维护部署流程的团队，而无需手动管理每一个基础设施细节，是测试和生产环境的实用选择。
下一步
如果你想了解更多关于 Kuber***es 的内容，可以查看官方文档：
-
Elastic Cloud on Kuber***es | Elastic Docs
-
Introduction to Azure Kuber***es Service (AKS) Automatic (preview)
-
AKS Automatic - AKS Engineering Blog
原文：https://www.elastic.co/search-labs/blog/elasticsearch-azure-aks-automatic-deployment
