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使用 CLI 在直接连接模式下创建 Azure Arc 数据控制器
本文介绍如何使用 Azure CLI 在直接连接模式下创建 Azure Arc 数据控制器。
满足先决条件
在开始之前，请先验证是否已满足部署数据控制器 - 直接连接模式 - 先决条件中的先决条件。
在 Azure Cloud Shell 中使用 Bash 环境。 有关详细信息，请参阅 Azure Cloud Shell 中的 Bash 快速入门。
如需在本地运行 CLI 参考命令，请安装 Azure CLI。 如果在 Windows 或 macOS 上运行，请考虑在 Docker 容器中运行 Azure CLI。 有关详细信息，请参阅如何在 Docker 容器中运行 Azure CLI。
如果使用的是本地安装，请使用 az login 命令登录到 Azure CLI。 若要完成身份验证过程，请遵循终端中显示的步骤。 有关其他登录选项，请参阅使用 Azure CLI 登录。
出现提示时，请在首次使用时安装 Azure CLI 扩展。 有关扩展详细信息，请参阅使用 Azure CLI 的扩展。
运行 az version 以查找安装的版本和依赖库。 若要升级到最新版本，请运行 az upgrade。
部署 Arc 数据控制器
在直接连接模式下创建 Azure Arc 数据控制器涉及以下步骤：
- 创建已启用 Azure Arc 的数据服务扩展。
- 创建自定义位置。
- 创建数据控制器。
可以在一个命令中创建 Arc 数据控制器扩展、自定义位置和 Arc 数据控制器，如下所示：
## variables for Azure subscription, resource group, cluster name, location, extension, and namespace.
export resourceGroup=<Your resource group>
export clusterName=<name of your connected Kubernetes cluster>
export customLocationName=<name of your custom location>
## variables for logs and metrics dashboard credentials
export AZDATA_LOGSUI_USERNAME=<username for Kibana dashboard>
export AZDATA_LOGSUI_PASSWORD=<password for Kibana dashboard>
export AZDATA_METRICSUI_USERNAME=<username for Grafana dashboard>
export AZDATA_METRICSUI_PASSWORD=<password for Grafana dashboard>
使用已发布的配置文件部署 Azure Arc 数据控制器
az arcdata dc create --name <name> -g ${resourceGroup} --custom-location ${customLocationName} --cluster-name ${clusterName} --connectivity-mode direct --profile-name <the-deployment-profile> --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true --storage-class <storageclass>
# Example
az arcdata dc create --name arc-dc1 --resource-group my-resource-group ----custom-location cl-name --connectivity-mode direct --profile-name azure-arc-aks-premium-storage --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true --storage-class mystorageclass
如果要使用自定义配置模板创建 Azure Arc 数据控制器，请按照创建自定义配置文件中所述的步骤进行操作，并提供文件的路径，如下所示：
az arcdata dc create --name -g ${resourceGroup} --custom-location ${customLocationName} --cluster-name ${clusterName} --connectivity-mode direct --path ./azure-arc-custom --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true
# Example
az arcdata dc create --name arc-dc1 --resource-group my-resource-group ----custom-location cl-name --connectivity-mode direct --path ./azure-arc-custom --auto-upload-metrics true --auto-upload-logs true
监视 Azure Arc 数据控制器部署的状态
可以通过以下方式监视群集上 Arc 数据控制器的部署状态：
kubectl get datacontrollers --namespace arc