Início rápido: Implementar um cluster do Azure Kubernetes Service (AKS) com Azure Linux e OS Guard (pré-visualização) com a CLI do Azure

Neste início rápido, vais aprender como:

Criar um cluster do AKS com Azure Linux e OS Guard (pré-visualização) com a CLI do Azure.
Liga-te ao cluster usando kubectl.
Execute uma aplicação multi-contentor de exemplo no cluster.

Note

O Azure Linux com OS Guard (pré-visualização) está a ser substituído pelo Azure Container Linux (ACL).

Azure Container Linux é o sistema operativo Linux (SO) de longo prazo, imutável e otimizado para contentores para Azure Kubernetes Service (AKS). Fornece um sistema operativo anfitrião seguro, mínimo e operacionalmente consistente, concebido para executar cargas de trabalho containerizadas em grande escala.

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

Pré-requisitos

Se não tiver uma conta do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.
Usa o ambiente Bash em Azure Cloud Shell. Para obter mais informações, consulte Azure Cloud Shell Quickstart - Bash.
Se preferires executar comandos de referência de CLI localmente, instala o CLI do Azure. Se estiver a usar Windows ou macOS, considere executar o CLI do Azure num contentor Docker. Para mais informações, veja Como executar o CLI do Azure num contentor Docker.
- Se estiveres a usar uma instalação local, inicia sessão no CLI do Azure usando o comando az login. Para concluir o processo de autenticação, siga os passos exibidos no seu terminal. Para outras opções de iniciação de sessão, veja Iniciar sessão com a CLI do Azure.
- Quando solicitado, instale a extensão do CLI do Azure na primeira utilização. Para obter mais informações sobre as extensões, veja Utilizar extensões com o 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.

Considerações e limitações do Azure Linux com OS Guard

Antes de começar, revise as seguintes considerações e limitações para o Azure Linux com o OS Guard (visualização):

O Kubernetes versão 1.32.0 ou superior é necessário para o Azure Linux com OS Guard.
Todas as imagens do Azure Linux com OS Guard têm o Federal Information Process Standard (FIPS) e o Trusted Launch habilitados.
O CLI do Azure e os modelos ARM são os únicos métodos de implementação com suporte para o Azure Linux com o OS Guard no AKS em pré-visualização. O PowerShell e o Terraform não são suportados.
As imagens Arm64 não são suportadas com Azure Linux e OS Guard no AKS na versão preview.
NodeImage e None são os únicos canais de atualização sistema operativo (SO) suportados para Azure Linux com OS Guard em AKS. Unmanaged e SecurityPatch são incompatíveis com o Azure Linux com o OS Guard devido ao diretório /usr imutável.
O Streaming de Artefactos não é suportado.
O Pod Sandboxing não é suportado.
Não há suporte para Máquinas Virtuais Confidenciais (CVMs).
Não há suporte para máquinas virtuais (VMs) de geração 1.

Instala a extensão `aks-preview` CLI do Azure

Importante

Os recursos de pré-visualização do AKS estão disponíveis numa base de autosserviço e adesão voluntária. As visualizações prévias são fornecidas "como estão" e "conforme disponíveis" e são excluídas dos contratos de nível de serviço e da garantia limitada. As versões de teste do AKS são parcialmente cobertas pelo suporte ao cliente numa base de melhor esforço. Assim sendo, estas funcionalidades não se destinam ao uso em produção. Para obter mais informações, consulte os seguintes artigos de suporte:

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

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

Registar o sinalizador de funcionalidade `AzureLinuxOSGuardPreview`

Registe o sinalizador de funcionalidade AzureLinuxOSGuardPreview com o comando az feature register.
```
az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"
```
Leva alguns minutos para que o status mostre Registrado.

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

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

Quando o status refletir 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 seguintes variáveis de ambiente para criar nomes de recursos únicos para cada implementação. Substitua <your-resource-group-name>, <your-region> e <your-cluster-name> pelos seus próprios valores. Pode, opcionalmente, usar o openssl rand -hex 3 comando para gerar uma cadeia aleatória para adicionar aos nomes do seu grupo de recursos e clusters (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 implementados e geridos. Ao criar um grupo de recursos no Azure, é obrigatório especificar uma localização. Esta localização é a localização de armazenamento dos metadados do teu grupo de recursos e onde os teus recursos correm no Azure se não especificares 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 cluster do Azure Linux com o OS Guard

Crie um cluster AKS usando o az aks create comando com o --os-sku parâmetro para provisionar o cluster AKS com uma imagem do Azure Linux com OS 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 conclui e retorna informações formatadas em JSON sobre o cluster.

Ligar ao cluster

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

Configure kubectl para se conectar ao cluster do Kubernetes usando o az aks get-credentials comando. Este comando baixa credenciais e configura a CLI do Kubernetes para usá-las.
```
az aks get-credentials --resource-group $RESOURCE_GROUP --name $CLUSTER_NAME
```
Verifique a conexão ao seu cluster utilizando o comando kubectl get. Este comando devolve uma lista dos nodes do cluster.
```
kubectl get nodes
```

Implementar a aplicação

Para implementar a aplicação, utiliza-se um ficheiro manifesto para criar todos os objetos necessários para executar a aplicação AKS Store. Um arquivo de manifesto do Kubernetes define o estado desejado de um cluster, como quais imagens de contêiner devem ser executadas. O manifesto inclui as seguintes implantações e serviços do Kubernetes:

Vitrine: aplicativo Web para que os clientes visualizem produtos e façam pedidos.
Serviço do produto: Mostra as informações do produto.
Serviço de pedidos: Faz pedidos.
Rabbit MQ: Fila de mensagens para processamento de pedidos.

Note

Não recomendamos a execução de contentores com estado, como o RabbitMQ, sem armazenamento persistente para produção. Eles são usados aqui para simplificar, mas recomendamos o uso de serviços gerenciados, como o Azure Cosmos DB ou o Azure Service Bus.

Crie um arquivo nomeado aks-store-quickstart.yaml e copie no seguinte manifesto:

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 para seu diretório padrão no CloudShell selecionando o botão Upload/Download de arquivos e selecionando o arquivo do seu sistema de arquivos local.

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

Testar a aplicação

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"

Eliminar o cluster

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

Elimine 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 cluster do Azure Linux com o OS Guard. Para saber mais sobre o Azure Linux com o OS Guard, consulte os seguintes recursos:

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Last updated on 2026-06-03