Быстрый старт: Развертывание сервера контейнеров Azure Linux для кластера AKS с помощью Terraform

Начало работы с узлом контейнеров Linux Azure с помощью Terraform для развертывания кластера узла контейнеров Linux Azure. После установки необходимых компонентов вы реализуете код Terraform, инициализируете Terraform и создаете и применяете план выполнения Terraform.

Terraform поддерживает определение, предварительный просмотр и развертывание облачной инфраструктуры. С помощью Terraform вы создаете файлы конфигурации с помощью синтаксиса HCL. Синтаксис HCL позволяет указать поставщика облачных служб и элементы, составляющие облачную инфраструктуру. После создания файлов конфигурации создается план выполнения, который позволяет предварительно просматривать изменения инфраструктуры до их развертывания. После проверки изменений примените план выполнения для развертывания инфраструктуры.

Примечание.

Пример кода, приведенный в этой статье, находится в репозитории Майкрософт для Terraform на GitHub.

Это важно

По состоянию на 30 ноября 2025 г. служба Azure Kubernetes (AKS) больше не поддерживает или предоставляет обновления для системы безопасности для Azure Linux 2.0. Образ узла Linux 2.0 Azure заморожен в выпуске 202512.06.0. Начиная с 31 марта 2026 г. образы узлов будут удалены, и вы не сможете масштабировать пулы узлов. Выполните миграцию в поддерживаемую версию Linux Azure, обновив пулы узлов до поддерживаемой версии Kubernetes или переключив ее на osSku AzureLinux3. Дополнительные сведения см. в статье «Вывод из эксплуатации: пулы узлов Azure Linux 2.0 в AKS».

Предварительные условия

Если у вас нет аккаунта Azure, создайте бесплатную учетную запись перед началом.
Если вы еще не настроили Terraform, это можно сделать с помощью одного из следующих вариантов:
Если у вас нет субъекта-службы Azure, создайте субъект-службу. Запишите appId, display_name, password и tenant.
Вам потребуется командная строка Kubernetes kubectl. Если у вас его нет, скачайте kubectl.

Создание пары ключей SSH

Подключение к узлам AKS выполняется с парой ключей SSH (открытого и закрытого), которые создаются с помощью команды ssh-keygen. По умолчанию эти файлы хранятся в каталоге ~/.ssh. При выполнении ssh-keygen команды выполняется перезапись любой пары ключей SSH с тем же именем, что и в указанном расположении.

Перейдите по адресу https://shell.azure.com, чтобы открыть Cloud Shell в браузере.
Выполните команду ssh-keygen. Следующий пример создает пару 4096-разрядных ключей SSH с шифрованием RSA:
```
ssh-keygen -t rsa -b 4096
```

Дополнительные сведения о создании ключей SSH см. в статье Detailed steps: Create and manage SSH keys for authentication to a Linux VM in Azure (Подробные инструкции. Создание ключей SSH для проверки подлинности на виртуальной машине Linux в Azure и управление этими ключами).

Реализация кода Terraform

Создайте каталог для тестирования примера кода Terraform и сделайте его текущим каталогом.

Создайте файл с именем providers.tf и вставьте следующий код:

    terraform {
      required_version = ">=1.0"

      required_providers {
        azurerm = {
          source  = "hashicorp/azurerm"
          version = "~>3.0"
        }
        random = {
          source  = "hashicorp/random"
          version = "~>3.0"
        }
      }
    }

    provider "azurerm" {
      features {}
    }

Создайте файл с именем main.tf и вставьте следующий код:

    # Generate random resource group name
    resource "random_pet" "rg_name" {
      prefix = var.resource_group_name_prefix
    }

    resource "azurerm_resource_group" "rg" {
      location = var.resource_group_location
      name     = random_pet.rg_name.id
    }

    resource "random_id" "log_analytics_workspace_name_suffix" {
      byte_length = 8
    }

    resource "azurerm_log_analytics_workspace" "test" {
      location            = var.log_analytics_workspace_location
      # The WorkSpace name has to be unique across the whole of azure;
      # not just the current subscription/tenant.
      name                = "${var.log_analytics_workspace_name}-${random_id.log_analytics_workspace_name_suffix.dec}"
      resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
      sku                 = var.log_analytics_workspace_sku
    }

    resource "azurerm_log_analytics_solution" "test" {
      location              = azurerm_log_analytics_workspace.test.location
      resource_group_name   = azurerm_resource_group.rg.name
      solution_name         = "ContainerInsights"
      workspace_name        = azurerm_log_analytics_workspace.test.name
      workspace_resource_id = azurerm_log_analytics_workspace.test.id

      plan {
        product   = "OMSGallery/ContainerInsights"
        publisher = "Microsoft"
      }
    }

    resource "azurerm_kubernetes_cluster" "k8s" {
      location            = azurerm_resource_group.rg.location
      name                = var.cluster_name
      resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
      dns_prefix          = var.dns_prefix
      tags                = {
        Environment = "Development"
      }

      default_node_pool {
        name       = "azurelinuxpool"
        vm_size    = "Standard_D2_v2"
        node_count = var.agent_count
        os_sku = "AzureLinux"
      }
      linux_profile {
        admin_username = "azurelinux"

        ssh_key {
          key_data = file(var.ssh_public_key)
        }
      }
      network_profile {
        network_plugin    = "kubenet"
        load_balancer_sku = "standard"
      }
      service_principal {
        client_id     = var.aks_service_principal_app_id
        client_secret = var.aks_service_principal_client_secret
      }
    }

Аналогичным образом можно указать Azure Linux os_sku в azurerm_kubernetes_cluster_node_pool.

Создайте файл с именем variables.tf и вставьте следующий код:

    variable "agent_count" {
        default = 3
    }

    # The following two variable declarations are placeholder references.
    # Set the values for these variable in terraform.tfvars
    variable "aks_service_principal_app_id" {
      default = ""
    }

    variable "aks_service_principal_client_secret" {
      default = ""
    }

    variable "cluster_name" {
      default = "k8stest"
    }

    variable "dns_prefix" {
      default = "k8stest"
    }

    # Refer to https://azure.microsoft.com/global-infrastructure/services/?products=monitor for available Log Analytics regions.
    variable "log_analytics_workspace_location" {
      default = "eastus"
    }

    variable "log_analytics_workspace_name" {
      default = "testLogAnalyticsWorkspaceName"
    }

    # Refer to https://azure.microsoft.com/pricing/details/monitor/ for Log Analytics pricing
    variable "log_analytics_workspace_sku" {
      default = "PerGB2018"
    }

    variable "resource_group_location" {
      default     = "eastus"
      description = "Location of the resource group."
    }

    variable "resource_group_name_prefix" {
      default     = "rg"
      description = "Prefix of the resource group name that's combined with a random ID so name is unique in your Azure subscription."
    }

    variable "ssh_public_key" {
      default = "~/.ssh/id_rsa.pub"
    }

Создайте файл с именем outputs.tf и вставьте следующий код:

    output "client_certificate" {
      value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].client_certificate
      sensitive = true
    }

    output "client_key" {
      value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].client_key
      sensitive = true
    }

    output "cluster_ca_certificate" {
      value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].cluster_ca_certificate
      sensitive = true
    }

    output "cluster_password" {
      value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].password
      sensitive = true
    }

    output "cluster_username" {
      value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].username
      sensitive = true
    }

    output "host" {
      value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config[0].host
      sensitive = true
    }

    output "kube_config" {
      value     = azurerm_kubernetes_cluster.k8s.kube_config_raw
      sensitive = true
    }

    output "resource_group_name" {
      value = azurerm_resource_group.rg.name
    }

Создайте файл с именем terraform.tfvars и вставьте следующий код:

    aks_service_principal_app_id = "<service_principal_app_id>"
    aks_service_principal_client_secret = "<service_principal_password>"

Инициализация Terraform и создание плана выполнения

Инициализировать Terraform и скачать модули Azure, необходимые для управления ресурсами Azure с помощью terraform init команды.
```
terraform init
```
Создайте план выполнения Terraform с помощью terraform plan команды.
```
terraform plan -out main.tfplan
```
Команда terraform plan создает план выполнения, но не выполняет его. Вместо этого она определяет, какие действия необходимы для создания конфигурации, заданной в файлах конфигурации. Этот шаблон позволяет проверить, соответствует ли план выполнения вашим ожиданиям, прежде чем вы начнете вносить изменения в фактические ресурсы.

Необязательный параметр -out позволяет указать выходной файл для плана. Использование параметра -out гарантирует, что проверяемый план полностью соответствует применяемому.

Дополнительные сведения о сохранении планов выполнения и безопасности см. в разделе предупреждения о безопасности.
Примените план выполнения Terraform с помощью terraform apply команды.
```
terraform apply main.tfplan
```
Командой terraform apply выше предполагается, что вы уже выполнили команду terraform plan -out main.tfplan. Если вы указали другое имя файла для -out параметра, используйте то же имя файла в вызове terraform apply. Если вы не использовали параметр -out, вызовите terraform apply без параметров.

Проверка результатов

Получите имя группы ресурсов с помощью следующей echo команды.
```
echo "$(terraform output resource_group_name)"
```
Перейдите на портал Azure.
В службах Azure выберите группы ресурсов и найдите новую группу ресурсов, чтобы просмотреть следующие ресурсы, созданные в этой демонстрации:
- Решение. По умолчанию демонстрационные имена этого решения ContainerInsights. На портале отображается имя рабочей области решения в скобках.
- Служба Kubernetes: по умолчанию демонстрационные имена этой службы k8stest. Управляемый кластер Kubernetes также известен как AKS/Azure Kubernetes Service (Служба Kubernetes Azure).
- Рабочая область Log Analytics: по умолчанию демонстрационная версия автоматически присваивает этой рабочей области имя с префиксом TestLogAnalyticsWorkspaceName-, за которым следует случайное число.
Получите конфигурацию Kubernetes из состояния Terraform и сохраните ее в файле, который kubectl может прочитать с помощью следующей echo команды.
```
echo "$(terraform output kube_config)" > ./azurek8s
```
Убедитесь, что предыдущая команда не добавила символ EOT ASCII, используя следующую cat команду.
```
cat ./azurek8s
```
Если вы видите << EOT в начале и EOT конце, удалите эти символы из файла. В противном случае может появиться следующее сообщение об ошибке: error: error loading config file "./azurek8s": yaml: line 2: mapping values are not allowed in this context
Задайте переменную среды, чтобы kubectl взял правильную конфигурацию с помощью следующей export команды.
```
export KUBECONFIG=./azurek8s
```
Проверьте работоспособность кластера с помощью kubectl get nodes команды.
```
kubectl get nodes
```
Когда был создан кластер хостов контейнеров Azure Linux, мониторинг был включен для записи метрик работоспособности как для узлов кластера, так и для подов. Эти метрики работоспособности доступны на портале Azure. Для получения дополнительных сведений о мониторинге работоспособности сервиса Azure Kubernetes см. Мониторинг работоспособности Azure Kubernetes Service.

При применении плана выполнения Terraform было выведено несколько ключевых значений. Например, выводятся адрес узла, имя пользователя и пароль кластера узла контейнеров Azure Linux.

Чтобы просмотреть все выходные значения, выполните команду terraform output. Чтобы просмотреть определенное выходное значение, выполните команду echo "$(terraform output <output_value_name>)".

Очистка ресурсов

Удаление ресурсов AKS

Если ресурсы, созданные с помощью Terraform, больше не нужны, их можно удалить, выполнив следующие действия.

terraform plan Выполните команду и укажите destroy флаг.
```
terraform plan -destroy -out main.destroy.tfplan
```
Удалите план выполнения с помощью terraform apply команды.
```
terraform apply main.destroy.tfplan
```

Удалить сервисный принципал.

Внимание

Удалите учетную запись службы, использованную в этой демонстрации, только если вы не используете её для других целей.

Получите идентификатор объекта главного элемента службы командой az ad sp list
```
az ad sp list --display-name "<display_name>" --query "[].{\"Object ID\":id}" --output table
```
Удалите учетную запись службы с помощью команды az ad sp delete.
```
az ad sp delete --id <service_principal_object_id>
```

Устранение неполадок с Terraform в Azure

Устранение распространенных проблем при использовании Terraform в Azure.

Следующие шаги

В этом кратком руководстве вы развернули кластер узла контейнеров Azure Linux. Чтобы узнать больше о узле контейнера Azure Linux и ознакомиться с полным примером развертывания кластера и управления, перейдите к руководству по узлу контейнеров Azure Linux.

Руководство по контейнерному хосту Azure Linux

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2025-09-11