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빠른 시작: Azure CLI를 사용하여 OS Guard(미리 보기) AKS 클러스터가 포함된 Azure Linux를 배포하기

Azure에 배포

AZURE CLI를 사용하여 AKS 클러스터용 OS Guard 컨테이너 호스트가 있는 Azure Linux를 배포하여 OS Guard로 Azure Linux를 시작합니다. 필수 구성 요소를 설치한 후 aks-preview Azure CLI 확장을 설치하고, AzureLinuxOSGuardPreview 기능 플래그를 등록하고, 리소스 그룹을 만들고, AKS 클러스터를 만들고, 클러스터에 연결하고, 클러스터에서 샘플 다중 컨테이너 애플리케이션을 실행합니다.

고려사항 및 제한사항

시작하기 전에 OS Guard(미리 보기)를 사용하여 Azure Linux에 대한 다음 고려 사항 및 제한 사항을 검토합니다.

  • OS Guard를 사용하는 Azure Linux에는 Kubernetes 버전 1.32.0 이상이 필요합니다.
  • OS Guard 이미지가 있는 모든 Azure Linux에는 FIPS(Federal Information Process Standard)신뢰할 수 있는 시작이 활성화되어 있습니다.
  • Azure CLI 및 ARM 템플릿은 미리 보기에서 AKS에서 OS Guard를 사용하는 Azure Linux에 대해 유일하게 지원되는 배포 방법입니다. PowerShell 및 Terraform은 지원되지 않습니다.
  • Arm64 이미지는 미리 보기로 AKS의 OS Guard를 사용하는 Azure Linux에서 지원되지 않습니다.
  • NodeImageNone 는 AKS 에서 OS Guard 를 사용하는 Azure Linux 에 대해 유일하게 지원되는 OS 업그레이드 채널입니다. UnmanagedSecurityPatch은 불변의 /usr 디렉터리로 인해 OS Guard와 함께 사용하는 Azure Linux와 호환되지 않습니다.
  • 아티팩트 스트리밍 은 지원되지 않습니다.
  • Pod 샌드박싱 은 지원되지 않습니다.
  • CVM(기밀 가상 머신) 은 지원되지 않습니다.
  • Gen 1 VM(가상 머신) 은 지원되지 않습니다.

필수 조건

aks-preview Azure CLI 확장 설치

중요합니다

AKS 미리 보기 기능은 셀프 서비스에서 사용할 수 있습니다(옵트인 방식). 미리 보기는 "있는 그대로" 및 "사용 가능한 상태로" 제공되며 서비스 수준 계약 및 제한적 보증에서 제외됩니다. AKS 미리 보기의 일부는 고객 지원팀에서 최선을 다해 지원합니다. 따라서 이러한 기능은 프로덕션 용도로 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 다음 지원 문서를 참조하세요.

aks-preview 확장을 설치하려면 다음 명령을 실행합니다.

az extension add --name aks-preview

다음 명령을 실행하여 릴리스된 확장의 최신 버전으로 업데이트합니다.

az extension update --name aks-preview

AzureLinuxOSGuardPreview 기능 플래그 등록

다음 예제와 같이 AzureLinuxOSGuardPreview 명령을 사용하여 기능 플래그를 등록합니다.

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

상태가 Registered로 표시되는 데 몇 분 정도 걸립니다. az feature show 명령을 사용하여 등록 상태를 확인합니다.

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

상태가 등록됨으로 표시되면 az provider register 명령을 사용하여 Microsoft.ContainerService 리소스 공급자의 등록을 새로 고칩니다.

az provider register --namespace "Microsoft.ContainerService"

리소스 그룹 만들기

Azure 리소스 그룹은 Azure 리소스가 배포되고 관리되는 논리 그룹입니다. 리소스 그룹을 만들 때는 위치를 지정해야 합니다. 이 위치는 다음과 같습니다.

  • 리소스 그룹 메타데이터의 스토리지 위치입니다.
  • 리소스를 만드는 동안 다른 지역을 지정하지 않은 경우 리소스가 Azure에서 실행되는 위치입니다.

az group create 명령을 사용하여 리소스 그룹을 만듭니다.

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

결과:

{
  "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 클러스터를 사용하여 Azure Linux 만들기

매개 변수와 함께 az aks create 명령을 사용하여 --os-sku AKS 클러스터를 만들어 OS Guard 이미지가 있는 Azure Linux로 AKS 클러스터를 프로비전합니다.

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 

몇 분 후 명령이 완료되면 클러스터에 대한 JSON 형식 정보가 반환됩니다.

클러스터에 연결

Kubernetes 클러스터를 관리하려면 Kubernetes 명령줄 클라이언트 kubectl를 사용합니다. Azure Cloud Shell을 사용하는 경우 kubectl 이미 설치되어 있습니다. kubectl을 로컬로 설치하려면 az aks install-cli 명령을 사용합니다.

  1. kubectl 명령을 사용하여 Kubernetes 클러스터에 연결하도록 az aks get-credentials을 구성합니다. 이 명령은 자격 증명을 다운로드하고 이를 사용하도록 Kubernetes CLI를 구성합니다.

    az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME
    
  2. kubectl get 명령을 사용하여 클러스터에 대한 연결을 확인합니다. 이 명령은 클러스터 노드 목록을 반환합니다.

    kubectl get nodes
    

애플리케이션 배포

응용 프로그램을 배포하려면 매니페스트 파일을 사용하여 AKS Store 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 개체를 만듭니다. Kubernetes 매니페스트 파일은 실행할 컨테이너 이미지와 같은 클러스터에 대해 원하는 상태를 정의합니다. 매니페스트에는 다음 Kubernetes 배포 및 서비스가 포함됩니다.

Azure Store 샘플 아키텍처의 스크린샷.

  • 스토어 프런트: 고객이 제품을 보고 주문을 할 수 있는 웹 애플리케이션입니다.
  • 제품 서비스: 제품 정보를 표시합니다.
  • 주문 서비스: 주문을 합니다.
  • Rabbit MQ: 주문 큐에 대한 메시지 큐입니다.

비고

프로덕션을 위한 영구 스토리지 없이 Rabbit MQ와 같은 상태 저장 컨테이너를 실행하지 않는 것이 좋습니다. 여기서는 간단히 하기 위해 사용되지만 Azure Cosmos DB 또는 Azure Service Bus와 같은 관리되는 서비스를 사용하는 것이 좋습니다.

  1. 파일 aks-store-quickstart.yaml을 만들고 다음 매니페스트에 복사합니다.

    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 파일을 로컬에서 만들고 저장하는 경우 파일 업로드/다운로드 단추를 선택하고 로컬 파일 시스템에서 파일을 선택하여 매니페스트 파일을 CloudShell의 기본 디렉터리에 업로드할 수 있습니다.

  2. kubectl apply 명령을 사용하여 애플리케이션을 배포하고 YAML 매니페스트의 이름을 지정합니다.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
    

애플리케이션 테스트

공용 IP 주소 또는 애플리케이션 URL을 방문하여 애플리케이션이 실행 중인지 유효성을 검사할 수 있습니다.

다음 명령을 사용하여 애플리케이션 URL을 가져옵니다.

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

결과:

<!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"

클러스터 삭제

더 이상 필요하지 않은 경우 불필요한 리소스를 정리하여 Azure 요금을 방지할 수 있습니다. az group delete 명령을 사용하여 리소스 그룹, 컨테이너 서비스 및 모든 관련 리소스를 제거할 수 있습니다.

다음 단계

이 빠른 시작에서는 OS Guard 클러스터를 사용하여 Azure Linux를 배포했습니다. OS Guard를 사용하는 Azure Linux에 대해 자세히 알아보고 전체 클러스터 배포 및 관리 예제를 살펴보려면 OS Guard를 사용하여 Azure Linux 자습서를 계속 진행하세요.