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Erstellen eines Azure Arc-Datencontrollers im direkten Verbindungsmodus mithilfe der Befehlszeilenschnittstelle

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In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie den Azure Arc-Datencontroller im direkten Verbindungsmodus mithilfe der Azure-Befehlszeilenschnittstelle erstellen.

Erfüllen der Voraussetzungen

Vergewissern Sie sich zunächst, dass Sie die Voraussetzungen unter Bereitstellen eines Datencontrollers: direkter Verbindungsmodus (Voraussetzungen) erfüllen.

  • Verwenden Sie die Bash-Umgebung in Azure Cloud Shell. Weitere Informationen finden Sie unter Schnellstart für Bash in Azure Cloud Shell.

  • Wenn Sie CLI-Referenzbefehle lieber lokal ausführen, installieren Sie die Azure CLI. Wenn Sie Windows oder macOS ausführen, sollten Sie die Azure CLI in einem Docker-Container ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter Ausführen der Azure CLI in einem Docker-Container.

    • Wenn Sie eine lokale Installation verwenden, melden Sie sich mithilfe des Befehls az login bei der Azure CLI an. Führen Sie die in Ihrem Terminal angezeigten Schritte aus, um den Authentifizierungsprozess abzuschließen. Informationen zu anderen Anmeldeoptionen finden Sie unter Anmelden mit der Azure CLI.

    • Installieren Sie die Azure CLI-Erweiterung beim ersten Einsatz, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Weitere Informationen zu Erweiterungen finden Sie unter Verwenden von Erweiterungen mit der Azure CLI.

    • Führen Sie az version aus, um die installierte Version und die abhängigen Bibliotheken zu ermitteln. Führen Sie az upgrade aus, um das Upgrade auf die aktuelle Version durchzuführen.

Bereitstellen eines Arc-Datencontrollers

Bei der Erstellung eines Azure Arc Datencontrollers im direkten Verbindungsmodus sind die folgenden Schritte auszuführen:

  1. Erstellen einer Erweiterung für Azure Arc-fähige Datendienste
  2. Erstellen eines benutzerdefinierten Standorts
  3. Erstellen Sie den Datencontroller.

Erstellen Sie die Arc-Datencontrollererweiterung, den benutzerdefinierten Speicherort und den Arc-Datencontroller wie folgt mit einem Befehl:

## variables for Azure subscription, resource group, cluster name, location, extension, and namespace.
export resourceGroup=<Your resource group>
export clusterName=<name of your connected Kubernetes cluster>
export customLocationName=<name of your custom location>

## variables for logs and metrics dashboard credentials
export AZDATA_LOGSUI_USERNAME=<username for Kibana dashboard>
export AZDATA_LOGSUI_PASSWORD=<password for Kibana dashboard>
export AZDATA_METRICSUI_USERNAME=<username for Grafana dashboard>
export AZDATA_METRICSUI_PASSWORD=<password for Grafana dashboard>

Bereitstellen des Azure Arc-Datencontrollers mithilfe des freigegebenen Profils

az arcdata dc create --name <name> -g ${resourceGroup} --custom-location ${customLocationName} --cluster-name ${clusterName} --connectivity-mode direct --profile-name <the-deployment-profile> --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true --storage-class <storageclass>

# Example
az arcdata dc create --name arc-dc1 --resource-group my-resource-group ----custom-location cl-name --connectivity-mode direct --profile-name azure-arc-aks-premium-storage  --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true --storage-class mystorageclass

Wenn Sie den Azure Arc-Datencontroller mithilfe einer benutzerdefinierten Konfigurationsvorlage erstellen möchten, führen Sie die unter Erstellen von benutzerdefinierten Konfigurationsvorlagen beschriebenen Schritte aus, und geben Sie wie folgt den Pfad zur Datei an:

az arcdata dc create --name  -g ${resourceGroup} --custom-location ${customLocationName} --cluster-name ${clusterName} --connectivity-mode direct --path ./azure-arc-custom --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true

# Example
az arcdata dc create --name arc-dc1 --resource-group my-resource-group ----custom-location cl-name --connectivity-mode direct --path ./azure-arc-custom  --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true

Überwachen des Bereitstellungsstatus für den Azure Arc-Datencontroller

Der Bereitstellungsstatus des Arc-Datencontrollers im Cluster kann wie folgt überwacht werden:

kubectl get datacontrollers --namespace arc

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