Início rápido: Implantar um cluster do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure) com Azure Linux e OS Guard (versão prévia) usando a CLI do Azure

Neste guia de início rápido, você aprende a:

Crie um Azure linux com o cluster AKS do OS Guard (versão prévia) usando o CLI do Azure.
Conecte-se ao cluster usando kubectl.
Execute um aplicativo de vários contêineres de exemplo no cluster.

Note

Azure Linux com o SO Guard (versão prévia) está sendo substituído por Azure ACL (Container Linux).

Azure Container Linux é o sistema operacional (SO) Linux de longo prazo, imutável e otimizado para contêineres do AKS (Serviço de Kubernetes do Azure). Ele fornece um sistema operacional de host seguro, mínimo e operacionalmente consistente projetado para executar cargas de trabalho em contêineres em escala.

Para obter mais informações, consulte a visão geral Azure ACL (Container Linux).

Pré-requisitos

Se você ainda não tiver uma conta do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.
Use o ambiente bash em Azure Cloud Shell. Para saber mais, confira Início rápido do Azure Cloud Shell – Bash.
Se você preferir executar comandos de referência da CLI localmente, instale o CLI do Azure. Se você estiver executando no Windows ou no macOS, considere executar a CLI do Azure em um contêiner do Docker. Para obter mais informações, confira Como executar a CLI do Azure em um contêiner do Docker.
- Se você estiver usando uma instalação local, entre no CLI do Azure usando o comando az login. Para concluir o processo de autenticação, siga as etapas exibidas em seu terminal. Para ver outras opções de entrada, confira Conectar-se com a CLI do Azure.
- Quando solicitado, instale a extensão da CLI do Azure no primeiro uso. Para obter mais informações sobre extensões, confira Usar extensões com a CLI do Azure.
- Execute az version para localizar a versão e as bibliotecas dependentes que estão instaladas. Para atualizar para a versão mais recente, execute az upgrade.

Azure Linux com considerações e limitações sobre o OS Guard

Antes de começar, examine as seguintes considerações e limitações para o Azure Linux com o OS Guard (versão prévia):

O Kubernetes versão 1.32.0 ou superior é necessário para o Linux do Azure com o SO Guard.
Todas as imagens do Azure Linux com OS Guard têm Federal Information Process Standard (FIPS) e Trusted Launch habilitados.
Os modelos da CLI do Azure e do ARM são os únicos métodos de implantação com suporte para o Azure Linux com o OS Guard no AKS na versão prévia. Não há suporte para o PowerShell e o Terraform.
Imagens do Arm64 não são compatíveis com Azure Linux com OS Guard no AKS na versão de pré-lançamento.
NodeImage e None são os únicos canais de atualização do sistema operacional (SO) com suporte para o Azure Linux com OS Guard no AKS. Unmanaged e SecurityPatch são incompatíveis com o Azure Linux com o OS Guard devido ao diretório /usr imutável.
O suporte para Streaming de Artefatos não está disponível.
Não há suporte para o Pod Sandboxing.
Não há suporte para CVMs (Máquinas Virtuais Confidenciais).
Não há suporte para VMs (máquinas virtuais) de geração 1.

Instalar a extensão `aks-preview` CLI do Azure

Importante

As funcionalidades em versão preliminar do AKS estão disponíveis de forma optativa e por autoatendimento. As versões prévias são fornecidas “no estado em que se encontram” e “conforme disponíveis” e são excluídas dos contratos de nível de serviço e da garantia limitada. As versões prévias do AKS são parcialmente cobertas pelo suporte ao cliente em uma base de melhor esforço. Dessa forma, esses recursos não são destinados ao uso em produção. Para obter mais informações, consulte os seguintes artigos:

Instale a extensão aks-preview usando o comando az extension add.

az extension add --name aks-preview

Atualize a aks-preview extensão para a versão mais recente usando o az extension update comando.

az extension update --name aks-preview

Registrar o sinalizador de recurso `AzureLinuxOSGuardPreview`

Registre o sinalizador de recurso AzureLinuxOSGuardPreview usando o comando az feature register.
```
az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"
```
Demora alguns minutos para o status mostrar Registrado.

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

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

Quando o status reflete Registrado, atualize o registro do provedor de recursos Microsoft.ContainerService usando o comando az provider register.
```
az provider register --namespace "Microsoft.ContainerService"
```

Definir variáveis de ambiente

Defina as variáveis de ambiente a seguir para criar nomes de recursos exclusivos para cada implantação. Substitua <your-resource-group-name>, <your-region> e <your-cluster-name> por valores próprios. Opcionalmente, você pode usar o openssl rand -hex 3 comando para gerar uma cadeia de caracteres aleatória para acrescentar ao seu grupo de recursos e nomes de cluster (por exemplo, export RESOURCE_GROUP="myResourceGroup$RANDOM_ID").

# Create random string
export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"

# Set environment variables
export RESOURCE_GROUP="<your-resource-group-name>"
export REGION="<your-region>"
export CLUSTER_NAME="<your-cluster-name>"

Criar um grupo de recursos

Um grupo de recursos do Azure é um grupo lógico no qual os recursos do Azure são implantados e gerenciados. Ao criar um grupo de recursos no Azure, você precisará especificar um local. Esse local é o local de armazenamento dos metadados do grupo de recursos e onde seus recursos são executados em Azure se você não especificar outra região ao criar um recurso.

Crie um grupo de recursos usando o comando az group create.

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

Exemplo de saída:

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

Criar um Linux do Azure com o cluster do OS Guard

Crie um cluster do AKS usando o az aks create comando com o --os-sku parâmetro para provisionar o cluster do AKS com uma imagem do Azure Linux com o SISTEMA Operacional Guard.

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

Após alguns minutos, o comando será concluído e retornará informações no formato JSON sobre o cluster.

Conectar-se ao cluster

Para gerenciar um cluster Kubernetes, use o cliente de linha de comando do Kubernetes, kubectl. kubectl já está instalado se você usa o Azure Cloud Shell. Para instalar kubectl localmente, use o comando az aks install-cli.

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 $RESOURCE_GROUP --name $CLUSTER_NAME
```
Verifique a conexão com o cluster usando o comando kubectl get. Esse comando retorna uma lista dos nós de cluster.
```
kubectl get nodes
```

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:

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.

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

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

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.

Implante o aplicativo usando o comando kubectl apply e especifique o nome do manifesto YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Testar o aplicativo

Você pode validar se o aplicativo está em execução visitando o endereço IP público ou a URL do aplicativo.

Obtenha a URL do aplicativo usando os seguintes comandos:

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

Resultados:

<!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"

Excluir o cluster

Se não precisar mais deles, você pode limpar recursos desnecessários para evitar cobranças do Azure.

Exclua o grupo de recursos Azure e todos os recursos relacionados usando o comando az group delete.

az group delete --name $RESOURCE_GROUP --yes --no-wait

Neste início rápido, você implantou um Linux do Azure com o cluster do OS Guard. Para saber mais sobre Azure Linux com o OS Guard, confira os seguintes recursos:

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Last updated on 2026-06-03