Démarrage rapide : Déployer un hôte de conteneur Linux Azure pour Azure Kubernetes Service (AKS) cluster à l’aide du Azure CLI

Pour commencer, vous allez déployer un cluster hôte de conteneur Azure Linux pour AKS en utilisant l’interface Azure CLI.

Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez apprendre à :

Installer l’interface CLI Kubernetes, kubectl.
Création d’un groupe de ressources Azure.
Créer et déployer un cluster hôte de conteneur Azure Linux.
Configurer kubectl pour vous connecter à votre cluster hôte de conteneur Azure Linux.
Déployez un exemple d’application multiconteneur sur le cluster.

Prerequisites

Si vous n’avez pas de compte Azure, créez un compte gratuit avant de commencer.
Utilisez l’environnement Bash dans Azure Cloud Shell. Pour plus d’informations, consultez Démarrage rapide d’Azure Cloud Shell - Bash.
Si vous préférez exécuter des commandes de référence CLI localement, installez la Azure CLI. Si vous exécutez sur Windows ou macOS, envisagez d’exécuter Azure CLI dans un conteneur Docker. Pour plus d’informations, consultez Comment exécuter Azure CLI dans un conteneur Docker.
- Si vous utilisez une installation locale, connectez-vous au Azure CLI à l'aide de la commande az login. Pour terminer le processus d’authentification, suivez les étapes affichées dans votre terminal. Pour connaître les autres options de connexion, consultez Se connecter avec Azure CLI.
- Lorsque vous y êtes invité, installez l’extension Azure CLI lors de la première utilisation. Pour plus d’informations sur les extensions, consultez Utiliser des extensions avec Azure CLI.
- Exécutez az version pour rechercher la version et les bibliothèques dépendantes installées. Pour effectuer une mise à niveau vers la dernière version, exécutez az upgrade.

Définir des variables d’environnement

Définissez les variables d’environnement suivantes pour créer des noms de ressources uniques pour chaque déploiement :

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

Créer un groupe de ressources

Un groupe de ressources Azure est un groupe logique dans lequel des ressources Azure sont déployées et gérées. Lors de la création d'un groupe de ressources dans Azure, vous devez spécifier un emplacement. Cet emplacement est l'emplacement de stockage de vos métadonnées de groupe de ressources et où vos ressources s'exécutent dans Azure si vous ne spécifiez pas une autre région lors de la création d'une ressource.

Créez un groupe de ressources à l’aide de la commande az group create.

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

Exemple de sortie :

{
  "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"
}

Créer un cluster hôte de conteneur Azure Linux

Créez un cluster AKS hôte de conteneur Linux Azure à l’aide de la commande az aks create avec le paramètre --os-sku défini sur AzureLinux.

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

Au bout de quelques minutes, la commande se termine et retourne des informations au format JSON sur le cluster.

Se connecter au cluster

Pour gérer un cluster Kubernetes, utilisez le client de ligne de commande de Kubernetes, kubectl. kubectl est déjà installé si vous utilisez Azure Cloud Shell. Pour installer kubectl localement, utilisez la commande az aks install-cli .

Configurez kubectl afin de vous connecter à votre cluster Kubernetes avec la commande az aks get-credentials. Cette commande télécharge les informations d’identification et configure l’interface CLI Kubernetes pour les utiliser.
```
az aks get-credentials --resource-group $RESOURCE_GROUP --name $CLUSTER_NAME
```
Pour vérifier la connexion à votre cluster, exécutez la commande kubectl get. Cette commande renvoie la liste des nœuds de cluster.
```
kubectl get nodes
```

Déployer l’application

Pour déployer l'application, vous utilisez un fichier manifeste pour créer tous les objets nécessaires à l'exécution de l'application AKS Store. Un fichier manifeste Kubernetes définit un état souhaité d’un cluster, notamment les images conteneur à exécuter. Le manifeste inclut les déploiements et services Kubernetes suivants :

Vitrine : application web permettant aux clients d’afficher les produits et de passer des commandes.
Service de produit : affiche les informations sur le produit.
Service de commande : passer des commandes.
Rabbit MQ : file d’attente de messages pour une file d’attente de commandes.

Note

Nous ne recommandons pas l'exécution de conteneurs avec état, comme Rabbit MQ, sans stockage persistant pour la production. Ils sont utilisés ici pour des raisons de simplicité, mais nous vous recommandons d’utiliser des services managés, comme Azure CosmosDB ou Azure Service Bus.

Créez un fichier nommé aks-store-quickstart.yaml et copiez-y le manifeste suivant :

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 vous créez et enregistrez le fichier YAML localement, vous pouvez charger le fichier manifeste dans votre répertoire par défaut dans CloudShell en sélectionnant le bouton Charger/Télécharger des fichiers et en sélectionnant le fichier à partir de votre système de fichiers local.

Déployez l’application à l’aide de la commande kubectl apply et spécifiez le nom de votre manifeste YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Tester l’application

Vous pouvez vérifier que l’application est en cours d’exécution en consultant l’adresse IP publique ou l’URL de l’application.

Obtenez l’URL de l’application à l’aide des commandes suivantes :

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

Résultats :

<!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"

Supprimer le cluster

Si vous n’en avez plus besoin, vous pouvez supprimer les ressources non nécessaires pour éviter des frais Azure.

Supprimez le groupe de ressources Azure et toutes les ressources associées à l’aide de la commande az group delete.

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

Dans ce guide de démarrage rapide, vous avez déployé un cluster de conteneurs Linux Azure. Pour en savoir plus sur l’hôte de conteneur Linux Azure, consultez les ressources suivantes :

série de didacticiels Azure Linux Container Host : Partie 1
Présentation de l’hôte de conteneurs Azure Linux pour Azure Kubernetes Service (AKS)

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Last updated on 2026-06-03