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クイック スタート: Azure CLI を使用して OS Guard (プレビュー) AKS クラスターを使用して Azure Linux をデプロイする

Azure に展開する

Azure CLI を使用して AKS クラスター用の OS Guard コンテナー ホストを使用して Azure Linux をデプロイすることで、OS Guard を使用した Azure Linux の使用を開始します。 前提条件をインストールしたら、aks-preview Azure CLI 拡張機能をインストールし、AzureLinuxOSGuardPreview 機能フラグを登録し、リソース グループを作成し、AKS クラスターを作成し、クラスターに接続して、クラスターで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。

考慮事項と制限事項

開始する前に、OS Guard (プレビュー) を使用した Azure Linux に関する次の考慮事項と制限事項を確認してください。

  • Os Guard を使用する Azure Linux には、Kubernetes バージョン 1.32.0 以降が必要です。
  • OS Guard イメージを使用するすべての Azure Linux では、 Federal Information Process Standard (FIPS)Trusted Launch が有効になっています。
  • Azure CLI と ARM テンプレートは、プレビュー段階の AKS 上の OS Guard を使用する Azure Linux でサポートされている唯一のデプロイ方法です。 PowerShell と Terraform はサポートされていません。
  • Arm64 イメージは、プレビュー段階の AKS 上の OS Guard を使用した Azure Linux ではサポートされていません。
  • NodeImageNone は、AKS 上の OS Guard を使用する Azure Linux でサポートされている唯一の 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、OS Guard を使用する Azure Linux 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。
  • Gen 1 仮想マシン (VM) は サポートされていません。

[前提条件]

  • 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、Azure Cloud Shell の Bash のクイックスタートに関するページ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する場合は、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。 その他のサインイン オプションについては、Azure CLI でのサインインに関するページ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 で拡張機能を使用する方法に関するページを参照してください。
    • 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。

aksプレビューの Azure CLI 拡張機能をインストールする

Important

AKS のプレビュー機能は、セルフサービスのオプトイン単位で利用できます。 プレビューは、"現状有姿のまま" および "利用可能な限度" で提供され、サービス レベル アグリーメントおよび限定保証から除外されるものとします。 AKS プレビューは、ベストエフォート ベースでカスタマー サポートによって部分的にカバーされます。 そのため、これらの機能は運用環境での使用を目的としていません。 詳細については、次のサポート記事を参照してください。

aksプレビュー拡張機能をインストールして、次のコマンドを実行します:

az extension add --name aks-preview

次のコマンドを実行して、リリースされた最新バージョンの拡張機能に更新します:

az extension update --name aks-preview

AzureLinuxOSGuardPreview 機能フラグを登録する

AzureLinuxOSGuardPreview 機能フラグは、次の例のとおり、az feature register コマンドを使用して登録します。

az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"

状態が [登録済み] と表示されるまでに数分かかります。 登録の状態は、az feature show コマンドで確認します。

az feature show --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"

状態が Registered と表示されたら、az provider register コマンドを使用して Microsoft.ContainerService リソース プロバイダーの登録を最新の情報に更新します。

az provider register --namespace "Microsoft.ContainerService"

リソース グループを作成する

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ときは、場所を指定する必要があります。 この場所は次のとおりです。

  • リソース グループ メタデータのストレージの場所。
  • リソースの作成時に別のリージョンを指定しない場合に、Azure でリソースが実行される場所です。

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。

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAzureLinuxOSGuardResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"

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

結果:

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/$MY_RESOURCE_GROUP_NAMExxxxxx",
  "location": "$REGION",
  "managedBy": null,
  "name": "$MY_RESOURCE_GROUP_NAME",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

OS Guard クラスターを使用して Azure Linux を作成する

az aks create パラメーターを指定して --os-sku コマンドを使用して AKS クラスターを作成し、AZURE Linux と OS Guard イメージを使用して AKS クラスターをプロビジョニングします。

export MY_AZ_CLUSTER_NAME="myAzureLinuxOSGuardCluster$RANDOM_ID"

az aks create --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --os-sku AzureLinuxOSGuard --node-osdisk-type Managed --enable-fips-image --enable-secure-boot --enable-vtpm 

数分後、コマンドが完了し、クラスターに関する情報が JSON 形式で返されます。

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 を使用します。 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。

  1. 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 $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME
    
  2. 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 Microsoft Store 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。

Azure Store サンプル アーキテクチャのスクリーンショット。

  • ネットショップ: 顧客が製品を見て注文するための Web アプリケーション。
  • 製品サービス: 製品情報が表示されます。
  • 注文サービス: 注文を行います。
  • Rabbit MQ: 注文キューのメッセージ キュー。

運用環境の永続ストレージを使用せずに Rabbit MQ 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。

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

    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 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、CloudShell の既定のディレクトリにマニフェスト ファイルをアップロードできます。

  2. 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
    

アプリケーションをテストする

パブリック IP アドレスまたはアプリケーション URL にアクセスすることで、アプリケーションが実行されていることを確認できます。

以下のコマンドを使用してアプリケーション URL を取得します。

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

結果:

<!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"

クラスターを削除する

必要がなくなれば、不要なリソースをクリーンアップして、Azure の料金を抑えることができます。 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、およびすべての関連リソースを削除できます。

次のステップ

このクイック スタートでは、OS Guard クラスターを使用して Azure Linux をデプロイしました。 OS Guard を使用した Azure Linux の詳細を確認し、クラスターのデプロイと管理の完全な例を確認するには、OS Guard を使用した Azure Linux チュートリアルに進んでください。