Краткое руководство: развертывание узла контейнеров Azure Linux для кластера Azure Kubernetes Service (AKS) с помощью Azure CLI

Начните работу с хостом контейнеров Azure Linux, используя Azure CLI для развертывания хоста контейнеров Azure Linux для кластера AKS.

Из этого краткого руководства вы узнаете, как:

Установите интерфейс командной строки Kubernetes. kubectl
Создайте группу ресурсов Azure.
Создайте и разверните кластер узла контейнеров Linux в Azure.
Настройте kubectl для подключения к кластеру хоста контейнеров Azure Linux.
Разверните пример многоконтейнерного приложения в кластере.

Необходимые условия

Если у вас нет аккаунта Azure, создайте бесплатную учетную запись перед началом.
Используйте среду Bash в Azure Cloud Shell. Дополнительные сведения см. в статье Краткое руководство. Azure Cloud Shell — Bash.
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. Сведения о других возможностях, доступных при входе, см. в статье Вход с помощью Azure CLI.
- Когда вас попросят, установите расширение Azure CLI при первом использовании. Дополнительные сведения о расширениях см. в статье "Использование расширений с помощью Azure CLI".
- Запустите az version, чтобы узнать установленную версию и зависимые библиотеки. Чтобы обновить до последней версии, выполните команду az upgrade.

Настройка переменных среды

Задайте следующие переменные среды, чтобы создать уникальные имена ресурсов для каждого развертывания:

export RESOURCE_GROUP="<your-resource-group-name>"
export REGION="<your-region>"
export CLUSTER_NAME="<your-cluster-name>"

Создайте группу ресурсов

Группа ресурсов Azure — это логическая группа, в которой развертываются и управляются ресурсы Azure. При создании группы ресурсов в Azure необходимо указать расположение. Это расположение хранилища метаданных группы ресурсов и место, где ресурсы выполняются в Azure, если при создании ресурса не указан другой регион.

Создайте группу ресурсов с помощью команды az group create.

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

Пример выходных данных:

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

Создайте кластер Azure Linux Container Host

Создайте кластер AKS с узлом контейнеров Azure Linux с помощью команды az aks create, задав для параметра --os-sku значение AzureLinux.

az aks create --name $CLUSTER_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --os-sku AzureLinux

Через несколько минут команда завершается и возвращает информацию о кластере в формате JSON.

Подключение к кластеру

Чтобы управлять кластером Kubernetes, используйте клиент командной строки Kubernetes. kubectl 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.
Сервис продукта: отображает информацию о продукте.
Служба заказов: помещает заказы.
Rabbit MQ: очередь сообщений для управления очередью заказов.

Note

Не рекомендуется запускать контейнеры с сохранением состояния, такие как Rabbit MQ, без постоянного хранилища для продакшена. Они используются 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

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 они вам больше не нужны, вы можете удалить ненужные ресурсы, чтобы избежать платы за использование Azure.

Удалите группу ресурсов Azure и все связанные ресурсы с помощью команды az group delete.

az group delete --name $RESOURCE_GROUP --yes --no-wait

В этом кратком руководстве вы развернули кластер узла контейнеров Azure Linux. Дополнительные сведения о узле контейнеров Linux Azure см. в следующих ресурсах:

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-06-03