Краткое руководство: Развертывание кластера AKS в системе Azure Linux (с предварительной версией OS Guard) с помощью Azure CLI.

Начните работу с Azure Linux и OS Guard, используя Azure CLI для развертывания контейнерного хоста Azure Linux с OS Guard для кластера AKS. После установки необходимых компонентов необходимо установить расширение Azure CLI для aks-preview, зарегистрировать флаг компонента AzureLinuxOSGuardPreview, создать группу ресурсов, создать кластер AKS, подключиться к кластеру и запустить пример многоконтейнерного приложения в кластере.

Соображения и ограничения

Прежде чем начать, ознакомьтесь со следующими рекомендациями и ограничениями для Azure Linux с OS Guard (предварительная версия):

Для работы с Azure Linux и OS Guard требуется версия Kubernetes 1.32.0 или выше.
Все образы Azure Linux с OS Guard имеют Федеральный стандарт обработки информации (FIPS) и Trusted Launch включены.
Azure CLI и шаблоны ARM являются единственными поддерживаемыми методами развертывания для Azure Linux с OS Guard в AKS в предварительной версии. PowerShell и Terraform не поддерживаются.
Образы Arm64 не поддерживаются в Azure Linux с OS Guard на AKS в режиме предварительной версии.
NodeImage и None являются единственными поддерживаемыми каналами обновления ОС для Azure Linux с OS Guard в AKS. Unmanaged и SecurityPatch несовместимы с Azure Linux с OS Guard из-за неизменяемого каталога /usr.
Потоковая передача артефактов не поддерживается.
Песочница Pod не поддерживается.
Конфиденциальные виртуальные машины (CVM) не поддерживаются.
Виртуальные машины 1-го поколения не поддерживаются.

Предпосылки

Если у вас нет аккаунта Azure, создайте бесплатную учетную запись перед началом.
Используйте среду Bash в Azure Cloud Shell. Дополнительные сведения см. в статье Краткое руководство. Azure Cloud Shell — Bash.
Если вы предпочитаете запускать справочные команды CLI локально, установите Azure CLI. Если вы работаете в Windows или macOS, подумайте о запуске Azure CLI в контейнере Docker. Дополнительные сведения см. в статье Как запустить Azure CLI в контейнере Docker.
- Если вы используете локальную установку, войдите в Azure CLI с помощью команды az login . Чтобы завершить процесс аутентификации, следуйте шагам, отображаемым в вашем терминале. Сведения о других возможностях, доступных при входе, см. в статье Вход с помощью Azure CLI.
- Когда вас попросят, установите расширение Azure CLI при первом использовании. Дополнительные сведения о расширениях см. в статье "Использование расширений с помощью Azure CLI".
- Запустите az version, чтобы узнать установленную версию и зависимые библиотеки. Чтобы обновиться до последней версии, выполните команду az upgrade.

Установите расширение Azure CLI aks-preview

Это важно

Предварительные версии функций AKS доступны на условиях самообслуживания и добровольного выбора. Предварительные версии предоставляются "как есть" и "при наличии". На них не распространяются соглашения об уровне обслуживания и ограниченная гарантия. Предварительные версии AKS сопровождаются частичной поддержкой клиентов на основе принципа лучших усилий. Как таковые, эти функции не предназначены для использования в производстве. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь со следующими статьями поддержки:

Чтобы установить расширение aks-preview, выполните следующую команду:

az extension add --name aks-preview

Выполните следующую команду, чтобы обновить до последней версии выпущенного расширения:

az extension update --name aks-preview

Регистрация флага компонента AzureLinuxOSGuardPreview

Зарегистрируйте флаг компонента AzureLinuxOSGuardPreview, используя команду az feature register, как показано в указанном ниже примере.

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

Через несколько минут отобразится состояние Registered (Зарегистрировано). Проверьте состояние регистрации с помощью команды az feature show :

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

Когда состояние отражает "Зарегистрировано", обновите регистрацию поставщика ресурсов Microsoft.ContainerService с помощью команды az provider register:

az provider register --namespace "Microsoft.ContainerService"

Создайте группу ресурсов

Группа ресурсов Azure — это логическая группа, в которой развертываются и управляются ресурсы Azure. При создании группы ресурсов необходимо указать расположение. Это местоположение:

Расположение хранилища метаданных группы ресурсов.
Где ресурсы будут работать в Azure, если при создании ресурса не указать другой регион.

Создайте группу ресурсов с помощью команды az group create.

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

Результаты:

{
  "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"
}

Создание Azure Linux с кластером OS Guard

Создайте кластер AKS с помощью az aks create команды с --os-sku параметром для подготовки кластера AKS с помощью образа OS Guard в Azure Linux.

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

Через несколько минут команда завершается и возвращает информацию о кластере в формате JSON.

Подключение к кластеру

Чтобы управлять кластером Kubernetes, используйте клиент командной строки Kubernetes. kubectl kubectl уже установлен, если вы используете Azure Cloud Shell. Чтобы установить kubectl локально, используйте az aks install-cli команду.

Настройте kubectl для подключения к вашему кластеру Kubernetes с помощью команды az aks get-credentials. Эта команда скачивает учетные данные и настраивает интерфейс командной строки Kubernetes для их использования.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME
```
Проверьте подключение к кластеру kubectl get с помощью команды. Эта команда возвращает список узлов кластера.
```
kubectl get nodes
```

Развертывание приложения

Чтобы развернуть приложение, используйте файл манифеста для создания всех объектов, необходимых для запуска приложения AKS Store. Файл манифеста Kubernetes используется для определения требуемого состояния кластера, например выполняемых в нем образов контейнеров. В манифесте указаны следующие развертывания и службы Kubernetes:

Интерфейс магазина: веб-приложение для пользователей для просмотра продуктов и размещения заказов.
Сервис продукта: отображает информацию о продукте.
Служба заказов: помещает заказы.
Rabbit MQ: очередь сообщений для управления очередью заказов.

Замечание

Не рекомендуется запускать контейнеры с сохранением состояния, такие как Rabbit MQ, без постоянного хранилища для продакшена. Они используются здесь для простоты, но мы рекомендуем использовать управляемые службы, такие как Azure Cosmos DB или Служебная шина Azure.

Создайте файл с именем aks-store-quickstart.yaml и скопируйте его в следующем манифесте:

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

Если вы создаете и сохраняете файл YAML локально, вы можете отправить файл манифеста в каталог по умолчанию в CloudShell, нажав кнопку "Отправить и скачать файлы " и выбрав файл из локальной файловой системы.

Разверните приложение с помощью kubectl apply команды и укажите имя манифеста YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Тестирование приложения

Чтобы убедиться, что приложение запущено, посетите общедоступный IP-адрес или URL-адрес приложения.

Получите URL-адрес приложения с помощью следующих команд:

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

Результаты:

<!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"

Удаление кластера

Если они больше не нужны, вы можете очистить ненужные ресурсы, чтобы избежать расходов Azure. Вы можете удалить группу ресурсов, службу контейнеров и все связанные ресурсы с помощью az group delete команды.

Дальнейшие шаги

В этом кратком руководстве описано, как развернуть Azure Linux с кластером OS Guard. Дополнительные сведения о Azure Linux с OS Guard и полный пример развертывания кластера и управления ими см. в руководстве по Azure Linux с OS Guard.

Руководство по Azure Linux OS Guard

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2025-11-05