クイックスタート: Azure Arc 対応データ サービスをデプロイする - 間接接続モード - Azure CLI
このクイックスタートでは、Azure CLI を使用して間接接続モードで Azure Arc 対応のデータ サービスをデプロイします。
この記事の手順を完了すると、次のものが作成されます。
- Azure Kubernetes Services (AKS) の Kubernetes クラスター。
- 間接接続モードでのデータ コントローラー。
- Azure Arc で有効になっている SQL Managed Instance。
- Azure Data Studio を使用したインスタンスへの接続。
これらのオブジェクトを使用して、Azure Arc 対応のデータ サービスを体験します。
Azure Arc を使用すると、オンプレミス、エッジ、およびパブリック クラウドで Kubernetes を介して Azure データ サービスを実行できます。 AzureArc を使用して SQL Managed Instance と PostgreSQL サーバー データ サービス (プレビュー) をデプロイします。Azure Arc を使用する利点には、一定のサービス パッチ、柔軟なスケール、セルフサービス プロビジョニング、統合管理、および非接続モードのサポートが常に最新の状態に保たれることが含まれます。
前提条件
Azure サブスクリプション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。
この記事のタスクを完了するには、必要なクライアント ツールをインストールします。 具体的には、次のツールを使用します。
- Azure Data Studio
- Azure Data Studio 用の Azure Arc 拡張機能
- Kubernetes CLI
- Azure CLI
- Azure CLI 用の
arcdata拡張機能
メトリックを設定し、サービス資格情報をログに記録する
Azure Arc 対応データ サービスでは、次のものが提供されます。
- Kibana を使用したログ サービスとダッシュボード
- Grafana を使用したメトリック サービスとダッシュボード
これらのサービスには、各サービスの資格情報が必要です。 資格情報は、ユーザー名とパスワードです。 この手順では、各資格情報の値を使用して環境変数を設定します。
環境変数には、ログおよびメトリックサービスのパスワードが含まれます。 パスワードは少なくとも 8 文字で、次の 4 つのカテゴリのうち 3 つのカテゴリの文字が含まれている必要があります。ラテン文字の大文字、ラテン文字の小文字、数字、英数字以外の文字。
次のコマンドを実行して、資格情報を設定します。
export AZDATA_LOGSUI_USERNAME=<username for logs>
export AZDATA_LOGSUI_PASSWORD=<password for logs>
export AZDATA_METRICSUI_USERNAME=<username for metrics>
export AZDATA_METRICSUI_PASSWORD=<password for metrics>
Kubernetes クラスターを作成して接続する
クライアント ツールをインストールし、環境変数を構成したら、Kubernetes クラスターにアクセスする必要があります。 このセクションの手順では、Azure Kubernetes Service (AKS) でクラスターをデプロイします。
Azure CLI からクラスターをデプロイするには、次の手順に従います。
リソース グループを作成する
クラスターのリソース グループを作成します。 場所には、サポートされているリージョンを指定します。 Azure Arc 対応データ サービスの場合、サポートされているリージョンは概要に記載されています。
az group create --name <resource_group_name> --location <location>リソース グループの詳細については、「Azure Resource Manager とは」を参照してください。
Kubernetes クラスターを作成する
前の手順で作成したリソース グループにクラスターを作成します。
要件を満たすノード サイズを選択します。 「サイズ設定のガイダンス」を参照してください。
次の例では、監視が有効になっている 3 ノード クラスターを作成し、存在しない場合は公開キー ファイルと秘密キー ファイルを生成します。
az aks create --resource-group <resource_group_name> --name <cluster_name> --node-count 3 --enable-addons monitoring --generate-ssh-keys --node-vm-size <node size>コマンドの詳細については、「az aks create」を参照してください。
単一ノード Kubernetes クラスター上のアプリケーションを含む、完全なデモについては、「クイック スタート: Azure CLI を使用して Azure Kubernetes Service クラスターをデプロイする」を参照してください。
資格情報の取得
クラスターに接続するには、資格情報を取得する必要があります。
次のコマンドを実行して、資格情報を取得します。
az aks get-credentials --resource-group <resource_group_name> --name <cluster_name>クラスターを確認する
クラスターが実行中であり、現在の接続コンテキストを取得していることを確認するために、次を実行します。
kubectl get nodesコマンドによって、ノードの一覧が返されます。 次に例を示します。
NAME STATUS ROLES AGE VERSION aks-nodepool1-34164736-vmss000000 Ready agent 4h28m v1.20.9 aks-nodepool1-34164736-vmss000001 Ready agent 4h28m v1.20.9 aks-nodepool1-34164736-vmss000002 Ready agent 4h28m v1.20.9
データ コントローラーを作成する
クラスターが稼働状態になったので、データ コントローラーを間接接続モードで作成する準備ができました。
データ コントローラーを作成するための CLI コマンドは次のとおりです。
az arcdata dc create --profile-name azure-arc-aks-premium-storage --k8s-namespace <namespace> --name <data controller name> --subscription <subscription id> --resource-group <resource group name> --location <location> --connectivity-mode indirect --use-k8s
デプロイを監視する
次のコマンドを使用して、データ コントローラーの作成を監視することもできます。
kubectl get datacontroller --namespace <namespace>
このコマンドは、データ コントローラーの状態を返します。 たとえば、次の結果は、デプロイが進行中であることを示しています。
NAME STATE
<namespace> DeployingMonitoring
データ コントローラーの状態が "READY" になると、この手順は完了です。 次に例を示します。
NAME STATE
<namespace> Ready
Azure Arc で有効になっている SQL Managed Instance のインスタンスをデプロイする
これで、次のコマンドを使用して、間接接続モード用の Azure MI を作成できます。
az sql mi-arc create -n <instanceName> --k8s-namespace <namespace> --use-k8s
インスタンスが作成されたことを確認するには、次のように実行します。
kubectl get sqlmi -n <namespace>[
マネージド インスタンスの名前空間の状態が "READY" になると、この手順は完了です。 次に例を示します。
NAME STATE
<namespace> Ready
Azure Data Studio のマネージド インスタンスに接続する
Azure Data Studio に接続するには、「Azure Arc で有効になっている SQL Managed Instance に接続する」を参照してください。
使用状況とメトリックを Azure portal にアップロードする
必要に応じて、使用状況データ、メトリック、ログを Azure にアップロードできます。
リソースをクリーンアップする
この記事で作成したリソースを使用した後。
「間接接続モードでデータ コントローラーを Azure portal から削除する」の手順を実行します。