Краткое руководство: развертывание кластера AKS на базе Azure Container Linux (ACL) с помощью Azure CLI

Начните работу с Azure Container Linux (ACL) для AKS, развернув кластер AKS с помощью Azure CLI.

Из этого краткого руководства вы узнаете, как:

Создайте кластер AKS с помощью ACL для AKS.
Разверните кластер с помощью Azure CLI.
Запустите пример многоконтейнерного приложения с группой микрослужб и веб-интерфейсов, которые имитируют сценарий розничной торговли.

Note

В этой статье описаны 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.

Important

Если вы используете Azure Container Linux (ACL) в AKS, ознакомьтесь со следующими рекомендациями и ограничениями:

ACL общедоступен, начиная с AKS версии 1.34.
Для ACL требуется доверенный запуск с помощью безопасной загрузки и vTPM. Варианты Non-Trusted Launch недоступны.
Для ACL на Arm64 требуется использование SKU на базе Cobalt (v6) для обеспечения совместимости с Trusted Launch.
NodeImage и None являются единственными поддерживаемыми каналами обновления операционной системы (ОС). Unmanaged и SecurityPatch несовместимы с ACL из-за неизменяемого /usr каталога.
Потоковая передача артефактов не поддерживается.
Песочница Pod не поддерживается.
Конфиденциальные виртуальные машины (CVM) не поддерживаются.
Виртуальные машины поколения 1 не поддерживаются.

Необходимые условия

В этом руководстве быстрого старта предполагается, что у вас есть базовое понимание концепций Kubernetes. Дополнительные сведения см. в статье Ключевые концепции Kubernetes для службы Azure Kubernetes (AKS).
Если у вас нет аккаунта Azure, создайте бесплатную учетную запись перед началом.
Используйте среду Bash в Azure Cloud Shell. Для получения дополнительной информации см. Get started with Azure Cloud Shell.
Если вы предпочитаете локально запускать справочные команды CLI, install Azure CLI. Если вы работаете в Windows или macOS, подумайте о запуске Azure CLI в контейнере Docker. Дополнительные сведения см. в статье Как запустить Azure CLI в контейнере Docker.
- Если вы используете локальную установку, войдите в Azure CLI с помощью команды az login. Чтобы завершить процесс аутентификации, следуйте шагам, отображаемым в вашем терминале. Для других вариантов входа см. Аутентификация в Azure с помощью Azure CLI.
- Когда вас попросят, установите расширение Azure CLI при первом использовании. Дополнительные сведения о расширениях см. в разделе Использование расширений и управление ими с помощью Azure CLI.
- Вам потребуется Azure CLI версии 2.86.0 или более поздней. Запустите az version, чтобы узнать установленную версию и зависимые библиотеки. Чтобы обновить до последней версии, выполните команду az upgrade.
Убедитесь, что удостоверение, которое вы используете для создания кластера, имеет необходимые минимальные разрешения. Дополнительные сведения о доступе и удостоверении для AKS см. в разделе «Параметры доступа и удостоверения для службы Azure Kubernetes (AKS)».
Если у вас несколько подписок Azure, выберите соответствующий идентификатор подписки, в котором должны выставляться счета за ресурсы с помощью az account set команды. Дополнительные сведения см. в статье "Управление подписками Azure" — Azure CLI.
В зависимости от подписки Azure может потребоваться запросить увеличение квоты виртуального ЦП. Дополнительные сведения см. в разделе "Увеличение квот виртуальных ЦП для семейств виртуальных машин".

Регистрация необходимых поставщиков ресурсов

Может потребоваться зарегистрировать необходимые поставщики ресурсов, например Microsoft.ContainerService в подписке Azure.

Проверка состояния регистрации

Проверьте состояние регистрации с помощью az provider show команды.

az provider show --namespace Microsoft.ContainerService --query registrationState

Регистрация поставщика ресурсов

При необходимости зарегистрируйте поставщика ресурсов Microsoft.ContainerService с помощью команды az provider register.

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Определение переменных среды

Определите следующие переменные среды для использования в этом кратком руководстве. Если вы предпочитаете, можно заменить значения собственными пользовательскими именами.

export RESOURCE_GROUP="myAKSResourceGroup"
export REGION="westus"
export CLUSTER_NAME="myAKSCluster"

Создайте группу ресурсов

Группа ресурсов Azure — это логическая группа, в которой развертываются и управляются ресурсы Azure. При создании группы ресурсов вам будет предложено указать расположение. Данное место является местом хранения метаданных группы ресурсов и точкой выполнения ваших ресурсов в Azure, если вы не указываете другой регион при создании ресурсов.

Создайте группу ресурсов с помощью команды az group create.

az group create \
  --name $RESOURCE_GROUP \
  --location $REGION

Пример выходных данных:

{
  "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myAKSResourceGroup",
  "location": "westus",
  "managedBy": null,
  "name": "myAKSResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Создание кластера AKS

Создайте кластер AKS с помощью команды az aks create. Параметр --os-sku AzureContainerLinux настраивает пул системных узлов для использования ACL в качестве ОС узла. В следующем примере создается кластер с одним узлом и включается управляемое удостоверение, назначаемое системой:

az aks create \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME \
  --os-sku AzureContainerLinux \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Note

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. kubectl уже установлен, если вы используете Azure Cloud Shell. Чтобы установить kubectl локально, используйте az aks install-cli команду.

Настройте kubectl для подключения к вашему кластеру Kubernetes с помощью команды az aks get-credentials. Эта команда скачивает учетные данные и настраивает интерфейс командной строки Kubernetes для их использования.
```
az aks get-credentials \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME
```
Проверьте подключение к кластеру kubectl get с помощью команды. 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 определяет желаемое состояние кластера, например, какие образы контейнеров запускать. В манифесте указаны следующие развертывания и службы Kubernetes:

Интерфейс магазина: веб-приложение для пользователей для просмотра продуктов и размещения заказов.
Обслуживание продукта: отображает информацию о продукте.
Служба заказов: помещает заказы.
RabbitMQ: очередь сообщений для управления очередью заказов.

Note

Не рекомендуется запускать состоящие контейнеры, такие как RabbitMQ, без постоянного хранилища для рабочей среды. Мы используем его здесь для простоты, но мы рекомендуем использовать управляемые службы, такие как Azure Cosmos DB 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 Cloud Shell, 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

В следующем примере выходных данных показаны развертывания и службы:

deployment.apps/rabbitmq created
service/rabbitmq created
deployment.apps/order-service created
service/order-service created
deployment.apps/product-service created
service/product-service created
deployment.apps/store-front created
service/store-front created

Тестирование приложения

При запуске приложения Служба Kubernetes предоставляет внешний интерфейс приложения в Интернете. Процесс может занять несколько минут для завершения.

Проверьте состояние развернутых подов с помощью команды kubectl get pods. Убедитесь, что все поды имеют статус Running, прежде чем продолжить.
```
kubectl get pods
```
Проверьте общедоступный IP-адрес приложения store-front . Отслеживайте ход выполнения, используя команду kubectl get service с аргументом --watch.
```
kubectl get service store-front --watch
```
Выходные данные EXTERNAL-IP для store-front службы изначально отображаются как в ожидании:
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
Когда адрес EXTERNAL-IP изменится из состояния pending на общедоступный IP-адрес, выполните команду CTRL-C, чтобы остановить процесс отслеживания kubectl.

В следующем примере выходных данных показан общедоступный IP-адрес, присвоенный службе.
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
Откройте веб-браузер и перейдите на внешний IP-адрес вашей службы, чтобы увидеть, как работает приложение Azure Store.

Удаление кластера

Если вы не планируете использовать учебник AKS, очистите ненужные ресурсы, чтобы избежать расходов на выставление счетов Azure.

Удалите группу ресурсов, службу контейнеров и все связанные ресурсы с помощью az group delete команды.

az group delete --name $RESOURCE_GROUP

Кластер AKS был создан с управляемой системой идентичностью, которая является идентичностью по умолчанию, используемой в этом кратком руководстве. Платформа управляет этим удостоверением, так что вам не нужно удалять его вручную.

В этом кратком руководстве вы развернули кластер AKS с ACL для AKS, используя Azure CLI. Дополнительные сведения об ACL для AKS см. в статье Azure Container Linux (ACL) для Azure Kubernetes Service (AKS).

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-06-03

Краткое руководство: развертывание кластера AKS на базе Azure Container Linux (ACL) с помощью Azure CLI

Необходимые условия

Регистрация необходимых поставщиков ресурсов

Проверка состояния регистрации

Регистрация поставщика ресурсов

Определение переменных среды

Создайте группу ресурсов

Создание кластера AKS

Подключение к кластеру

Развертывание приложения

Тестирование приложения

Удаление кластера

Связанный контент

Обратная связь

Дополнительные ресурсы