التشغيل السريع: نشر مضيف حاوية Azure Linux لنظام مجموعة AKS باستخدام Azure CLI

ابدأ مع مضيف حاوية Azure Linux باستخدام Azure CLI لنشر مضيف حاوية Azure Linux لمجموعة AKS. بعد تثبيت المتطلبات الأساسية، ستقوم بإنشاء مجموعة موارد، وإنشاء مجموعة AKS، والاتصال بالمجموعة، وتشغيل نموذج تطبيق متعدد الحاويات في نظام المجموعة.

هام

اعتبارا من 30 نوفمبر 2025، لم تعد خدمة Azure Kubernetes Service (AKS) تدعم أو توفر تحديثات أمان ل Azure Linux 2.0. صورة عقدة Azure Linux 2.0 مجمدة عند إصدار 202512.06.0. ابتداء من 31 مارس 2026، سيتم إزالة صور العقد، ولن تتمكن من توسيع مجموعات العقد الخاصة بك. انتقل إلى نسخة Azure Linux المدعومة عن طريق ترقية مجموعات العقد إلى نسخة Kubernetes مدعومة أو الانتقال إلى osSku AzureLinux3. لمزيد من المعلومات، راجع التقاعد: تجمعات عقد Azure Linux 2.0 على AKS.

المتطلبات الأساسية

إذا لم يكن لديك حساب Azure، فأنشئ حساباً مجانياً قبل أن تبدأ.
استخدم بيئة Bash في Azure Cloud Shell. لمزيد من المعلومات، راجع تشغيل سريع لـ Azure Cloud Shell - Bash.
إذا كنت تفضل تشغيل أوامر مرجع CLI محلياً قم بتثبيت CLI Azure. إذا كنت تعمل على نظام تشغيل Windows أو macOS، ففكر في تشغيل Azure CLI في حاوية Docker. لمزيد من المعلومات، راجع كيفية تشغيل Azure CLI في حاوية Docker.
- إذا كنت تستخدم تثبيت محلي، يُرجى تسجيل الدخول إلى Azure CLI مستخدمًا أمر az login. لإنهاء عملية المصادقة، اتبع الخطوات المعروضة في جهازك. للحصول على خيارات أخرى لتسجيل دخول، راجع تسجيل الدخول باستخدام Azure CLI.
- عندما يُطلب منك، قم بتثبيت ملحق Azure CLI عند الاستخدام لأول مرة. لمزيد من المعلومات بشأن الامتدادات، راجع استخدام امتدادات مع Azure CLI.
- قم بتشغيل az version للعثور على الإصدار والمكتبات التابعة المثبتة. للتحديث لآخر إصدار، يُرجى تشغيل تحديث az.

إنشاء مجموعة موارد

مجموعة الموارد عبارة عن حاوية منطقية يتم فيها توزيع موارد Azure وإدارتها. عند إنشاء مجموعة موارد، يلزم تحديد موقع. والموقع هو:

موقع تخزين بيانات التعريف لمجموعة الموارد الخاصة بك.
حيث سيتم تشغيل مواردك في Azure إذا لم تحدد منطقة أخرى عند إنشاء مورد.

إنشاء مجموعة موارد باستخدام az group create الأمر .

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAzureLinuxResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"

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

النتائج:

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

إنشاء نظام مجموعة مضيف حاوية Azure Linux

إنشاء نظام مجموعة AKS باستخدام az aks create الأمر مع المعلمة --os-sku لتوفير نظام مجموعة AKS مع صورة Azure Linux.

export MY_AZ_CLUSTER_NAME="myAzureLinuxCluster$RANDOM_ID"

az aks create --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --os-sku AzureLinux

بعد بضع دقائق، الأمر إكمال وإرجاع معلومات منسقة JSON حول الكتلة.

الاتصال بنظام المجموعة

لإدارة مجموعة Kubernetes، استخدم عميل سطر أوامر Kubernetes، kubectl. kubectl سيكون مثبتاً بالفعل في حال كنت تستخدم Azure Cloud Shell. لتثبيت kubectl محليا، استخدم az aks install-cli الأمر .

قم بتكوين kubectl للاتصال بنظام مجموعة Kubernetes باستخدام أمر az aks get-credentials. هذا الأمر يقوم بتحميل بيانات الاعتماد وضبط Kubernetes CLI لاستخدامها.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME
```
تحقق من الاتصال بالمجموعة باستخدام kubectl get الأمر . يعمل هذا الأمر على استرجاع قائمة نظام المجموعة العنقودية.
```
kubectl get nodes
```

قم بنشر التطبيق

لنشر التطبيق، يمكنك استخدام ملف بيان لإنشاء كافة الكائنات المطلوبة لتشغيل تطبيق AKS Store. يحدد ملف بيانات Kubernetesالحالة المطلوبة لنظام المجموعة، مثل صور الحاوية المراد تشغيلها. يتضمن البيان عمليات نشر وخدمات Kubernetes التالية:

واجهة المتجر: تطبيق ويب للعملاء لعرض المنتجات وتقديم الطلبات.
خدمة المنتج: تعرض معلومات المنتج.
خدمة الطلب: يضع الطلبات.
Rabbit MQ: قائمة انتظار الرسائل لقائمة انتظار الطلبات.

إشعار

لا نوصي بتشغيل حاويات ذات حالة، مثل Rabbit MQ، دون تخزين مستمر للإنتاج. يتم استخدام هذه هنا للتبسيط، ولكن نوصي باستخدام الخدمات المدارة، مثل Azure CosmosDB أو ناقل خدمة Azure.

أنشئ ملفا باسم aks-store-quickstart.yaml وانسخه في البيان التالي:

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

إذا قمت بإنشاء ملف YAML وحفظه محليا، فيمكنك تحميل ملف البيان إلى الدليل الافتراضي في CloudShell عن طريق تحديد الزر تحميل/تنزيل الملفات وتحديد الملف من نظام الملفات المحلي.

انشر التطبيق باستخدام kubectl apply الأمر وحدد اسم بيان YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

اختبر التطبيق

يمكنك التحقق من أن التطبيق قيد التشغيل عن طريق زيارة عنوان IP العام أو عنوان URL للتطبيق.

احصل على عنوان URL للتطبيق باستخدام الأوامر التالية:

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

النتائج:

<!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"

قم بحذف نظام المجموعة

إذا لم تعد بحاجة إليها، يمكنك تنظيف الموارد غير الضرورية لتجنب رسوم Azure. يمكنك إزالة مجموعة الموارد وخدمة الحاوية وجميع الموارد ذات الصلة باستخدام az group delete الأمر .

الخطوات التالية

في هذا التشغيل السريع، قمت بنشر مجموعة مضيف حاوية Azure Linux. لمعرفة المزيد حول مضيف حاوية Azure Linux، والتعرف على مثال كامل لنشر نظام المجموعة وإدارته، تابع البرنامج التعليمي لمضيف حاويات Azure Linux.

البرنامج التعليمي لمضيف حاوية Azure Linux

الملاحظات

هل كانت هذه الصفحة مفيدة؟

Last updated on 2025-09-11