Início Rápido: Implementar um Azure Container Linux (ACL) para um cluster AKS usando um modelo ARM

Comece a usar Azure Container Linux (ACL) para AKS implementando um cluster AKS usando um modelo Azure Resource Manager (ARM).

Neste início rápido, vais aprender como:

  • Crie um cluster AKS usando ACL para AKS.
  • Implemente o cluster usando um modelo ARM.
  • Execute uma aplicação de exemplo com múltiplos contêineres, incluindo um grupo de microserviços e interfaces web, simulando um cenário de retalho.

Note

Para começar a provisionar rapidamente um cluster AKS, este artigo inclui etapas para implantar um cluster com configurações padrão apenas para fins de avaliação. Antes de implantar um cluster pronto para produção, recomendamos que você se familiarize com nossa arquitetura de referência de linha de base para considerar como ela se alinha aos seus requisitos de negócios.

Importante

Se estiver a usar Azure Container Linux (ACL) no AKS, certifique-se de rever as seguintes considerações e limitações:

Pré-requisitos

Depois de implantar o cluster a partir do modelo, você pode usar a CLI do Azure ou o Azure PowerShell para se conectar ao cluster e implantar o aplicativo de exemplo.

Registe os fornecedores de recursos necessários

Pode ser necessário registar os fornecedores de recursos necessários, como Microsoft.ContainerService na sua subscrição de Azure.

Verificar o estado do registo

Verifique o status do registro usando o az provider show comando.

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

Registar o fornecedor de recursos

Se necessário, registar o fornecedor de recursos Microsoft.ContainerService usando o comando az provider register.

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Criar um par de chaves SSH

Para criar um cluster AKS usando um modelo ARM, forneça uma chave pública SSH. Se você precisar desse recurso, siga as etapas nesta seção. Caso contrário, vá para a seção Revisar o modelo .

Para acessar os nós AKS, você se conecta usando um par de chaves SSH (público e privado), que você gera usando o ssh-keygen comando. Por padrão, esses arquivos são criados no diretório ~/.ssh . A execução do ssh-keygen comando substitui qualquer par de chaves SSH com o mesmo nome já existente no local determinado. Para obter mais informações sobre como criar chaves SSH, consulte Criar e gerenciar chaves SSH para autenticação no Azure.

  1. Navega até https://shell.azure.com para abrir Cloud Shell no teu navegador.

  2. Crie um grupo de recursos usando o comando az group create. O exemplo seguinte cria um grupo de recursos chamado myResourceGroup na região do Leste dos EUA :

    az group create \
  --name myResourceGroup \
  --location eastus

  3. Crie um par de chaves SSH usando o az sshkey create comando ou o ssh-keygen comando.

    az sshkey create --name mySSHKey --resource-group myResourceGroup

    Ou criar um par de chaves SSH usando ssh-keygen:

    ssh-keygen -t rsa -b 4096

  4. Para implantar o modelo, você deve fornecer a chave pública do par SSH. Recupere a chave pública usando o az sshkey show comando.

    az sshkey show --name mySSHKey --resource-group myResourceGroup --query publicKey

Rever o modelo

A seguinte implementação utiliza um template ARM de Azure Quickstart Templates:

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "metadata": {
    "_generator": {
      "name": "bicep",
      "version": "0.26.170.59819",
      "templateHash": "14823542069333410776"
    }
  },
  "parameters": {
    "clusterName": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "aks101cluster",
      "metadata": {
        "description": "The name of the Managed Cluster resource."
      }
    },
    "location": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[resourceGroup().location]",
      "metadata": {
        "description": "The location of the Managed Cluster resource."
      }
    },
    "dnsPrefix": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "Optional DNS prefix to use with hosted Kubernetes API server FQDN."
      }
    },
    "osDiskSizeGB": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 0,
      "minValue": 0,
      "maxValue": 1023,
      "metadata": {
        "description": "Disk size (in GB) to provision for each of the agent pool nodes. This value ranges from 0 to 1023. Specifying 0 will apply the default disk size for that agentVMSize."
      }
    },
    "agentCount": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 3,
      "minValue": 1,
      "maxValue": 50,
      "metadata": {
        "description": "The number of nodes for the cluster."
      }
    },
    "agentVMSize": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "standard_d2s_v3",
      "metadata": {
        "description": "The size of the Virtual Machine."
      }
    },
    "linuxAdminUsername": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "User name for the Linux Virtual Machines."
      }
    },
    "sshRSAPublicKey": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "Configure all linux machines with the SSH RSA public key string. Your key should include three parts, for example 'ssh-rsa AAAAB...snip...UcyupgH azureuser@linuxvm'"
      }
    }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.ContainerService/managedClusters",
      "apiVersion": "2026-03-01",
      "name": "[parameters('clusterName')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "identity": {
        "type": "SystemAssigned"
      },
      "properties": {
        "dnsPrefix": "[parameters('dnsPrefix')]",
        "agentPoolProfiles": [
          {
            "name": "agentpool",
            "osDiskSizeGB": "[parameters('osDiskSizeGB')]",
            "count": "[parameters('agentCount')]",
            "vmSize": "[parameters('agentVMSize')]",
            "osType": "Linux",
            "osSKU": "AzureContainerLinux",
            "mode": "System"
          }
        ],
        "linuxProfile": {
          "adminUsername": "[parameters('linuxAdminUsername')]",
          "ssh": {
            "publicKeys": [
              {
                "keyData": "[parameters('sshRSAPublicKey')]"
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  ],
  "outputs": {
    "controlPlaneFQDN": {
      "type": "string",
      "value": "[reference(resourceId('Microsoft.ContainerService/managedClusters', parameters('clusterName')), '2026-03-01').fqdn]"
    }
  }
}

O tipo de recurso definido no modelo ARM é Microsoft.ContainerService/managedClusters.

Para obter mais exemplos do AKS, consulte o site de modelos de início rápido do AKS.

Implementar o modelo

  1. Selecione Implantar no Azure para entrar e abrir um modelo.

    Botão para implantar o modelo do Gerenciador de Recursos no Azure.

  2. Configure os parâmetros do modelo na página de Implementação Personalizada . Para este quickstart, deixe os valores predefinidos para o Tamanho do Disco do SO GB, Número de Agentes, Tamanho da VM do Agente e Tipo de SO. Forneça os seus próprios valores para os seguintes parâmetros:

    • Subscrição: selecione uma subscrição do Azure.
    • Grupo de recursos: selecione Criar novo. Insira um nome exclusivo para o grupo de recursos, como myResourceGroup, e selecione OK.
    • SKU do SO: Especifique AzureContainerLinux. Se não atualizares o SKU do sistema operativo, o padrão é Ubuntu.
    • Localização: selecione um local, como East US.
    • Nome do cluster: insira um nome exclusivo para o cluster AKS, como myAKSCluster.
    • Prefixo DNS: insira um prefixo DNS exclusivo para seu cluster, como myakscluster.
    • Linux Admin Username: insira um nome de usuário para se conectar usando SSH, como azureuser.
    • Origem da chave pública SSH: Selecione Usar chave pública existente.
    • Nome do par de chaves: copie e cole a parte pública do seu par de chaves SSH (por padrão, o conteúdo de ~/.ssh/id_rsa.pub).

  3. Selecione Rever + Criar>Criar.

A criação do cluster do AKS demora alguns minutos. Aguarde até que o cluster seja implantado com êxito antes de passar para a próxima etapa.

Ligar ao cluster

Para gerenciar um cluster Kubernetes, use o cliente de linha de comando Kubernetes, kubectl. Se você usa o Azure Cloud Shell, kubectl já está instalado.

Para instalar e executar kubectl localmente, use o az aks install-cli comando.

  1. Configure kubectl para se conectar ao cluster do Kubernetes usando o az aks get-credentials comando. Este comando baixa credenciais e configura a CLI do Kubernetes para usá-las.

    az aks get-credentials \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myAKSCluster

  2. Verifique a conexão ao seu cluster utilizando o comando kubectl get. Este comando devolve uma lista dos nodes do cluster.

    kubectl get nodes

    A saída de exemplo a seguir mostra os três nós criados nas etapas anteriores. Certifique-se de que o estado do nó está Pronto:

    NAME                                STATUS   ROLES   AGE   VERSION
aks-agentpool-12345678-vmss000000   Ready    <none>   5m53s   v1.32.7
aks-agentpool-12345678-vmss000001   Ready    <none>   6m31s   v1.32.7
aks-agentpool-12345678-vmss000002   Ready    <none>   6m35s   v1.32.7

Implementar a aplicação

Para implementar a aplicação, utiliza-se um ficheiro manifesto para criar todos os objetos necessários para executar a aplicação AKS Store. Um arquivo de manifesto do Kubernetes define o estado desejado de um cluster, como quais imagens de contêiner devem ser executadas. O manifesto inclui as seguintes implantações e serviços do Kubernetes:

Captura de ecrã da arquitetura de exemplos da Azure Store.

  • Vitrine: aplicativo Web para que os clientes visualizem produtos e façam pedidos.
  • Serviço do produto: Mostra as informações do produto.
  • Serviço de pedidos: Faz pedidos.
  • Rabbit MQ: Fila de mensagens para processamento de pedidos.

Note

Não recomendamos a execução de contentores com estado, como o RabbitMQ, sem armazenamento persistente para produção. Eles são usados aqui para simplificar, mas recomendamos o uso de serviços gerenciados, como o Azure Cosmos DB ou o Azure Service Bus.

  1. Crie um arquivo nomeado aks-store-quickstart.yaml e copie no seguinte manifesto:

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  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
      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
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 1Mi
          limits:
            cpu: 1m
            memory: 7Mi
---
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
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-front
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: store-front
  type: LoadBalancer

    Para obter um detalhamento dos arquivos de manifesto YAML, consulte Implementações e manifestos YAML.

    Se você criar e salvar o arquivo YAML localmente, poderá carregar o arquivo de manifesto para seu diretório padrão no CloudShell selecionando o botão Upload/Download de arquivos e selecionando o arquivo do seu sistema de arquivos local.

  2. Implante o aplicativo usando o kubectl apply comando e especifique o nome do seu manifesto YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

    A saída de exemplo a seguir mostra as implementações e os serviços.

    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

Testar a aplicação

  1. Verifique o status dos pods implantados usando o kubectl get pods comando. Faça com que todos os pods estejam Running antes de prosseguir.

    kubectl get pods

  2. Verifique se há um endereço IP público para a aplicação de loja. Monitore o progresso usando o kubectl get service comando com o --watch argumento.

    kubectl get service store-front --watch

    O resultado EXTERNAL-IP para o store-front serviço aparece inicialmente como pendente.

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m

  3. Quando o endereço EXTERNAL-IP mudar de pendente para um endereço IP público real, use CTRL-C para parar o processo de monitoramento kubectl.

    A saída de exemplo a seguir mostra um endereço IP público válido atribuído ao serviço:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m

  4. Abra um navegador da Web no endereço IP externo do seu serviço para ver o aplicativo da Loja Azure em ação:

    Captura de ecrã da aplicação de exemplo da AKS Store.

Eliminar o cluster

Se não planeias seguir o tutorial AKS, elimina recursos desnecessários para evitar encargos do Azure.

Remova o grupo de recursos, o serviço de contêiner e todos os recursos relacionados usando o az group delete comando.

az group delete --name myResourceGroup --yes --no-wait

Note

O cluster AKS foi criado com uma identidade gerenciada atribuída ao sistema, que é a opção de identidade padrão usada neste início rápido. A plataforma gerencia essa identidade, portanto, você não precisa removê-la manualmente.

Conteúdo relacionado

Neste quickstart, implementaste um cluster AKS com ACL para AKS usando um template ARM. Para saber mais sobre ACL para AKS, consulte Azure Container Linux (ACL) para Azure Kubernetes Service (AKS).

  • Last updated on