CLI를 사용하여 직접 연결 모드에서 Azure Arc 데이터 컨트롤러 만들기

이 문서에서는 직접 연결 모드에서 Azure CLI를 사용하여 Azure Arc 데이터 컨트롤러를 만드는 방법을 설명합니다.

필수 조건 완료

시작하기 전에 데이터 컨트롤러 배포 - 직접 연결 모드 - 필수 조건에서 필수 조건을 완료 했는지 확인합니다.

• Azure Cloud Shell에서 Bash 환경을 사용합니다. 자세한 내용은 Azure Cloud Shell의 Bash에 대한 빠른 시작을 참조하세요.

  

• CLI 참조 명령을 로컬에서 실행하려면 Azure CLI를 설치합니다. Windows 또는 macOS에서 실행 중인 경우 Docker 컨테이너에서 Azure CLI를 실행하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Docker 컨테이너에서 Azure CLI를 실행하는 방법을 참조하세요.

  • 로컬 설치를 사용하는 경우 az login 명령을 사용하여 Azure CLI에 로그인합니다. 인증 프로세스를 완료하려면 터미널에 표시되는 단계를 수행합니다. 다른 로그인 옵션은 Azure CLI를 사용하여 로그인을 참조하세요.

  • 메시지가 표시되면 처음 사용할 때 Azure CLI 확장을 설치합니다. 확장에 대한 자세한 내용은 Azure CLI에서 확장 사용을 참조하세요.

  • az version을 실행하여 설치된 버전과 종속 라이브러리를 찾습니다. 최신 버전으로 업그레이드하려면 az upgrade를 실행합니다.

Arc 데이터 컨트롤러 배포

다음은 직접 연결 모드에서 Azure Arc 데이터 컨트롤러를 만드는 단계입니다.

1. Azure Arc 지원 데이터 서비스 확장 만들기
2. 사용자 지정 위치를 만듭니다.
3. 데이터 컨트롤러를 만듭니다.

다음과 같이 Arc 데이터 컨트롤러 확장, 사용자 지정 위치 및 Arc 데이터 컨트롤러를 모두 하나의 명령으로 만듭니다.

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>"

릴리스된 프로필을 사용하여 Azure Arc 데이터 컨트롤러 배포

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 --g $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

사용자 지정 구성 템플릿을 사용하여 Azure Arc 데이터 컨트롤러를 만들려면 사용자 지정 구성 프로필 만들기에 설명된 단계를 따르고 다음과 같이 파일 경로를 제공합니다.

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

Azure Arc 데이터 컨트롤러 배포 상태 모니터

클러스터에서 Arc 데이터 컨트롤러의 배포 상태는 다음과 같이 모니터링할 수 있습니다.

kubectl get datacontrollers --namespace arc

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