Quickstart: Deploy an Azure Kubernetes Service (AKS) cluster using Azure CLI

Статья
2025-04-15

Служба Azure Kubernetes (AKS) — это управляемая служба Kubernetes, которая позволяет быстро развертывать кластеры и управлять ими. In this quickstart, you learn how to:

Развертывание кластера AKS с помощью Azure CLI.
Запустите пример мультиконтейнерного приложения с группой микрослужб и веб-интерфейсов с имитацией сценария розничной торговли.

Примечание.

Чтобы приступить к быстрой подготовке кластера AKS, в этой статье содержатся действия по развертыванию кластера с параметрами по умолчанию только для оценки. Прежде чем развертывать готовый к работе кластер, рекомендуется ознакомиться с базовой эталонной архитектурой , чтобы понять, как она соответствует вашим бизнес-требованиям.

Перед началом

This quickstart assumes a basic understanding of Kubernetes concepts. Дополнительные сведения см. в статье Ключевые концепции Kubernetes для службы Azure Kubernetes (AKS).

Если у вас еще нет подписки Azure, создайте бесплатную учетную запись Azure, прежде чем начинать работу.

Используйте среду Bash в Azure Cloud Shell. Дополнительные сведения см. в статье "Начало работы с Azure Cloud Shell".
Если вы предпочитаете выполнять справочные команды CLI локально, установите Azure CLI. Если вы работаете в Windows или macOS, Azure CLI можно запустить в контейнере Docker. Дополнительные сведения см. в статье Как запустить Azure CLI в контейнере Docker.
- Если вы используете локальную установку, выполните вход в Azure CLI с помощью команды az login. Чтобы выполнить аутентификацию, следуйте инструкциям в окне терминала. Сведения о других параметрах входа см. в статье "Проверка подлинности в Azure с помощью Azure CLI".
- Установите расширение Azure CLI при первом использовании, когда появится соответствующий запрос. Дополнительные сведения о расширениях см. в статье Использование расширений и управление ими с помощью Azure CLI.
- Выполните команду az version, чтобы узнать установленную версию и зависимые библиотеки. Чтобы обновиться до последней версии, выполните команду az upgrade.

Для работы с этой статьей требуется Azure CLI версии 2.0.64 или более поздней. Если вы используете Azure Cloud Shell, последняя версия уже установлена там.
Make sure that the identity you're using to create your cluster has the appropriate minimum permissions. Дополнительные сведения о доступе и удостоверении для AKS см. в статье Возможности контроля доступа и идентификации в Службе Azure Kubernetes (AKS).
Если у вас несколько подписок Azure, выберите соответствующий идентификатор подписки, в котором необходимо выставлять счета за ресурсы с помощью команды az account set . Дополнительные сведения см. в статье "Управление подписками Azure" — Azure CLI.

Определение переменных среды

Определите следующие переменные среды для использования во всех этапах этого краткого руководства.

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"
export MY_DNS_LABEL="mydnslabel$RANDOM_ID"

Создать группу ресурсов

Группа ресурсов Azure — это логическая группа, в которой развертываются и управляются ресурсы Azure. При создании группы ресурсов вам будет предложено указать расположение. Это расположение хранилища метаданных группы ресурсов и место, где ресурсы выполняются в Azure, если вы не указываете другой регион во время создания ресурса.

Создайте группу ресурсов с помощью az group create команды.

az group create --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --location $REGION

Результаты.

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/myAKSResourceGroupxxxxxx",
  "location": "eastus",
  "managedBy": null,
  "name": "testResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Создание кластера AKS

Создайте кластер AKS с помощью az aks create команды. В следующем примере создается кластер с одним узлом и включается управляемое удостоверение, назначаемое системой.

az aks create \
    --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
    --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
    --node-count 1 \
    --generate-ssh-keys

Примечание.

При создании нового кластера AKS автоматически создает вторую группу ресурсов для хранения ресурсов AKS. Дополнительные сведения см. в разделе Почему с AKS создаются две группы ресурсов?

Подключение к кластеру

Кластером Kubernetes можно управлять при помощи kubectl клиента командной строки Kubernetes. Если вы используете Azure Cloud Shell, kubectl уже установлен. Чтобы установить kubectl локально, используйте az aks install-cli команду.

Настройте kubectl для подключения к вашему кластеру Kubernetes, используя команду az aks get-credentials. Эта команда скачивает учетные данные и настраивает интерфейс командной строки Kubernetes для их использования.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
Проверьте подключение к кластеру, выполнив команду kubectl get. Эта команда возвращает список узлов кластера.
```
kubectl get nodes
```

Развертывание приложения

Чтобы развернуть приложение, используйте файл манифеста для создания всех объектов, необходимых для запуска приложения AKS Store. Файл манифеста Kubernetes используется для определения требуемого состояния кластера, например, какие образы контейнеров запускать. The manifest includes the following Kubernetes deployments and services:

Интерфейс магазина: веб-приложение для пользователей для просмотра продуктов и размещения заказов.
Служба обслуживания продуктов: показывает сведения о продукте.
Служба заказов: помещает заказы.
Rabbit MQ: Message queue for an order queue.

Примечание.

We don't recommend running stateful containers, such as Rabbit MQ, without persistent storage for production. Они используются здесь для простоты, но мы рекомендуем использовать управляемые службы, такие как Azure CosmosDB или Служебная шина Azure.

Создайте файл с именем aks-store-quickstart.yaml и скопируйте его в следующем манифесте:

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  serviceName: rabbitmq
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: rabbitmq
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rabbitmq
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: rabbitmq
        image: mcr.microsoft.com/mirror/docker/library/rabbitmq:3.10-management-alpine
        ports:
        - containerPort: 5672
          name: rabbitmq-amqp
        - containerPort: 15672
          name: rabbitmq-http
        env:
        - name: RABBITMQ_DEFAULT_USER
          value: "username"
        - name: RABBITMQ_DEFAULT_PASS
          value: "password"
        resources:
          requests:
            cpu: 10m
            memory: 128Mi
          limits:
            cpu: 250m
            memory: 256Mi
        volumeMounts:
        - name: rabbitmq-enabled-plugins
          mountPath: /etc/rabbitmq/enabled_plugins
          subPath: enabled_plugins
      volumes:
      - name: rabbitmq-enabled-plugins
        configMap:
          name: rabbitmq-enabled-plugins
          items:
          - key: rabbitmq_enabled_plugins
            path: enabled_plugins
---
apiVersion: v1
data:
  rabbitmq_enabled_plugins: |
    [rabbitmq_management,rabbitmq_prometheus,rabbitmq_amqp1_0].
kind: ConfigMap
metadata:
  name: rabbitmq-enabled-plugins            
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  selector:
    app: rabbitmq
  ports:
    - name: rabbitmq-amqp
      port: 5672
      targetPort: 5672
    - name: rabbitmq-http
      port: 15672
      targetPort: 15672
  type: ClusterIP
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: order-service
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: order-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: order-service
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: order-service
        image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/order-service:latest
        ports:
        - containerPort: 3000
        env:
        - name: ORDER_QUEUE_HOSTNAME
          value: "rabbitmq"
        - name: ORDER_QUEUE_PORT
          value: "5672"
        - name: ORDER_QUEUE_USERNAME
          value: "username"
        - name: ORDER_QUEUE_PASSWORD
          value: "password"
        - name: ORDER_QUEUE_NAME
          value: "orders"
        - name: FASTIFY_ADDRESS
          value: "0.0.0.0"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 50Mi
          limits:
            cpu: 75m
            memory: 128Mi
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 20
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3000
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
      initContainers:
      - name: wait-for-rabbitmq
        image: busybox
        command: ['sh', '-c', 'until nc -zv rabbitmq 5672; do echo waiting for rabbitmq; sleep 2; done;']
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 50Mi
          limits:
            cpu: 75m
            memory: 128Mi    
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: order-service
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: http
    port: 3000
    targetPort: 3000
  selector:
    app: order-service
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: product-service
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: product-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: product-service
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: product-service
        image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/product-service:latest
        ports:
        - containerPort: 3002
        env: 
        - name: AI_SERVICE_URL
          value: "http://ai-service:5001/"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 1Mi
          limits:
            cpu: 2m
            memory: 20Mi
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3002
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 5
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 3002
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: product-service
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: http
    port: 3002
    targetPort: 3002
  selector:
    app: product-service
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: store-front
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: store-front
  template:
    metadata:
      labels:
        app: store-front
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: store-front
        image: ghcr.io/azure-samples/aks-store-demo/store-front:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
          name: store-front
        env: 
        - name: VUE_APP_ORDER_SERVICE_URL
          value: "http://order-service:3000/"
        - name: VUE_APP_PRODUCT_SERVICE_URL
          value: "http://product-service:3002/"
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 200Mi
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 512Mi
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          failureThreshold: 5
          initialDelaySeconds: 3
          periodSeconds: 3
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-front
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: store-front
  type: LoadBalancer

Сведения о разбивке файлов манифеста YAML см. в разделе "Развертывания" и "Манифесты YAML".

Если вы создаете и сохраняете файл YAML локально, вы можете отправить файл манифеста в каталог по умолчанию в CloudShell, нажав кнопку "Отправить и скачать файлы " и выбрав файл из локальной файловой системы.

Разверните приложение с помощью kubectl apply команды и укажите имя манифеста YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Тестирование приложения

Чтобы убедиться, что приложение запущено, посетите общедоступный IP-адрес или URL-адрес приложения.

Получите URL-адрес приложения с помощью следующих команд:

runtime="5 minutes"
endtime=$(date -ud "$runtime" +%s)
while [[ $(date -u +%s) -le $endtime ]]
do
   STATUS=$(kubectl get pods -l app=store-front -o 'jsonpath={..status.conditions[?(@.type=="Ready")].status}')
   echo $STATUS
   if [ "$STATUS" == 'True' ]
   then
      export IP_ADDRESS=$(kubectl get service store-front --output 'jsonpath={..status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
      echo "Service IP Address: $IP_ADDRESS"
      break
   else
      sleep 10
   fi
done

curl $IP_ADDRESS

Результаты.

<!doctype html>
<html lang="">
   <head>
      <meta charset="utf-8">
      <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
      <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
      <link rel="icon" href="/favicon.ico">
      <title>store-front</title>
      <script defer="defer" src="/js/chunk-vendors.df69ae47.js"></script>
      <script defer="defer" src="/js/app.7e8cfbb2.js"></script>
      <link href="/css/app.a5dc49f6.css" rel="stylesheet">
   </head>
   <body>
      <div id="app"></div>
   </body>
</html>

echo "You can now visit your web server at $IP_ADDRESS"

Удаление кластера

Если вы не планируете использовать учебник AKS, очистите ненужные ресурсы, чтобы избежать расходов Azure. Вы можете удалить группу ресурсов, службу контейнеров и все связанные ресурсы с помощью az group delete команды.

Примечание.

The AKS cluster was created with a system-assigned managed identity, which is the default identity option used in this quickstart. The platform manages this identity so you don't need to manually remove it.

Следующие шаги

In this quickstart, you deployed a Kubernetes cluster and then deployed a simple multi-container application to it. Этот пример приложения предназначен только для демонстрационных целей и не представляет все рекомендации для приложений Kubernetes. For guidance on creating full solutions with AKS for production, see AKS solution guidance.

Чтобы узнать больше об AKS и ознакомиться с полным примером кода к развертыванию, перейдите к руководству по кластеру Kubernetes.

Руководство по AKS

Поделиться через

Quickstart: Deploy an Azure Kubernetes Service (AKS) cluster using Azure CLI

Перед началом

Определение переменных среды

Создать группу ресурсов

Создание кластера AKS

Подключение к кластеру

Развертывание приложения

Тестирование приложения

Удаление кластера

Следующие шаги

Дополнительные ресурсы