Azure Arc-adatkezelő létrehozása közvetlen kapcsolati módban a parancssori felület használatával

Ez a cikk azt ismerteti, hogyan hozhatja létre az Azure Arc-adatkezelőt közvetlen kapcsolati módban az Azure CLI használatával.

Előfeltételek teljesítése

Mielőtt hozzákezdene, ellenőrizze, hogy teljesítette-e az előfeltételeket az adatkezelő üzembe helyezése – közvetlen kapcsolódási mód – előfeltételei között.

• Használja a Bash-környezetet az Azure Cloud Shellben. További információ: A Bash rövid útmutatója az Azure Cloud Shellben.

  

• Ha inkább helyi cli-referenciaparancsokat szeretne futtatni, telepítse az Azure CLI-t. Ha Windows vagy macOS rendszert használ, fontolja meg az Azure CLI Docker-tárolóban való futtatását. További információ: Az Azure CLI futtatása Docker-tárolóban.

  • Ha helyi telepítést használ, jelentkezzen be az Azure CLI-be az az login parancs futtatásával. A hitelesítési folyamat befejezéséhez kövesse a terminálon megjelenő lépéseket. További bejelentkezési lehetőségekért lásd : Bejelentkezés az Azure CLI-vel.

  • Amikor a rendszer kéri, először telepítse az Azure CLI-bővítményt. További információ a bővítményekről: Bővítmények használata az Azure CLI-vel.

  • Futtassa az az version parancsot a telepített verzió és a függő kódtárak megkereséséhez. A legújabb verzióra az az upgrade paranccsal frissíthet.

Arc-adatkezelő üzembe helyezése

Az Azure Arc-adatkezelő közvetlen kapcsolati módban való létrehozása a következő lépéseket foglalja magában:

1. Azure Arc-kompatibilis adatszolgáltatások bővítményének létrehozása.
2. Hozzon létre egy egyéni helyet.
3. Hozza létre az adatkezelőt.

Hozza létre az Arc-adatkezelő bővítményt, az egyéni helyet és az Arc-adatkezelőt az alábbiak szerint egy paranccsal:

Linux

## 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>

Windows (PowerShell)

## variables for Azure location, extension and namespace
$ENV:resourceGroup="<Your resource group>"
$ENV:clusterName="<name of your connected Kubernetes cluster>"
$ENV:customLocationName="<name of your custom location>" 

## variables for Metrics and Monitoring dashboard credentials
$ENV:AZDATA_LOGSUI_USERNAME="<username for Kibana dashboard>"
$ENV:AZDATA_LOGSUI_PASSWORD="<password for Kibana dashboard>"
$ENV:AZDATA_METRICSUI_USERNAME="<username for Grafana dashboard>"
$ENV:AZDATA_METRICSUI_PASSWORD="<password for Grafana dashboard>"

Az Azure Arc-adatkezelő üzembe helyezése kiadott profillal

Linux

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

Windows (PowerShell)

az arcdata dc create --name <name> -g $ENV:resourceGroup --custom-location $ENV:customLocationName --cluster-name $ENV: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 $ENV:resourceGroup --custom-location $ENV:customLocationName --cluster-name $ENV:clusterName --connectivity-mode direct --profile-name azure-arc-aks-premium-storage  --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true --storage-class mystorageclass

Ha egyéni konfigurációs sablonnal szeretné létrehozni az Azure Arc-adatkezelőt, kövesse az egyéni konfigurációs profil létrehozása című szakaszban leírt lépéseket, és adja meg a fájl elérési útját az alábbiak szerint:

Linux

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

Windows (PowerShell)

az arcdata dc create --name <name> -g $ENV:resourceGroup --custom-location $ENV:customLocationName --cluster-name $ENV:clusterName --connectivity-mode direct --path ./azure-arc-custom  --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true --storage-class <storageclass>

# Example
az arcdata dc create --name arc-dc1 --resource-group $ENV:resourceGroup --custom-location $ENV:customLocationName --cluster-name $ENV:clusterName --connectivity-mode direct --path ./azure-arc-custom --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true --storage-class mystorageclass

Az Azure Arc-adatkezelő üzembe helyezésének monitorozása

A fürt Arc-adatkezelőjének üzembehelyezési állapota az alábbiak szerint figyelhető meg:

kubectl get datacontrollers --namespace arc

Kapcsolódó tartalom

Azure Arc-kompatibilis PostgreSQL-kiszolgáló létrehozása

Felügyelt SQL-példány létrehozása az Azure Arc által engedélyezve