快速入门：使用 Azure CLI 部署 Azure 容器 Linux Azure Kubernetes 服务 (AKS)群集

在本快速入门中，你将使用Azure CLI创建一个Azure Kubernetes 服务 (AKS)群集，该群集作为节点操作系统（OS）运行Azure容器 Linux（ACL）。部署群集后，使用它进行 kubectl 连接，并验证 ACL 节点是否按预期运行。

注意事项和限制

在开始之前，请了解以下有关 ACL 的注意事项和限制：

ACL 自 AKS v1.34 起正式发布。
ACL 需要有安全启动和 vTPM 的受信任启动。非受信任启动版本不可用。
Arm64 上的 ACL 要求使用基于 Cobalt 的 (v6) SKU，以支持受信任启动兼容性。
NodeImage 和 None 是仅受支持的 OS 升级通道。 Unmanaged 和 SecurityPatch 由于不可变的 /usr 目录而与 ACL 不兼容。
不支持工件流式传输。
不支持 Pod Sandboxing。
不支持机密虚拟机（CVM）。
不支持第 1 代 VM。
尚不支持已启用 FIPS 的节点。

先决条件

Note

可以使用 Azure Cloud Shell 或Azure CLI的本地安装来运行本快速入门中的命令。

如果在本地运行Azure CLI，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。
如果收到系统提示，请在首次使用时安装 Azure CLI 扩展。有关扩展的详细信息，请参阅将扩展与 Azure CLI 配合使用。
使用 az version 命令查找已安装的Azure CLI版本和依赖库。 Azure容器 Linux 需要Azure CLI 2.86.0 或更高版本。若要升级到最新版本，请使用 az upgrade 命令。
如果需要，请在你的 Azure 订阅中注册 Microsoft.ContainerService 资源提供程序。

注册 Microsoft.ContainerService 资源提供程序

可能需要在你的Azure订阅中注册资源提供者。使用 az provider show 命令检查注册状态。

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

如有必要，请使用 az provider register 命令注册资源提供程序。

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

创建资源组

Azure 资源组是用于部署和管理 Azure 资源的逻辑组。创建资源组时，需要指定位置。此位置为：

资源组元数据的存储位置。
在创建资源时未指定另一个区域时，资源在 Azure 中的运行位置。

使用 az group create 命令创建资源组。以下示例为资源组名称、区域和 AKS 群集名称设置环境变量，然后在指定位置创建资源组。可以将环境变量的值替换为自己的首选名称和区域。

export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myACLResourceGroup"
export REGION="westus"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myACLCluster"

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

示例输出：

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/myACLResourceGroup",
  "location": "westus",
  "managedBy": null,
  "name": "myACLResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

创建 ACL 群集

使用带有 az aks create 参数的 --os-sku AzureContainerLinux 命令创建 AKS 群集，以使用 ACL 映像预配该 AKS 群集。

az aks create \
  --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
  --os-sku AzureContainerLinux \
  --node-count 3 \
  --generate-ssh-keys

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。若要在本地安装 kubectl，请使用 az aks install-cli 命令。

使用 kubectl 命令将 az aks get-credentials 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。
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
使用 kubectl get 命令验证与群集之间的连接。此命令将返回群集节点的列表。
```
kubectl get nodes
```

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: 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.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
---
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

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
```

测试应用程序

可以通过访问公共 IP 地址或应用程序 URL 来验证应用程序是否正在运行。

使用以下命令来获取应用程序 URL：

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: $STATUS"
   if [ "$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

echo "http://$IP_ADDRESS"

删除群集

如果不打算完成教程，请清理不必要的资源以避免Azure费用。

使用 az group delete 命令删除资源组、容器服务和所有相关资源。

az group delete --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --yes --no-wait

若要详细了解用于 AKS 的 ACL，请参阅什么是用于 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 的 Azure Container Linux (ACL)？

Last updated on 2026-06-11