将服务部署到已启用 Azure Arc 的 Kubernetes 群集

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借助已启用 Arc 的 Kubernetes，可以使用 Azure 将服务部署到连接的群集。

本单元概述了可以部署的服务类型以及执行此操作的过程。

部署已启用 Azure Arc 的数据服务

已启用 Azure Arc 的数据服务是一项使用 Kubernetes 平台提供混合数据功能和托管服务的订阅服务。 已启用 Azure Arc 的数据服务部署为一组基于 Kubernetes 节点中的 Microsoft 容器注册表 (MCR) 容器映像的 Pod。 所有服务都使用 Kubernetes 平台的关键组件之一，即 Kubernetes API。

部署数据服务之前，请首先部署 Azure Arc 数据控制器，Azure Arc 数据控制器是一系列 Kubernetes Pod，它们使用 Kubernetes API 和自定义资源定义 (CRD) 提供已启用 Azure Arc 的数据服务的协调和编排。 成功部署 Azure Arc 数据控制器后，可以在连接的群集上创建已启用 Azure Arc 的数据服务的实例。

目前，以下已启用 Azure Arc 的数据服务可用：

  • 已启用 Azure Arc 的 SQL 托管实例
  • 已启用 Azure Arc 的 PostgreSQL 服务器（预览版）

部署已启用 Arc 的数据服务的过程包括以下概要步骤。

在要部署已启用 Arc 的服务的订阅中：

  1. 安装用于部署和管理已启用 Arc 的数据服务的客户端工具，包括 Azure CLI（以及 arcdata Azure CLI 扩展）和 Azure Data Studio（及其 Azure Arc 扩展）。
  2. 为要在其中部署已启用 Azure Arc 的数据服务的订阅注册 Microsoft.AzureArcData 提供程序。

每个订阅只需执行一次这些步骤。

对于要在订阅中部署的每个数据服务实例：

  1. 使用有权管理已启用 Azure Arc 的 Kubernetes 资源的帐户登录到 Microsoft Entra 租户。
  2. 创建 Azure Arc 数据控制器。
  3. 创建数据服务的实例。
  4. 使用 Azure Data Studio 进行连接。

部署已启用 Azure Arc 的数据服务后，可以使用兼容工具或客户端驱动程序来连接、查询和管理这些服务。

部署 Azure 服务

可以将 Azure 服务部署到已启用 Arc 的 Kubernetes 群集。 其中许多服务是通过在群集上创建扩展实例来部署的。 群集扩展为 Kubernetes 群集上不同 Azure 功能的安装和生命周期管理提供 Azure 资源管理器驱动的体验。

例如，通过部署 Azure 机器学习扩展，可以让已启用 Arc 的 Kubernetes 群集成为 Azure 机器学习中的 Kubernetes 计算目标，并使用它来训练或部署模型。

将 Azure 机器学习部署到已启用 Arc 的 Kubernetes 群集的过程包括以下概要步骤。

  1. 使用有权管理已启用 Azure Arc 的 Kubernetes 资源的帐户登录到 Microsoft Entra 租户。
  2. 在群集上创建 Azure 机器学习扩展的实例。
  3. 部署 Azure 机器学习扩展。
  4. 将 Kubernetes 群集附加到 Azure 机器学习工作区。

然后，可以使用 Kubernetes 计算目标运行训练或部署 Azure 机器学习工作负载。