クイックスタート: Azure CLIを使用して AKS クラスター用の Azure Container Linux (ACL) をデプロイする

Azure CLIを使用して AKS クラスターをデプロイして、AKS 用の Azure Container Linux (ACL) の使用を開始します。

このクイックスタートでは、次の方法について説明します。

AKS の ACL を使用して AKS クラスターを作成します。
Azure CLIを使用してクラスターをデプロイします。
小売シナリオをシミュレートするマイクロサービスと Web フロントエンドのグループを使用して、サンプルのマルチコンテナーアプリケーションを実行します。

Note

この記事では、評価のみを目的として既定の設定でクラスターをデプロイする手順について説明します。運用環境に対応したクラスターをデプロイする前に、ベースライン参照アーキテクチャを理解して、それがビジネス要件にどのように適合するかを検討することをお勧めします。

Important

AKS で Azure Container Linux (ACL) を使用している場合は、次の考慮事項と制限事項を確認してください。

ACL は、AKS v1.34 以降で一般提供されています。
ACL には、セキュアブートと vTPM を使用したトラステッド起動が必要です。信頼されていない起動バリアントは使用できません。
Arm64 の ACL では、Trusted Launch の互換性を有効にするために Cobalt ベース (v6) SKU が必要です。
NodeImage および None は、サポートされている唯一のオペレーティングシステム (OS) アップグレードチャネルです。 Unmanaged および SecurityPatch は、変更できない /usr ディレクトリのため、ACL と互換性がありません。
アーティファクトストリーミングはサポートされていません。
ポッドサンドボックスはサポートされていません。
Confidential Virtual Machines (CVM) はサポートされていません。
第 1 世代 VM はサポートされていません。

Prerequisites

このクイックスタートは、Kubernetes の基本的な概念を理解していることを前提としています。詳細については、Azure Kubernetes Service (AKS) の Kubernetes のコア概念を参照してください。
Azure アカウントをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。
Azure Cloud Shell で Bash 環境を使用します。詳細については、「Get started with Azure Cloud Shell」を参照してください。
CLI 参照コマンドをローカルで実行する場合は、 Azure CLIをインストールします。 Windows または macOS で実行している場合は、Docker コンテナーで Azure CLI を実行することを検討してください。詳細については、「Docker コンテナーで Azure CLI を実行する方法」を参照してください。
- ローカルインストールを使用している場合は、az login コマンドを使用してAzure CLIにサインインします。認証プロセスを完了するには、ターミナルに表示される手順に従います。他のサインインオプションについては、「Azure CLI を使用して Azure に認証する」を参照してください。
- 初回使用時にインストールを求められたら、Azure CLI 拡張機能をインストールします。拡張機能の詳細については、「Azure CLI で拡張機能を使用および管理する」を参照してください。
- バージョン 2.86.0 以降Azure CLI必要です。 az version を実行し、インストールされているバージョンおよび依存ライブラリを検索します。最新バージョンにアップグレードするには、 az upgradeを実行します。
クラスターの作成に使用している ID に、適切な最小限のアクセス許可が与えられていることを確認します。 AKS のアクセスと ID の情報については、「Azure Kubernetes Service (AKS) でのアクセスと ID オプション」を参照してください。
複数の Azure サブスクリプションがある場合は、 az account set コマンドを使用してリソースを課金する適切なサブスクリプション ID を選択します。詳細については、Azure CLI で Azure サブスクリプションを管理する方法に関するページを参照してください。
Azure サブスクリプションによっては、vCPU クォータの引き上げを要求することが必要になる場合があります。詳細については、「 VM ファミリの vCPU クォータを増やす」を参照してください。

必要なリソースプロバイダーを登録する

Azure サブスクリプションに必要なリソースプロバイダー (Microsoft.ContainerService など) を登録することが必要になる場合があります。

登録の状態を確認する

az provider show コマンドを使用して登録の状態を確認します。

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

リソースプロバイダーを登録する

必要に応じて、Microsoft.ContainerService コマンドを使用して、az provider register リソースプロバイダーを登録します。

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

環境変数を定義する

このクイックスタート全体で使用する次の環境変数を定義します。必要に応じて、値を独自のカスタム名に置き換えることができます。

export RESOURCE_GROUP="myAKSResourceGroup"
export REGION="westus"
export CLUSTER_NAME="myAKSCluster"

リソースグループを作成します

Azure リソースグループは、Azure リソースが展開され管理される論理グループです。リソースグループを作成する際は、場所の指定を求めるプロンプトが表示されます。この場所は、リソースグループのメタデータが格納される場所です。また、リソースの作成時に別のリージョンを指定しない場合は、Azure でリソースが実行される場所でもあります。

az group create コマンドを使用して、リソースグループを作成します。

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

出力例:

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

AKS クラスターを作成する

az aks create コマンドを使用して、AKS クラスターを作成します。 --os-sku AzureContainerLinux パラメーターは、ACL をノード OS として使用するようにシステムノードプールを構成します。次の例では、1 つのノードでクラスターを作成し、システム割り当てマネージド ID を有効にします。

az aks create \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME \
  --os-sku AzureContainerLinux \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Note

新しいクラスターを作成すると、AKS リソースを保存するための 2 つ目のリソースグループが自動的に作成されます。詳細については、「AKS と一緒にリソースグループが 2 つ作成されるのはなぜでしょうか?」を参照してください。

クラスターに接続する

Kubernetes クラスターを管理するには、Kubernetes のコマンドラインクライアントである kubectl を使います。 Azure Cloud Shell を使用している場合、kubectl は既にインストールされています。 kubectl をローカルにインストールするには、az aks install-cli コマンドを使用します。

kubectl コマンドを使用して、Kubernetes クラスターに接続するように az aks get-credentials を構成します。このコマンドは、資格情報をダウンロードし、それを使用するように Kubernetes CLI を構成します。
```
az aks get-credentials \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME
```
kubectl get コマンドを使用して、ご利用のクラスターへの接続を確認します。このコマンドでは、クラスターノードの一覧が返されます。
```
kubectl get nodes
```

アプリケーションをデプロイする

アプリケーションをデプロイするには、マニフェストファイルを使用して、AKS ストアアプリケーションの実行に必要なすべてのオブジェクトを作成します。 Kubernetes のマニフェストファイルでは、どのコンテナーイメージを実行するかなど、クラスターの望ましい状態を定義します。マニフェストには、次の Kubernetes のデプロイとサービスが含まれています。

ストアフロント: 顧客が製品を表示して注文するための Web アプリケーション。
製品サービス: 製品情報を表示します。
注文サービス: 注文を行います。
RabbitMQ: 注文キューのメッセージキュー。

Note

運用環境用の永続的なストレージを使用せずに、 RabbitMQなどのステートフルコンテナーを実行することはお勧めしません。ここではわかりやすくするために使用しますが、Azure Cosmos DB や Azure Service Bus などのマネージドサービスを使用することをお勧めします。

aks-store-quickstart.yaml という名前のファイルを作成し、次のマニフェストにコピーします。

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

YAML マニフェストファイルの内訳については、「デプロイと YAML マニフェスト」を参照してください。

YAML ファイルをローカルに作成して保存する場合は、[ファイルの アップロード/ダウンロード ] ボタンを選択し、ローカルファイルシステムからファイルを選択することで、マニフェストファイルを Cloud Shell の既定のディレクトリにアップロードできます。

kubectl apply コマンドを使用してアプリケーションをデプロイし、ご利用の YAML マニフェストの名前を指定します。

kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

次の出力例は、デプロイとサービスを示しています。

deployment.apps/rabbitmq created
service/rabbitmq created
deployment.apps/order-service created
service/order-service created
deployment.apps/product-service created
service/product-service created
deployment.apps/store-front created
service/store-front created

アプリケーションをテストする

アプリケーションを実行すると、Kubernetes サービスによってアプリケーションフロントエンドがインターネットに公開されます。このプロセスが完了するまでに数分かかることがあります。

kubectl get pods コマンドを使用して、デプロイされたポッドの状態を確認します。続行する前に、すべてのポッドが Running されていることを確認します。
```
kubectl get pods
```
store-front アプリケーションのパブリック IP アドレスを確認します。 kubectl get service コマンドと --watch 引数を使用して、進行状況を監視します。
```
kubectl get service store-front --watch
```
サービスの store-front の出力は、最初は pending と表示されます。
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
EXTERNAL-IP アドレスが保留中から実際のパブリック IP アドレスに変わったら、CTRL-C を使用して kubectl ウォッチプロセスを停止します。

次の出力例は、サービスに割り当てられている有効なパブリック IP アドレスを示しています。
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
サービスの外部 IP アドレスに対して Web ブラウザーを開き、Azure Store アプリの動作を確認します。

クラスターを削除する

AKS チュートリアルを実行する予定がない場合は、不要なリソースをクリーンアップして、Azure の課金料金を回避します。

az group delete コマンドを使用して、リソースグループ、コンテナーサービス、すべての関連リソースを削除します。

az group delete --name $RESOURCE_GROUP

AKS クラスターは、本クイックスタートの既定の ID オプションであるシステム割り当てマネージド ID を使用して作成されています。この ID はプラットフォームによって管理されるため、手動で削除する必要はありません。

このクイックスタートでは、Azure CLIを使用して AKS 用の ACL を持つ AKS クラスターをデプロイしました。 AKS 向け ACL の詳細については、Azure Kubernetes Service (AKS) 向け Azure Container Linux (ACL) を参照してください。

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Last updated on 2026-06-03

クイック スタート: Azure CLIを使用して AKS クラスター用の Azure Container Linux (ACL) をデプロイする

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リソース プロバイダーを登録する

環境変数を定義する

リソース グループを作成します

AKS クラスターを作成する

クラスターに接続する

アプリケーションをデプロイする

アプリケーションをテストする

クラスターを削除する

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