Início Rápido: Implantar uma ACL (Azure Container Linux) para o cluster do AKS usando um modelo do ARM

Comece a usar Azure ACL (Container Linux) para AKS implantando um cluster do AKS usando um modelo Azure Resource Manager (ARM).

Neste guia de início rápido, você aprende a:

  • Crie um cluster do AKS usando ACL para AKS.
  • Implante o cluster usando um modelo do ARM.
  • Executa um aplicativo de vários contêineres de exemplo com um grupo de microsserviços e front-ends da Web simulando um cenário de varejo.

Note

Para começar a provisionar rapidamente um cluster do AKS, este artigo inclui etapas para implantar um cluster com configurações padrão somente para fins de avaliação. Antes de implantar um cluster pronto para produção, recomendamos que você se familiarize com nossa arquitetura de referência de linha de base para considerar como ele se alinha aos seus requisitos de negócios.

Importante

Se você estiver usando Azure ACL (Container Linux) no AKS, examine as seguintes considerações e limitações:

Pré-requisitos

Depois de implantar o cluster a partir do modelo, você pode usar a CLI do Azure ou o Azure PowerShell para se conectar ao cluster e implantar o aplicativo de exemplo.

Registrar os provedores de recursos necessários

Talvez seja necessário registrar os provedores de recursos necessários, como Microsoft.ContainerService em sua assinatura Azure.

Verificar o status do registro

Verifique o status do registro usando o az provider show comando.

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

Registrar o provedor de recursos

Se necessário, registre o provedor de recursos Microsoft.ContainerService usando o comando az provider register.

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Criar um par de chaves SSH

Para criar um cluster do AKS usando um modelo ARM, forneça uma chave pública SSH. Se você precisar desse recurso, siga as etapas nesta seção. Caso contrário, pule para a seção Examinar o modelo.

Para acessar os nós do AKS, você se conecta usando um par de chaves SSH (pública e privada), que você gera usando o comando ssh-keygen. Por padrão, esses arquivos são criados no diretório ~/.ssh. A execução do comando ssh-keygen substituirá qualquer par de chaves SSH com o mesmo nome já existente na localização especificada. Para obter mais informações sobre como criar chaves SSH, confira Criar e gerenciar chaves SSH para autenticação no Azure.

  1. Navegue até https://shell.azure.com para abrir Cloud Shell no navegador.

  2. Crie um grupo de recursos usando o comando az group create. O exemplo a seguir cria um grupo de recursos chamado myResourceGroup na região Leste dos EUA :

    az group create \
  --name myResourceGroup \
  --location eastus

  3. Crie um par de chaves SSH usando o az sshkey create comando ou o ssh-keygen comando.

    az sshkey create --name mySSHKey --resource-group myResourceGroup

    Ou crie um par de chaves SSH usando ssh-keygen:

    ssh-keygen -t rsa -b 4096

  4. Para implantar o modelo, você deve fornecer a chave pública do par SSH. Recupere a chave pública usando o az sshkey show comando.

    az sshkey show --name mySSHKey --resource-group myResourceGroup --query publicKey

Examinar o modelo

A implantação a seguir usa um modelo ARM de Azure Quickstart Templates:

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "metadata": {
    "_generator": {
      "name": "bicep",
      "version": "0.26.170.59819",
      "templateHash": "14823542069333410776"
    }
  },
  "parameters": {
    "clusterName": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "aks101cluster",
      "metadata": {
        "description": "The name of the Managed Cluster resource."
      }
    },
    "location": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[resourceGroup().location]",
      "metadata": {
        "description": "The location of the Managed Cluster resource."
      }
    },
    "dnsPrefix": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "Optional DNS prefix to use with hosted Kubernetes API server FQDN."
      }
    },
    "osDiskSizeGB": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 0,
      "minValue": 0,
      "maxValue": 1023,
      "metadata": {
        "description": "Disk size (in GB) to provision for each of the agent pool nodes. This value ranges from 0 to 1023. Specifying 0 will apply the default disk size for that agentVMSize."
      }
    },
    "agentCount": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 3,
      "minValue": 1,
      "maxValue": 50,
      "metadata": {
        "description": "The number of nodes for the cluster."
      }
    },
    "agentVMSize": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "standard_d2s_v3",
      "metadata": {
        "description": "The size of the Virtual Machine."
      }
    },
    "linuxAdminUsername": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "User name for the Linux Virtual Machines."
      }
    },
    "sshRSAPublicKey": {
      "type": "string",
      "metadata": {
        "description": "Configure all linux machines with the SSH RSA public key string. Your key should include three parts, for example 'ssh-rsa AAAAB...snip...UcyupgH azureuser@linuxvm'"
      }
    }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.ContainerService/managedClusters",
      "apiVersion": "2026-03-01",
      "name": "[parameters('clusterName')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "identity": {
        "type": "SystemAssigned"
      },
      "properties": {
        "dnsPrefix": "[parameters('dnsPrefix')]",
        "agentPoolProfiles": [
          {
            "name": "agentpool",
            "osDiskSizeGB": "[parameters('osDiskSizeGB')]",
            "count": "[parameters('agentCount')]",
            "vmSize": "[parameters('agentVMSize')]",
            "osType": "Linux",
            "osSKU": "AzureContainerLinux",
            "mode": "System"
          }
        ],
        "linuxProfile": {
          "adminUsername": "[parameters('linuxAdminUsername')]",
          "ssh": {
            "publicKeys": [
              {
                "keyData": "[parameters('sshRSAPublicKey')]"
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  ],
  "outputs": {
    "controlPlaneFQDN": {
      "type": "string",
      "value": "[reference(resourceId('Microsoft.ContainerService/managedClusters', parameters('clusterName')), '2026-03-01').fqdn]"
    }
  }
}

O tipo de recurso definido no modelo ARM é Microsoft.ContainerService/managedClusters.

Para obter mais amostras do AKS, confira o site de modelos de início rápido do AKS.

Implantar o modelo

  1. Selecione Implantar no Azure para entrar e abrir um modelo.

    Botão para implantar o modelo do Resource Manager no Azure.

  2. Configure os parâmetros de modelo na página de implantação personalizada . Para este início rápido, deixe os valores padrão para o tamanho do disco do sistema operacional GB, a contagem de agentes, o tamanho da VM do agente e o tipo de sistema operacional. Forneça seus próprios valores para os seguintes parâmetros:

    • Assinatura: Selecione uma assinatura do Azure.
    • Grupo de recursos: Selecione Criar novo. Insira um nome exclusivo para o grupo de recursos, como myResourceGroup, e selecione OK.
    • SKU do sistema operacional: especifique AzureContainerLinux. Se você não atualizar o SKU do sistema operacional, o padrão será Ubuntu.
    • Localização: selecione um local, como Leste dos EUA.
    • Nome do cluster: insira um nome exclusivo para o cluster do AKS, como myAKSCluster.
    • Prefixo DNS: insira um prefixo DNS exclusivo para seu cluster, como myakscluster.
    • Nome do Usuário Administrador do Linux: insira um nome de usuário para se conectar usando SSH, como azureuser.
    • Origem de chave pública SSH: selecione Usar chave pública existente.
    • Nome do par de chaves: copie e cole o bloco público do seu par de chaves SSH (por padrão, o conteúdo de ~/.ssh/id_rsa.pub).

  3. Selecione Examinar + Criar>Criar.

Leva alguns minutos para o cluster do AKS ser criado. Aguarde até que o cluster seja implantado com êxito antes de passar para a próxima etapa.

Conectar-se ao cluster

Para gerenciar um cluster do Kubernetes, use o cliente de linha de comando do Kubernetes, kubectl. Se você usar o Azure Cloud Shell, o kubectl já estará instalado.

Para instalar e executar kubectl localmente, use o az aks install-cli comando.

  1. Configure o kubectl para se conectar ao cluster do Kubernetes usando o comando az aks get-credentials. Este comando baixa as credenciais e configura a CLI do Kubernetes para usá-las.

    az aks get-credentials \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myAKSCluster

  2. Verifique a conexão com o cluster usando o comando kubectl get. Esse comando retorna uma lista dos nós de cluster.

    kubectl get nodes

    A saída de exemplo a seguir mostra os três nós criados nas etapas anteriores. Verifique se que o status do nó é Pronto:

    NAME                                STATUS   ROLES   AGE   VERSION
aks-agentpool-12345678-vmss000000   Ready    <none>   5m53s   v1.32.7
aks-agentpool-12345678-vmss000001   Ready    <none>   6m31s   v1.32.7
aks-agentpool-12345678-vmss000002   Ready    <none>   6m35s   v1.32.7

Implantar o aplicativo

Para implantar o aplicativo, use um arquivo de manifesto para criar todos os objetos necessários para executar o aplicativo AKS Store. Um arquivo de manifesto do Kubernetes define o estado desejado de um cluster, como quais imagens de contêiner executar. O manifesto inclui as seguintes implantações e serviços do Kubernetes:

Screenshot da arquitetura de exemplo da Azure Store.

  • Frente de loja: Aplicativo Web para clientes visualizarem produtos e fazerem pedidos.
  • Serviço do produto: Mostra informações do produto.
  • Serviço de pedido: Realiza pedidos.
  • Rabbit MQ: Fila de mensagens para uma fila de pedidos.

Note

Não é recomendável executar contêineres com estado, como o Rabbit MQ, sem armazenamento persistente para produção. Elas são usadas aqui para simplificar, mas recomendamos o uso de serviços gerenciados, como Azure Cosmos DB ou Barramento de Serviço do Azure.

  1. Crie um arquivo chamado aks-store-quickstart.yaml e copie-o para o manifesto a seguir:

    apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  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
      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
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 1Mi
          limits:
            cpu: 1m
            memory: 7Mi
---
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
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-front
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: store-front
  type: LoadBalancer

    Para obter um detalhamento dos arquivos de manifesto YAML, confira Implantações e manifestos YAML.

    Se você criar e salvar o arquivo YAML localmente, poderá carregar o arquivo de manifesto no diretório padrão no CloudShell selecionando o botão Carregar/Baixar arquivos e selecionando o arquivo no sistema de arquivos local.

  2. Implante o aplicativo usando o comando kubectl apply e especifique o nome do manifesto YAML.

    kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

    A saída de exemplo a seguir mostra as implantações e os serviços:

    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

Testar o aplicativo

  1. Verifique o status dos pods implantados usando o comando kubectl get pods. Faça com que todos os pods estejam Running antes de continuar.

    kubectl get pods

  2. Verifique se há um endereço IP público para o aplicativo de store-front. Monitore o andamento usando o comando kubectl get service com o argumento --watch.

    kubectl get service store-front --watch

    A saída EXTERNAL-IP do serviço store-front será mostrada inicialmente como pendente:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m

  3. Quando o endereço EXTERNAL-IP for alterado de pendente para um endereço IP público real, use CTRL-C para parar o processo de monitoramento do kubectl.

    A seguinte saída de exemplo mostra um endereço IP público válido atribuído ao serviço:

    NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m

  4. Abra um navegador da Web no endereço IP externo do serviço para ver o aplicativo da Loja do Azure em ação:

    Captura de tela do aplicativo de exemplo do AKS Store.

Excluir o cluster

Se você não planeja seguir o tutorial do AKS, limpe os recursos desnecessários para evitar cobranças do Azure.

Remova o grupo de recursos, o serviço de contêiner e todos os recursos relacionados usando o comando az group delete.

az group delete --name myResourceGroup --yes --no-wait

Note

O cluster do AKS foi criado com uma identidade gerenciada atribuída pelo sistema, que é a opção de identidade padrão usada neste início rápido. A plataforma gerencia essa identidade, para que você não precise removê-la manualmente.

Conteúdo relacionado

Neste início rápido, você implantou um cluster do AKS com ACL para AKS usando um modelo do ARM. Para saber mais sobre ACL para AKS, consulte Azure ACL (Container Linux) para AKS (Serviço de Kubernetes do Azure).

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