AKS中Web应用路由插件内部IngressController的DNS记录创建问题解析

AKS中Web应用路由插件内部IngressController的DNS记录创建问题解析

AKS Azure Kubernetes Service AKS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ak/AKS

问题背景

在Azure Kubernetes Service(AKS)环境中使用Web应用路由插件时,当配置为使用内部IngressController时,发现未能自动在指定的私有DNS区域中创建相应的DNS记录。这是一个常见但容易被忽视的配置问题,特别是在AKS版本更新后,某些默认行为发生了变化。

问题现象

用户在AKS集群中部署了Web应用路由插件,并配置了以下关键参数:

  • 启用了内部IngressController(defaultIngressControllerType设置为Internal)
  • 指定了私有DNS区域资源ID
  • 为Web应用路由使用的托管身份分配了"Private DNS Zone Contributor"角色
  • 创建了VNet并建立了与私有DNS区域的链接

尽管所有基础架构配置看似正确,但在创建Ingress资源后,预期的DNS记录并未出现在指定的私有DNS区域中。

根本原因分析

经过深入排查,发现问题根源在于Ingress资源中指定的ingressClassName与Web应用路由插件实际创建的IngressClass名称不匹配。在AKS API版本2024-06-02-preview中,Web应用路由插件创建的IngressClass名称已变更为"webapprouting.kubernetes.azure.com",而非用户预期的"nginx-internal"。

解决方案

要解决此问题,需要确保Ingress资源中正确指定了ingressClassName。具体步骤如下:

  1. 首先确认集群中实际存在的IngressClass:
kubectl get ingressClass
  1. 根据输出结果,修改Ingress资源定义,确保ingressClassName字段与Web应用路由插件创建的IngressClass名称一致:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: aks-helloworld
  namespace: hello-web-app-routing
spec:
  ingressClassName: webapprouting.kubernetes.azure.com  # 修改为正确的IngressClass名称
  rules:
  - host: hello.lab.com
    http:
      paths:
      - backend:
          service:
            name: aks-helloworld
            port:
              number: 80
        path: /
        pathType: Prefix

技术原理

Web应用路由插件在AKS中的工作流程如下:

  1. 插件部署时会自动创建IngressController和对应的IngressClass资源
  2. 当创建Ingress资源时,控制器会根据ingressClassName匹配对应的IngressClass
  3. 匹配成功后,控制器会为Ingress分配IP地址
  4. 最后,控制器会在指定的私有DNS区域中创建相应的DNS记录

在较新版本的AKS中,Web应用路由插件创建的IngressClass名称已标准化为"webapprouting.kubernetes.azure.com",这一变化旨在提供更一致的命名规范,但可能导致从旧版本升级的用户遇到兼容性问题。

最佳实践建议

  1. 版本兼容性检查:在升级AKS集群或API版本时,务必查阅相关变更日志,了解IngressClass命名等关键配置的变化。

  2. 自动化验证:在CI/CD流水线中添加验证步骤,确保Ingress资源能够正确获取IP地址并创建DNS记录。

  3. 监控配置:设置监控告警,及时发现未能正确获取IP地址的Ingress资源。

  4. 文档同步更新:团队内部维护的部署文档应及时更新,反映最新的配置要求。

总结

AKS Web应用路由插件的内部IngressController DNS记录创建问题通常源于IngressClass名称配置不当。通过理解插件的工作原理和版本变更带来的影响,运维人员可以快速定位并解决此类问题。随着AKS功能的不断演进,保持对最新文档和最佳实践的关注,是确保集群稳定运行的关键。

AKS Azure Kubernetes Service AKS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ak/AKS

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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