Quickstart: Implementar um Azure Linux Container Host para o cluster Azure Kubernetes Service (AKS) usando a CLI do Azure

Comece a usar o Host de Contêiner Linux do Azure usando a CLI do Azure para implantar um Host de Contêiner Linux do Azure para cluster AKS.

Neste início rápido, vais aprender como:

Instale a CLI do Kubernetes, kubectl.
Crie um grupo de recursos do Azure.
Crie e implante um cluster de Host de Contêiner Linux do Azure.
Configure kubectl para se conectar ao cluster do Host de Contêiner Linux do Azure.
Implante uma aplicação multi-contentor de exemplo no cluster.

Pré-requisitos

Se não tiver uma conta do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.
Usa o ambiente Bash em Azure Cloud Shell. Para obter mais informações, consulte Azure Cloud Shell Quickstart - Bash.
Se preferires executar comandos de referência de CLI localmente, instala o CLI do Azure. Se estiver a usar Windows ou macOS, considere executar o CLI do Azure num contentor Docker. Para mais informações, veja Como executar o CLI do Azure num contentor Docker.
- Se estiveres a usar uma instalação local, inicia sessão no CLI do Azure usando o comando az login. Para concluir o processo de autenticação, siga os passos exibidos no seu terminal. Para outras opções de iniciação de sessão, veja Iniciar sessão com a CLI do Azure.
- Quando solicitado, instale a extensão do CLI do Azure na primeira utilização. Para obter mais informações sobre as extensões, veja Utilizar extensões com o CLI do Azure.
- Execute az version para localizar a versão e as bibliotecas dependentes que estão instaladas. Para atualizar para a versão mais recente, execute az upgrade.

Definir variáveis de ambiente

Defina as seguintes variáveis de ambiente para criar nomes de recursos únicos para cada implementação:

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

Criar um grupo de recursos

Um grupo de recursos do Azure é um grupo lógico, no qual os recursos do Azure são implementados e geridos. Ao criar um grupo de recursos no Azure, é obrigatório especificar uma localização. Esta localização é a localização de armazenamento dos metadados do teu grupo de recursos e onde os teus recursos correm no Azure se não especificares outra região ao criar um recurso.

Crie um grupo de recursos usando o comando az group create.

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

Exemplo de saída:

{
  "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"
}

Criar um cluster de Host de Contêiner Linux do Azure

Crie um cluster AKS Azure Linux Container Host usando o comando az aks create com o parâmetro --os-sku definido para AzureLinux.

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

Após alguns minutos, o comando conclui e retorna informações formatadas em JSON sobre o cluster.

Ligar ao cluster

Para gerenciar um cluster Kubernetes, use o cliente de linha de comando Kubernetes, kubectl. kubectl já está instalado se usares Azure Cloud Shell. Para instalar kubectl localmente, use o az aks install-cli comando.

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 $RESOURCE_GROUP --name $CLUSTER_NAME
```
Verifique a conexão ao seu cluster utilizando o comando kubectl get. Este comando devolve uma lista dos nodes do cluster.
```
kubectl get nodes
```

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:

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.

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

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

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.

Implante o aplicativo usando o kubectl apply comando e especifique o nome do seu manifesto YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Testar a aplicação

Você pode validar se o aplicativo está em execução visitando o endereço IP público ou a URL do aplicativo.

Obtenha a URL do aplicativo usando os seguintes comandos:

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

Resultados:

<!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"

Eliminar o cluster

Se você não precisar mais deles, poderá limpar recursos desnecessários para evitar cobranças do Azure.

Elimine o grupo de recursos Azure e todos os recursos relacionados usando o comando az group delete.

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

Neste início rápido, você implantou um cluster de Host de Contêiner Linux do Azure. Para saber mais sobre o Azure Linux Container Host, consulte os seguintes recursos:

Série de tutoriais Azure Linux Container Host: Parte 1
Visão geral do Azure Linux Container Host para Azure Kubernetes Service (AKS)

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Last updated on 2026-06-03