クイックスタート: Azure CLI を使用して AKS クラスター用の Azure Linux コンテナーホストをデプロイする

[アーティクル]
12/13/2024

Azure CLI を使用して AKS クラスター用の Azure Linux コンテナーホストをデプロイすることで、Azure Linux コンテナーホストの使用を開始します。前提条件をインストールしたら、リソースグループを作成し、AKS クラスターを作成し、クラスターに接続して、クラスターでサンプルのマルチコンテナーアプリケーションを実行します。

前提条件

Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に Azure 無料アカウントを作成してください。
Azure Cloud Shell で Bash 環境を使用します。詳細については、Azure Cloud Shell の Bash のクイックスタートに関するページを参照してください。
CLI リファレンスコマンドをローカルで実行する場合、Azure CLI をインストールします。 Windows または macOS で実行している場合は、Docker コンテナーで Azure CLI を実行することを検討してください。詳細については、「Docker コンテナーで Azure CLI を実行する方法」を参照してください。
- ローカルインストールを使用する場合は、az login コマンドを使用して Azure CLI にサインインします。認証プロセスを完了するには、ターミナルに表示される手順に従います。その他のサインインオプションについては、Azure CLI でのサインインに関するページを参照してください。
- 初回使用時にインストールを求められたら、Azure CLI 拡張機能をインストールします。拡張機能の詳細については、Azure CLI で拡張機能を使用する方法に関するページを参照してください。
- az version を実行し、インストールされているバージョンおよび依存ライブラリを検索します。最新バージョンにアップグレードするには、az upgrade を実行します。

リソースグループを作成する

Azure リソースグループは、Azure リソースが展開され管理される論理グループです。リソースグループを作成するときは、場所を指定する必要があります。この場所は次のとおりです。

リソースグループメタデータのストレージの場所。
リソースの作成時に別のリージョンを指定しない場合に、Azure でリソースが実行される場所です。

az group create コマンドを使用して、リソースグループを作成します。

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAzureLinuxResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"

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

結果:

{
  "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"
}

Azure Linux コンテナーホストクラスターを作成する。

--os-sku パラメーターを指定した az aks create コマンドを使用して AKS クラスターを作成し、Azure Linux イメージを使用して AKS クラスターをプロビジョニングします。

export MY_AZ_CLUSTER_NAME="myAzureLinuxCluster$RANDOM_ID"

az aks create --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --os-sku AzureLinux

数分後、コマンドが完了し、クラスターに関する情報が JSON 形式で返されます。

クラスターに接続する

Kubernetes クラスターを管理するには、Kubernetes のコマンドラインクライアントである kubectl を使用します。 Azure Cloud Shell を使用している場合、kubectl は既にインストールされています。 kubectl をローカルにインストールするには、az aks install-cli コマンドを使用します。

az aks get-credentials コマンドを使用して、Kubernetes クラスターに接続するように kubectl を構成します。このコマンドは、資格情報をダウンロードし、それを使用するように Kubernetes CLI を構成します。
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME
```
kubectl get コマンドを使用して、ご利用のクラスターへの接続を確認します。このコマンドでは、クラスターノードの一覧が返されます。
```
kubectl get nodes
```

アプリケーションを展開する

アプリケーションをデプロイするには、マニフェストファイルを使用して、AKS ストアアプリケーションの実行に必要なすべてのオブジェクトを作成します。 Kubernetes のマニフェストファイルでは、どのコンテナーイメージを実行するかなど、クラスターの望ましい状態を定義します。マニフェストには、次の Kubernetes のデプロイとサービスが含まれています。

ネットショップ: 顧客が製品を見て注文するための Web アプリケーション。
製品サービス: 製品情報が表示されます。
注文サービス: 注文を行います。
Rabbit MQ: 注文キューのメッセージキュー。

Note

運用環境の永続ストレージを使用せずに Rabbit MQ などのステートフルコンテナーを実行することはお勧めしません。これらはわかりやすくするためにここで使用しますが、Azure CosmosDB や Azure Service Bus などのマネージドサービスを使用することをお勧めします。

aks-store-quickstart.yaml という名前のファイルを作成し、そこに次のマニフェストをコピーします。

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 ファイルをローカルに作成して保存する場合は、[ファイルのアップロード/ダウンロード] ボタンを選択し、ローカルファイルシステムからファイルを選択することで、CloudShell の既定のディレクトリにマニフェストファイルをアップロードできます。

kubectl apply コマンドを使用してアプリケーションをデプロイし、ご利用の YAML マニフェストの名前を指定します。
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

アプリケーションをテストする

パブリック IP アドレスまたはアプリケーション URL にアクセスすることで、アプリケーションが実行されていることを確認できます。

以下のコマンドを使用してアプリケーション URL を取得します。

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

結果:

<!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"

クラスターを削除する

必要がなくなれば、不要なリソースをクリーンアップして、Azure の料金を抑えることができます。 az group delete コマンドを使用して、リソースグループ、コンテナーサービス、およびすべての関連リソースを削除できます。

次のステップ

このクイックスタートでは、Azure Linux コンテナーホストクラスターをデプロイしました。 Azure Linux コンテナーホストの詳細を確認し、クラスターのデプロイと管理の詳細な例を確認するには、Azure Linux コンテナーホストのチュートリアルに進んでください。

Azure Linux コンテナーホストのチュートリアル

次の方法で共有

クイックスタート: Azure CLI を使用して AKS クラスター用の Azure Linux コンテナーホストをデプロイする

前提条件

リソースグループを作成する

Azure Linux コンテナーホストクラスターを作成する。

クラスターに接続する

アプリケーションを展開する

アプリケーションをテストする

クラスターを削除する

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

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前提条件

リソース グループを作成する

Azure Linux コンテナー ホスト クラスターを作成する。

クラスターに接続する

アプリケーションを展開する

アプリケーションをテストする

クラスターを削除する

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リソースグループを作成する

Azure Linux コンテナーホストクラスターを作成する。