Hızlı Başlangıç: Azure CLI kullanarak AKS için Flatcar Container Linux (önizleme) ile Azure Kubernetes Service (AKS) kümesi dağıtma

Azure Kubernetes Service (AKS), kümeleri hızla dağıtmanızı ve yönetmenizi sağlayan yönetilen bir Kubernetes hizmetidir. Bu hızlı başlangıçta şunları yapmayı öğrenirsiniz:

AKS için Flatcar Container Linux kullanarak AKS kümesi oluşturma (önizleme).
Azure CLI kullanarak bir AKS kümesi dağıtın.
Bir perakende senaryosunu simüle eden bir grup mikro hizmet ve web ön ucuyla örnek bir çok kapsayıcılı uygulama çalıştırın.

Uyarı

Bu makale, kümeyi yalnızca değerlendirme amacıyla varsayılan ayarlarla dağıtma adımlarını içerir. Üretime hazır bir kümeyi dağıtmadan önce, iş gereksinimlerinizle nasıl uyumlu olduğunu göz önünde bulundurmak için temel başvuru mimarimizi tanımanızı öneririz.

Başlamadan önce

Bu hızlı başlangıç, Kubernetes kavramlarının temel olarak bilindiğini varsayar. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Kubernetes Service (AKS) için Kubernetes temel kavramları.

Azure hesabınız yoksa, başlamadan önce ücretsiz hesap oluşturun.

Azure Cloud Shell'de Bash ortamını kullanın. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Cloud Shell'i kullanmaya başlama.
CLI referans komutlarını yerel olarak çalıştırmayı tercih ediyorsanız, Azure CLI'yi yükleyin. Windows veya macOS üzerinde çalışıyorsanız, Azure CLI'yi bir Docker konteynerinde çalıştırmayı düşünün. Daha fazla bilgi için Azure CLI'nin bir Docker konteynerında nasıl çalıştırılacağını inceleyin.
- Yerel bir kurulum kullanıyorsanız, az login komutunu kullanarak Azure CLI'ye giriş yapın. Kimlik doğrulama işlemini tamamlamak için, terminalinizde görüntülenen adımları takip edin. Diğer oturum açma seçenekleri için bkz. Azure CLI kullanarak Azure'da kimlik doğrulaması.
- İstendiğinde, ilk kullanımda Azure CLI uzantısını yükleyin. Uzantılar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Azure CLI ile uzantıları kullanma ve yönetme.
- Yüklü olan sürümü ve bağımlı kütüphaneleri bulmak için az version komutunu çalıştırın. En son sürüme yükseltmek için az upgrade komutunu çalıştırın.

Kümenizi oluşturmak için kullandığınız kimliğin uygun minimum izinlere sahip olduğundan emin olun. AKS için erişim ve kimlik hakkında daha fazla bilgi için Azure Kubernetes Hizmeti (AKS) için erişim ve kimlik seçenekleri başlığını inceleyin.
Birden çok Azure aboneliğiniz varsa, komutu kullanılarak az account set kaynakların faturalandırılacağı uygun abonelik kimliğini seçin. Daha fazla bilgi için bkz. Azure aboneliklerini yönetme – Azure CLI .
Azure aboneliğinize bağlı olarak, vCPU kota artışı istemeniz gerekebilir. Daha fazla bilgi için bkz. VM ailesi vCPU kotalarını artırma.

Kaynak sağlayıcılarını kaydetme

Kaynak sağlayıcılarını Azure aboneliğinize kaydetmeniz gerekebilir. Örneğin, Microsoft.ContainerService gereklidir.

komutunu kullanarak az provider show kayıt durumunu denetleyin.

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

Gerekirse az provider register komutunu kullanarak kaynak sağlayıcısını kaydedin .

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Uzantıyı yükleme `aks-preview`

Önemli

AKS önizleme özellikleri self servis ve kabul temelinde kullanılabilir. Önizlemeler "olduğu gibi" ve "mevcut olduğu şekilde" sağlanmakta olup, hizmet seviyesi anlaşmalarına ve sınırlı garantilere dahil edilmemektedir. AKS önizlemeleri, müşteri desteği ekibi tarafından maksimum çaba gösterilerek kısmen ele alınmaktadır. Bu nedenle, bu özellikler üretim kullanımı için tasarlanmamıştır. Daha fazla bilgi için aşağıdaki destek makalelerine bakın:

aks-preview komutunu kullanarak Azure CLI uzantısını az extension add yükleyin.
```
az extension add --name aks-preview
```
komutunu kullanarak uzantının en son sürümüne güncelleştirin az extension update . Flatcar Container Linux için en az 18.0.0b42 gerekir.
```
az extension update --name aks-preview
```

Özellik bayrağını kaydet `AKSFlatcarPreview`

AKSFlatcarPreview özellik bayrağını az feature register komutunu kullanarak kaydedin.

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

komutunu kullanarak az feature show kayıt durumunu doğrulayın. Durumun Kayıtlı olarak gösterilmesi birkaç dakika sürer.
```
az feature show --namespace Microsoft.ContainerService --name AKSFlatcarPreview
```
Durum Kayıtlı olarak yansıtıldığında komutunu kullanarak az provider register kaynak sağlayıcısının kaydını yenileyin.
```
az provider register --namespace Microsoft.ContainerService
```

Ortam değişkenlerini tanımlama

Bu hızlı başlangıç boyunca kullanmak üzere aşağıdaki ortam değişkenlerini tanımlayın:

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westus"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"

Değişkenin RANDOM_ID değeri, adların benzersiz olması için kaynak grubuna ve küme adına eklenen altı karakterli bir alfasayısal değerdir. echo gibi echo $RANDOM_IDdeğişken değerlerini görüntülemek için komutunu kullanın.

Bir kaynak grubu oluşturun

Azure kaynak grubu, Azure kaynaklarının dağıtıldığı ve yönetildiği mantıksal bir grupdur. Bir kaynak grubu oluşturduğunuzda, bir konum belirtmeniz istenir. Bu konum, kaynak grubu meta verilerinizin depolama konumudur ve kaynak oluşturma sırasında başka bir bölge belirtmezseniz kaynaklarınızın Azure'da çalıştırıldığı konumdur.

az group create komutunu kullanarak bir kaynak grubu oluşturun.

az group create \
  --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --location $REGION

Örnek çıkış:

{
  "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myAKSResourceGroup<randomIDValue>",
  "location": "westus",
  "managedBy": null,
  "name": "myAKSResourceGroup<randomIDValue>",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

AKS kümesi oluşturma

az aks create komutunu kullanarak bir AKS kümesi oluşturun. Aşağıdaki örnek, tek düğümlü bir küme oluşturur ve sistem tarafından atanan yönetilen kimliği etkinleştirir:

az aks create \
  --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
  --os-sku flatcar \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Uyarı

Yeni bir küme oluşturduğunuzda AKS, AKS kaynaklarını depolamak için otomatik olarak ikinci bir kaynak grubu oluşturur. Daha fazla bilgi için bkz. AKS ile neden iki kaynak grubu oluşturulur?

Kümeye bağlanma

Bir Kubernetes kümesini yönetmek için, Kubernetes komut satırı istemcisi olan kubectl'i kullanın. Azure Cloud Shell kullanıyorsanız kubectl zaten yüklüdür. kubectl yerel olarak yüklemek için az aks install-cli komutunu kullanın.

kubectl'yi, az aks get-credentials komutunu kullanarak Kubernetes kümenize bağlanmak için yapılandırın. Bu komut, kimlik bilgilerini indirir ve Kubernetes CLI'yi bunları kullanacak şekilde yapılandırır.
```
az aks get-credentials \
  --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
Kümelenize olan bağlantınızı kubectl get komutunu kullanarak doğrulayın. Bu komut, küme düğümlerinin bir listesini döndürür.
```
kubectl get nodes
```

Uygulamayı dağıt

Uygulamayı dağıtmak için, AKS Store uygulamasını çalıştırmak için gereken tüm nesneleri oluşturmak için bir bildirim dosyası kullanırsınız. Kubernetes bildirim dosyası, hangi kapsayıcı görüntülerinin çalıştırıldığı gibi kümenin istenen durumunu tanımlar. Bildirim aşağıdaki Kubernetes dağıtımlarını ve hizmetlerini içerir:

Mağaza ön: Müşterilerin ürünleri görüntülemesi ve sipariş vermesi için web uygulaması.
Ürün hizmeti: Ürün bilgilerini gösterir.
Sipariş hizmeti: Sipariş verir.
RabbitMQ: Bir sipariş kuyruğu için ileti kuyruğu.

Uyarı

Üretim için kalıcı depolama olmadan RabbitMQ gibi durum bilgisi olan kapsayıcıları çalıştırmanızı önermiyoruz. Kolaylık sağlamak için burada kullanırız, ancak Azure Cosmos DB veya Azure Service Bus gibi yönetilen hizmetleri kullanmanızı öneririz.

aks-store-quickstart.yaml adlı bir dosya oluşturun ve aşağıdaki bildirimde kopyalayın.

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

YAML manifest dosyalarının detayları için, Dağıtımlar ve YAML manifestleri sayfasına bakın.

YAML dosyasını yerel olarak oluşturur ve kaydederseniz, Dosyaları karşıya yükle/İndir düğmesini seçip yerel dosya sisteminizden dosyayı seçerek bildirim dosyasını Cloud Shell'deki varsayılan dizininize yükleyebilirsiniz.

komutunu kullanarak uygulamayı dağıtın kubectl apply ve YAML bildiriminizin adını belirtin.

kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

Aşağıdaki örnek çıktı dağıtımları ve hizmetleri gösterir:

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

Uygulamayı test et

Uygulama çalıştığında, bir Kubernetes hizmeti uygulamanın ön yüzünü internete açar. Bu işlemin tamamlanması birkaç dakika sürebilir.

komutunu kullanarak kubectl get pods dağıtılan podların durumunu denetleyin. Devam etmeden önce tüm podların Running olduğundan emin olun.
```
kubectl get pods
```
Uygulamanın genel IP adresini store-front denetleyin. kubectl get service komutunu --watch argümanıyla kullanarak ilerleme durumunu izleyin.
```
kubectl get service store-front --watch
```
Hizmetin EXTERNAL-IP çıkışı store-front başlangıçta beklemede olarak gösterilir:
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
EXTERNAL-IP adresi pending'den gerçek bir halka açık IP adresine değiştiğinde, CTRL-C izleme işlemini durdurmak için kubectl kullanın.

Aşağıdaki örnek çıktıda hizmete atanmış geçerli bir genel IP adresi gösterilmektedir:
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
Azure Store uygulamasının çalıştığını görmek için hizmetinizin dış IP adresine bir web tarayıcısı açın.

Kümeyi sil

AKS öğreticisini incelemeyi planlamıyorsanız, Azure faturalama ücretlerinden kaçınmak için gereksiz kaynakları temizleyin.

komutunu kullanarak az group delete kaynak grubunu, kapsayıcı hizmetini ve tüm ilgili kaynakları kaldırın.
```
az group delete --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME
```
AKS kümesi, bu hızlı başlangıçta kullanılan varsayılan kimlik seçeneği olan sistem tarafından atanan yönetilen kimlikle oluşturulmuştur. Platform bu kimliği yönetir, böylece bu kimliği el ile kaldırmanız gerekmez.

Sonraki Adımlar

Bu hızlı başlangıçta, önce bir Kubernetes kümesi dağıttınız ve ardından basit bir çoklu kapsayıcılı uygulamayı buna dağıttınız. Bu örnek uygulama yalnızca tanıtım amaçlıdır ve Kubernetes uygulamaları için en iyi yöntemlerin tümünü temsil etmez. Üretim için AKS ile tam çözümler oluşturma hakkında yönergeler için bkz. AKS çözüm kılavuzu.

AKS ile ilgili daha fazla bilgi edinmek ve tam bir koddan dağıtıma örnek uygulamak için Kubernetes kümesi kılavuzuna geçin.

AKS kılavuzu

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2025-11-10

Aracılığıyla paylaş

Hızlı Başlangıç: Azure CLI kullanarak AKS için Flatcar Container Linux (önizleme) ile Azure Kubernetes Service (AKS) kümesi dağıtma

Başlamadan önce

Kaynak sağlayıcılarını kaydetme

Uzantıyı yükleme aks-preview

Özellik bayrağını kaydet AKSFlatcarPreview

Ortam değişkenlerini tanımlama

Bir kaynak grubu oluşturun

AKS kümesi oluşturma

Kümeye bağlanma

Uygulamayı dağıt

Uygulamayı test et

Kümeyi sil

Sonraki Adımlar

Geri Bildirim

Ek kaynaklar

Uzantıyı yükleme `aks-preview`

Özellik bayrağını kaydet `AKSFlatcarPreview`