快速入门：使用 Azure PowerShell 为 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 群集部署 Azure Linux 容器主机

使用 Azure PowerShell为 AKS 群集部署 Azure Linux 容器主机，开始使用 Azure Linux 容器主机。

在此快速入门中，您将学习如何：

安装 Kubernetes CLI kubectl。
创建 Azure 资源组。
创建和部署 Azure Linux 容器主机群集。
配置 kubectl 以连接到 Azure Linux 容器主机群集。
将示例多容器应用程序部署到群集。

先决条件

如果没有 Azure 试用版订阅，请在开始前创建一个。
在本地运行 PowerShell 时，请先安装 Az PowerShell 模块，然后使用 [Connect-AzAccount -Environment AzureChinaCloud](https://learn.microsoft.com/powershell/module/az.accounts/Connect-AzAccount -Environment AzureChinaCloud) cmdlet 连接到 Azure 帐户。有关安装 Az PowerShell 模块的详细信息，请参阅安装 Azure PowerShell。
用于创建群集的标识具有合适的最低权限。有关 AKS 访问和标识的详细信息，请参阅 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 的访问和标识选项。

创建资源组

Azure 资源组是用于部署和管理 Azure 资源的逻辑组。在Azure中创建资源组时，需要指定位置。此位置是资源组元数据的存储位置，如果在创建资源时未指定其他区域，则资源在Azure中运行的位置。

使用 New-AzResourceGroup cmdlet 创建资源组。以下示例在 eastus 区域中创建名为 testAzureLinuxResourceGroup 的资源组：

New-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup -Location chinanorth3

以下示例输出类似于成功创建资源组：

ResourceGroupName : testAzureLinuxResourceGroup
Location          : chinanorth3
ProvisioningState : Succeeded
Tags              :
ResourceId        : /subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/testAzureLinuxResourceGroup

创建 Azure Linux 容器主机群集

使用 New-AzAksCluster cmdlet 创建 AKS 群集，并将 -NodeOsSKU 标志设置为 AzureLinux。以下示例使用一个节点创建名为 testAzureLinuxCluster 的群集：

New-AzAksCluster -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster -NodeOsSKU AzureLinux

片刻之后，该命令将会完成，并返回有关群集的 JSON 格式信息。

连接至群集

若要管理 Kubernetes 群集，请使用 Kubernetes 命令行客户端 kubectl。

使用 kubectl cmdlet 在本地安装 Install-AzAksCliTool。
```
Install-AzAksCliTool
```
使用 kubectl cmdlet 将 Import-AzAksCredential 配置为连接到你的 Kubernetes 群集。此命令将下载凭据，并将 Kubernetes CLI 配置为使用这些凭据。
```
Import-AzAksCredential -ResourceGroupName testAzureLinuxResourceGroup -Name testAzureLinuxCluster
```
使用 kubectl get 命令验证与群集之间的连接。此命令将返回群集 pod 的列表。
```
kubectl get pods --all-namespaces
```

部署应用程序

若要部署应用程序，请使用清单文件创建运行 AKS Store 应用程序所需的所有对象。 Kubernetes 清单文件定义群集的所需状态，例如要运行的容器映像。该清单包含以下 Kubernetes 部署和服务：

门店：Web 应用程序，供客户查看产品和下单。
产品服务：显示产品信息。
订单服务：负责下单。
Rabbit MQ：工单队列的消息队列。

Note

不建议在没有持久性存储用于生产的情况下，运行有状态容器（例如 Rabbit MQ）。此处使用这些服务是为了简单起见，但我们建议使用托管服务，例如Azure Cosmos DB或Azure 服务总线。

创建名为 aks-store-quickstart.yaml 的文件，并将以下清单复制到其中：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rabbitmq
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: rabbitmq
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rabbitmq
    spec:
      nodeSelector:
        "kubernetes.io/os": linux
      containers:
      - name: rabbitmq
        image: mcr.azk8s.cn/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
      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
        resources:
          requests:
            cpu: 1m
            memory: 1Mi
          limits:
            cpu: 1m
            memory: 7Mi
---
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
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: store-front
spec:
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  selector:
    app: store-front
  type: LoadBalancer

如果在本地创建并保存 YAML 文件，则可以通过选择“上传/下载文件”按钮并从本地文件系统中选择文件，将清单文件上传到 CloudShell 中的默认目录。

使用 kubectl apply 命令部署应用程序，并指定 YAML 清单的名称。

kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

以下示例输出显示部署和服务：

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

测试应用程序

应用程序运行时，Kubernetes 服务将向 Internet 公开应用程序前端。此过程可能需要几分钟才能完成。

使用 kubectl get pods 命令查看已部署的 Pod 的状态。在继续操作之前，请确保所有 Pod 的状态为 Running。
```
kubectl get pods
```
检查应用商店前端应用程序的公共 IP 地址。使用带有 kubectl get service 参数的 --watch 命令来监视进度。
```
kubectl get service store-front --watch
```
服务的 EXTERNAL-IPstore-front 输出最初显示为“pending”：
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
在 EXTERNAL-IP 地址从 pending 更改为实际公共 IP 地址后，请使用 CTRL-C 来停止 kubectl 监视进程。

以下示例输出显示向服务分配了有效的公共 IP 地址：
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
打开 Web 浏览器并转到服务的外部 IP 地址，以查看 Azure 应用商店应用的实际效果。

删除群集

不再需要时可以清理不必要的资源，避免产生 Azure 费用。

使用 RemoveAzResourceGroup cmdlet 删除Azure资源组和所有相关资源。

Remove-AzResourceGroup -Name testAzureLinuxResourceGroup

在本快速入门中，你部署了 Azure Linux 容器主机群集。若要详细了解 Azure Linux 容器主机，请参阅以下资源：

Last updated on 2026-06-11