Guida introduttiva: Distribuire un host contenitore Linux Azure per Servizio Azure Kubernetes (AKS) cluster usando il interfaccia della riga di comando di Azure

Introduzione all'host contenitore Linux di Azure usando l'interfaccia della riga di comando di Azure per distribuire un host contenitore Linux di Azure per il cluster del servizio Azure Kubernetes.

In questa guida introduttiva si apprenderà come:

Installare l'interfaccia della riga di comando di Kubernetes kubectl.
Crea gruppo di risorse di Azure.
Creare e distribuire un cluster Host contenitore Linux di Azure.
Configurare kubectl per connettersi al cluster Host contenitore Linux di Azure.
Distribuire un'applicazione multi-contenitore di esempio nel cluster.

Prerequisiti

Se non si ha un account Azure, creare un account gratuito prima di iniziare.
È possibile utilizzare l'ambiente Bash in Azure Cloud Shell. Per altre informazioni, vedere Avvio rapido in Azure Cloud Shell - Bash.
Se preferisci eseguire localmente i comandi di riferimento della CLI, installa interfaccia della riga di comando di Azure. Se si esegue in Windows o macOS, è consigliabile eseguire interfaccia della riga di comando di Azure in un contenitore Docker. Per altre informazioni, vedere Come eseguire il interfaccia della riga di comando di Azure in un contenitore Docker.
- Se si usa un'installazione locale, accedere al interfaccia della riga di comando di Azure usando il comando az login. Per completare il processo di autenticazione, seguire la procedura visualizzata nel terminale. Per altre opzioni di accesso, vedere Accedere con il interfaccia della riga di comando di Azure.
- Quando ti viene richiesto, installa l'estensione interfaccia della riga di comando di Azure al primo utilizzo. Per altre informazioni sulle estensioni, vedere Usare le estensioni con l'interfaccia della riga di comando di Azure.
- Eseguire az version per trovare la versione e le librerie dipendenti installate. Per eseguire l'aggiornamento alla versione più recente, eseguire az upgrade.

Impostare le variabili di ambiente

Impostare le variabili di ambiente seguenti per creare nomi di risorse univoci per ogni distribuzione:

export RESOURCE_GROUP="<your-resource-group-name>"
export REGION="<your-region>"
export CLUSTER_NAME="<your-cluster-name>"

Creare un gruppo di risorse

Un gruppo di risorse di Azure è un gruppo logico in cui le risorse di Azure vengono distribuite e gestite. Quando si crea un gruppo di risorse in Azure, è necessario specificare una posizione. Questa posizione è la posizione di archiviazione dei metadati del gruppo di risorse e la posizione in cui le risorse vengono eseguite in Azure se non si specifica un'altra area durante la creazione di una risorsa.

Creare un gruppo di risorse usando il comando az group create.

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

Output di esempio:

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

Creare un cluster Host contenitore Linux di Azure

Crea un cluster AKS di Azure Linux Container Host usando il comando con il parametro impostato su .

az aks create --name $CLUSTER_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP --os-sku AzureLinux

Il comando viene completato dopo pochi minuti e vengono restituite informazioni in formato JSON sul cluster.

Connettersi al cluster

Per gestire un cluster Kubernetes, usare il client da riga di comando Kubernetes kubectl. kubectl è già installato se si usa Azure Cloud Shell. Per installare kubectl in locale, usare il comando az aks install-cli.

Configurare kubectl per connettersi al cluster Kubernetes usando il comando az aks get-credentials. Questo comando scarica le credenziali e configura l'interfaccia della riga di comando di Kubernetes per usarle.
```
az aks get-credentials --resource-group $RESOURCE_GROUP --name $CLUSTER_NAME
```
Verificare la connessione al cluster usando il comando kubectl get. Questo comando restituisce un elenco dei nodi del cluster.
```
kubectl get nodes
```

Distribuire l'applicazione

Per distribuire l'applicazione, utilizzare un file manifesto per creare tutti gli oggetti necessari per eseguire l'applicazione AKS Store. Un file manifesto Kubernetes definisce lo stato desiderato di un cluster, ad esempio le immagini del contenitore da eseguire. Il manifesto include le distribuzioni e i servizi Kubernetes seguenti:

Vetrina di vendita: applicazione Web che consente ai clienti di visualizzare i prodotti ed effettuare ordini.
Servizio prodotto: mostra le informazioni sul prodotto.
Servizio ordini: effettua ordini.
Rabbit MQ: coda di messaggi per gestire gli ordini.

Annotazioni

Non è consigliabile eseguire contenitori con stato, ad esempio Rabbit MQ, senza l'archiviazione permanente per la produzione. Questi vengono usati qui per semplicità, ma è consigliabile usare servizi gestiti, ad esempio Azure Cosmos DB o bus di servizio di Azure.

Creare un file denominato aks-store-quickstart.yaml e copiarlo nel manifesto seguente:

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

Se si crea e si salva il file YAML in locale, è possibile caricare il file manifesto nella directory predefinita in CloudShell facendo clic sul pulsante Carica/Scarica file e selezionando il file dal file system locale.

Distribuire l'applicazione usando il comando kubectl apply e specificare il nome del manifesto YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Testare l'applicazione

È possibile convalidare che l'applicazione sia in esecuzione visitando l'indirizzo IP pubblico o l'URL dell'applicazione.

Ottenere l’URL dell'applicazione usando i comandi seguenti:

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

Risultati:

<!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"

Eliminare il cluster

Per evitare addebiti di Azure, è possibile eliminare le risorse non più necessarie se non se ne ha più bisogno.

Eliminare il gruppo di risorse Azure e tutte le risorse correlate usando il comando az group delete.

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

In questo avvio rapido è stato distribuito un cluster Host contenitore Linux di Azure. Per altre informazioni sull'host contenitore Linux Azure, vedere le risorse seguenti:

Commenti e suggerimenti

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Last updated on 2026-06-03