Inicio rápido: Implementación de un clúster de AKS de Azure Linux con OS Guard (versión preliminar) mediante la CLI de Azure

Introducción a Azure Linux con OS Guard mediante la CLI de Azure para implementar una instancia de Azure Linux con host de contenedor de OS Guard para el clúster de AKS. Después de instalar los requisitos previos, instalará la extensión de la CLI de Azure aks-preview, registrará la marca de característica AzureLinuxOSGuardPreview, creará un grupo de recursos, creará un clúster de AKS, se conectará al clúster y ejecutará una aplicación de varios contenedores de ejemplo en el clúster.

Consideraciones y limitaciones

Antes de empezar, revise las siguientes consideraciones y limitaciones para Azure Linux con OS Guard (versión preliminar):

La versión 1.32.0 o posterior de Kubernetes es necesaria para Azure Linux con OS Guard.
Todas las imágenes de Azure Linux con OS Guard tienen habilitado el Estándar federal de proceso de información (FIPS) y el Inicio seguro.
Las plantillas de la CLI de Azure y ARM son los únicos métodos de implementación admitidos para Azure Linux con OS Guard en AKS en versión preliminar. PowerShell y Terraform no están admitidos.
Las imágenes de Arm64 no se admiten en Azure Linux con OS Guard en AKS en fase de vista previa.
NodeImage y None son los únicos canales de actualización del sistema operativo compatibles para Azure Linux con OS Guard en AKS. Unmanaged y SecurityPatch son incompatibles con Azure Linux con OS Guard debido al directorio /usr inmutable.
No se admite el Streaming de artefactos.
No se admite el Sandboxing de pods.
No se admiten máquinas virtuales confidenciales (CVM).
No se admiten máquinas virtuales (VM) gen 1.

Prerrequisitos

Si no tiene una cuenta de Azure, cree una cuenta gratuita antes de comenzar.
Use el entorno de Bash en Azure Cloud Shell. Para más información, vea Inicio rápido de Azure Cloud Shell: Bash.
Si prefieres ejecutar comandos de referencia CLI localmente, instala la CLI de Azure. Si estás utilizando Windows o macOS, considera ejecutar Azure CLI en un contenedor Docker. Para obtener más información, consulte Cómo ejecutar el Azure CLI en un contenedor de Docker.
- Si estás utilizando una instalación local, inicia sesión en Azure CLI utilizando el comando az login. Siga los pasos que se muestran en el terminal para completar el proceso de autenticación. Para otras opciones de inicio de sesión, consulta Iniciar sesión con Azure CLI.
- En caso de que se le solicite, instale las extensiones de la CLI de Azure la primera vez que la use. Para más información sobre las extensiones, consulte Uso de extensiones con la CLI de Azure.
- Ejecute az version para buscar cuál es la versión y las bibliotecas dependientes que están instaladas. Para actualizar a la versión más reciente, ejecute az upgrade.

Instalar la extensión aks-preview de la CLI de Azure

Importante

Las características en versión preliminar de AKS están disponibles a elección del usuario y en régimen de autoservicio. Las versiones preliminares se proporcionan "tal cual" y "como están disponibles", y están excluidas de los Acuerdos de nivel de servicio y garantía limitada. Las versiones preliminares de AKS cuentan con soporte parcial por parte del servicio al cliente en la medida de lo posible. Por lo tanto, estas características no están diseñadas para su uso en producción. Para más información, consulte los siguientes artículos de soporte:

Ejecute el siguiente comando para instalar la extensión de versión preliminar de AKS:

az extension add --name aks-preview

Ejecute el siguiente comando para actualizar a la versión más reciente de la extensión publicada:

az extension update --name aks-preview

Registra la característica de bandera AzureLinuxOSGuardPreview

Registre la marca de la característica AzureLinuxOSGuardPreview con el comando az feature register, como se muestra en el siguiente ejemplo:

az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"

Tarda unos minutos en que el estado muestre Registrado. Para comprobar el estado de registro se usa el comandoaz feature show:

az feature show --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"

Cuando aparezca el estado Registrado, actualice el registro del proveedor de recursos Microsoft.ContainerService mediante el comando az provider register:

az provider register --namespace "Microsoft.ContainerService"

Creación de un grupo de recursos

Un grupo de recursos de Azure es un grupo lógico en el que se implementan y administran los recursos de Azure. Al crear un grupo de recursos, es necesario especificar una ubicación. Esta ubicación es:

Ubicación de almacenamiento de los metadatos del grupo de recursos.
El lugar en el que se ejecutan los recursos en Azure si no se especifica otra región al crearlos.

Cree un grupo de recursos con el comando az group create.

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

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

Resultados:

{
  "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"
}

Creación de un clúster de Azure Linux con OS Guard

Cree un clúster de AKS mediante el az aks create comando con el --os-sku parámetro para aprovisionar el clúster de AKS con una imagen de Azure Linux con OS Guard.

export MY_AZ_CLUSTER_NAME="myAzureLinuxOSGuardCluster$RANDOM_ID"

az aks create --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --os-sku AzureLinuxOSGuard --node-osdisk-type Managed --enable-fips-image --enable-secure-boot --enable-vtpm

Transcurridos unos minutos, el comando se completa y devuelve información en formato JSON sobre el clúster.

Conectarse al clúster

Para administrar un clúster de Kubernetes, use el cliente de línea de comandos de Kubernetes, kubectl. kubectl ya está instalado si usa Azure Cloud Shell. Para instalar kubectl localmente, use el comando az aks install-cli.

Para configurar kubectl para conectarse a su clúster de Kubernetes, use el comando az aks get-credentials. Con este comando se descargan las credenciales y se configura la CLI de Kubernetes para usarlas.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME
```
Compruebe la conexión al clúster con el comando kubectl get. Este comando devuelve una lista de los nodos del clúster.
```
kubectl get nodes
```

Implementación de la aplicación

Para implementar la aplicación, se usa un archivo de manifiesto para crear todos los objetos necesarios para ejecutar la aplicación AKS Store. Un archivo de manifiesto de Kubernetes define el estado deseado de un clúster, como las imágenes de contenedor que se van a ejecutar. El manifiesto incluye las siguientes implementaciones y servicios de Kubernetes:

Tienda virtual: aplicación web para que los clientes vean los productos y realicen los pedidos.
Servicio de producto: muestra información del producto.
Servicio de pedidos: realiza pedidos.
Rabbit MQ: cola de mensajes utilizada para gestionar pedidos.

Nota:

No se recomienda ejecutar contenedores con estado, como Rabbit MQ, sin almacenamiento persistente para producción. Estos se usan aquí para simplificar, pero se recomienda usar servicios administrados, como Azure Cosmos DB o Azure Service Bus.

Cree un archivo denominado aks-store-quickstart.yaml y cópielo en el siguiente manifiesto:

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

Si crea y guarda el archivo YAML localmente, para cargar el archivo de manifiesto en el directorio predeterminado de CloudShell, seleccione el botón Cargar y descargar archivos y elija el archivo en el sistema de archivos local.

Implemente la aplicación mediante el comando kubectl apply y especifique el nombre del manifiesto de YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Prueba de la aplicación

Puede validar que la aplicación se está ejecutando visitando la dirección IP pública o la dirección URL de la aplicación.

Obtenga la dirección URL de la aplicación mediante los siguientes 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"

Eliminación del clúster

Si ya no los necesita, puede limpiar recursos innecesarios para evitar cargos de Azure. Puede quitar el grupo de recursos, el servicio de contenedor y todos los recursos relacionados mediante el comando az group delete.

Pasos siguientes

En este inicio rápido, ha implementado una instancia de Azure Linux con un clúster de OS Guard. Para más información sobre Azure Linux con OS Guard y recorrer un ejemplo completo de implementación y administración de clústeres, continúe con el tutorial azure Linux con OS Guard.

Tutorial de Azure Linux OS Guard

Comentarios

¿Le ha resultado útil esta página?

Last updated on 2025-11-05