Guida introduttiva: distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes (AKS) con l’interfaccia della riga di comando di Azure

Il servizio Azure Kubernetes è un servizio Kubernetes gestito che permette di distribuire e gestire rapidamente i cluster. In questa guida introduttiva si apprende come:

Implementare un cluster AKS usando Azure CLI.
Lanciare un'applicazione multi-contenitore di esempio con un gruppo di microservizi e interfacce web che simulano uno scenario di vendita al dettaglio.

Note

Questo articolo include i passaggi per distribuire un cluster con impostazioni predefinite solo a scopo di valutazione. Prima di distribuire un cluster pronto per la produzione, è consigliabile acquisire familiarità con l'architettura di riferimento di base per valutare il modo in cui si allinea ai requisiti aziendali.

Operazioni preliminari

Questa guida introduttiva presuppone una comprensione di base dei concetti relativi a Kubernetes. Per altre informazioni, vedere Concetti di base relativi a Kubernetes per il servizio Azure Kubernetes.

Se non si ha un account Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.

Usare l'ambiente Bash in Azure Cloud Shell. Per altre informazioni, vedere Introduzione ad Azure Cloud Shell.
Se si preferisce eseguire i comandi di riferimento della CLI in locale, installa l'interfaccia della riga di comando di Azure. Per l'esecuzione in Windows o macOS, è consigliabile eseguire l'interfaccia della riga di comando di Azure in un contenitore Docker. Per altre informazioni, vedere Come eseguire l'interfaccia della riga di comando di Azure in un contenitore Docker.
- Se si usa un'installazione locale, accedere all'interfaccia della riga di comando di Azure con il comando az login. Per completare il processo di autenticazione, seguire la procedura visualizzata nel terminale. Per altre opzioni di accesso, vedere Eseguire l'autenticazione ad Azure con l'interfaccia della riga di comando di Azure.
- Quando richiesto, installare l'estensione Azure CLI al primo utilizzo. Per altre informazioni sulle estensioni, vedere Usare e gestire le estensioni con l'interfaccia della riga di comando di Azure.
- Eseguire az version per trovare la versione e le librerie dipendenti installate. Per eseguire l'aggiornamento alla versione più recente, eseguire az upgrade.

Assicurarsi che l'identità usata per creare il cluster disponga delle autorizzazioni minime adeguate. Per altre informazioni sull'accesso e l'identità per il servizio Azure Kubernetes, vedere Opzioni di accesso e identità per il servizio Azure Kubernetes.
Se si hanno più sottoscrizioni di Azure, selezionare l'ID sottoscrizione appropriato in cui devono essere fatturate le risorse, usando il comando set account az. Per altre informazioni, vedere Come gestire le sottoscrizioni di Azure - Interfaccia della riga di comando di Azure.
A seconda della sottoscrizione di Azure, potrebbe essere necessario richiedere un aumento della quota di vCPU. Per altre informazioni, vedere Aumentare le quote vCPU della famiglia di macchine virtuali.

Registrare i provider di risorse

Potrebbe essere necessario registrare i provider di risorse nella sottoscrizione di Azure. Ad esempio, Microsoft.ContainerService è obbligatorio.

Eseguire il comando seguente per controllare lo stato della registrazione.

az provider show --namespace Microsoft.ContainerService --query registrationState

Se necessario, registrare il provider di risorse.

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Definire le variabili di ambiente

Definire le seguenti variabili di ambiente per l'utilizzo in questa introduzione rapida.

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westus"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"
export MY_DNS_LABEL="mydnslabel$RANDOM_ID"

Il RANDOM_ID valore della variabile è un valore alfanumerico di sei caratteri aggiunto al gruppo di risorse e al nome del cluster in modo che i nomi siano univoci. Usare il echo comando per visualizzare i valori delle variabili, ad esempio echo $RANDOM_ID.

Creare un gruppo di risorse

Un gruppo di risorse di Azure è un gruppo logico in cui le risorse di Azure vengono distribuite e gestite. Quando si crea un gruppo di risorse, viene richiesto di specificare una posizione. Questa posizione è la posizione di archiviazione dei metadati del gruppo di risorse e dove le risorse vengono eseguite in Azure se non si specifica un'altra regione durante la creazione della risorsa.

Creare un gruppo di risorse con il comando az group create.

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

Il risultato è simile all'esempio seguente.

{
  "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myAKSResourceGroup<randomIDValue>",
  "location": "westus",
  "managedBy": null,
  "name": "myAKSResourceGroup<randomIDValue>",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Creare un cluster AKS (Azure Kubernetes Service)

Creare un cluster del servizio Azure Kubernetes usando il comando crare az ask. L'esempio seguente crea un cluster con un nodo e abilita un'identità gestita assegnata dal sistema.

az aks create \
  --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Note

Quando si crea un nuovo cluster, il servizio Azure Kubernetes crea automaticamente un secondo gruppo di risorse per archiviare le risorse del servizio Azure Kubernetes. Per ulteriori informazioni, vedere Perché vengono creati due gruppi di risorse con AKS?

Stabilire la connessione al cluster

Per gestire un cluster Kubernetes, usare il client da riga di comando kubernetes kubectl. kubectl è già installato se si usa Azure Cloud Shell. Per installare kubectl in locale, usare il comando az aks install-cli.

Configurare kubectl per connettersi al cluster Kubernetes usando il comando az aks get-credentials. Questo comando scarica le credenziali e configura l'interfaccia della riga di comando di Kubernetes per usarli.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
Verificare la connessione al cluster usando il comando kubectl get. Questo comando restituisce un elenco dei nodi del cluster.
```
kubectl get nodes
```

Distribuire l'applicazione

Per distribuire l'applicazione, utilizzare un file manifesto per creare tutti gli oggetti necessari per eseguire l'applicazione AKS Store. Un file manifesto Kubernetes definisce lo stato desiderato di un cluster, ad esempio le immagini del contenitore da eseguire. Il manifesto include le distribuzioni e i servizi Kubernetes seguenti:

Vetrina: applicazione web che consente ai clienti di visualizzare i prodotti e effettuare ordini.
Servizio prodotto: mostra le informazioni sul prodotto.
Servizio ordini: effettua ordini.
RabbitMQ: coda di messaggi per una coda di ordini.

Note

Non è consigliabile eseguire contenitori con stato, ad esempio RabbitMQ, senza spazio di archiviazione permanente per la produzione. Viene usato qui per semplicità, ma è consigliabile usare servizi gestiti, ad esempio Azure CosmosDB o il bus di servizio di Azure.

Creare un file denominato aks-store-quickstart.yaml e copiarlo nel manifesto seguente.

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

Per un dettaglio dei file manifesto YAML, vedere Distribuzioni e manifesti YAML.

Se si crea e si salva il file YAML in locale, è possibile caricare il file manifesto nella directory predefinita in Cloud Shell selezionando il pulsante Carica/Scarica file e selezionando il file dal file system locale.

Distribuire l'applicazione usando il comando kubectl apply e specificare il nome del manifesto YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Testare l'applicazione

È possibile convalidare che l'applicazione sia in esecuzione visitando l'indirizzo IP pubblico o l'URL dell'applicazione.

Ottenere l’URL dell'applicazione usando i comandi seguenti:

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

Results:

<!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"

Per visualizzare il sito Web dell'applicazione, aprire un browser e immettere l'indirizzo IP. La pagina è simile all'esempio seguente.

Eliminare il cluster

Se non si prevede di eseguire il tutorial AKS, pulire le risorse non necessarie per evitare addebiti per la fatturazione di Azure. È possibile rimuovere il gruppo di risorse, il servizio contenitore e tutte le risorse correlate usando il comando az group delete .

az group delete --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME

Il cluster AKS è stato creato con un'identità gestita assegnata dal sistema, che rappresenta l'opzione predefinita per l'identità utilizzata in questa guida rapida. Questa identità è gestita dalla piattaforma, pertanto non è necessario rimuoverla manualmente.

Passaggi successivi

In questa guida introduttiva, è stato distribuito un cluster Kubernetes, successivamente è stata distribuita una semplice applicazione multi-contenitore. Questa applicazione di esempio è solo a scopo dimostrativo e non rappresenta tutte le procedure consigliate per le applicazioni Kubernetes. Per indicazioni su come creare soluzioni complete con il servizio Azure Kubernetes per la produzione, vedere Linee guida per la soluzione del servizio Azure Kubernetes.

Per ulteriori informazioni su AKS e per eseguire un esempio completo di code-to-deployment, proseguire con l'esercitazione sul cluster Kubernetes.

Esercitazione sul servizio Azure Container

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Last updated on 2025-08-19

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Guida introduttiva: distribuire un cluster del servizio Azure Kubernetes (AKS) con l’interfaccia della riga di comando di Azure

Operazioni preliminari

Registrare i provider di risorse

Definire le variabili di ambiente

Creare un gruppo di risorse

Creare un cluster AKS (Azure Kubernetes Service)

Stabilire la connessione al cluster

Distribuire l'applicazione

Testare l'applicazione

Eliminare il cluster

Passaggi successivi

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Risorse aggiuntive