Guida introduttiva: Distribuire Azure Container Linux (ACL) per un cluster AKS usando interfaccia della riga di comando di Azure

Iniziare a usare Azure Container Linux (ACL) per il servizio Azure Kubernetes distribuendo un cluster del servizio Azure Kubernetes usando il interfaccia della riga di comando di Azure.

In questa guida introduttiva si apprenderà come:

Creare un cluster del servizio Azure Kubernetes usando ACL per il servizio Azure Kubernetes.
Distribuire il cluster usando interfaccia della riga di comando di Azure.
Lanciare un'applicazione multi-contenitore di esempio con un gruppo di microservizi e interfacce web che simulano uno scenario di vendita al dettaglio.

Annotazioni

Questo articolo include i passaggi per distribuire un cluster con impostazioni predefinite solo a scopo di valutazione. Prima di distribuire un cluster pronto per la produzione, è consigliabile acquisire familiarità con l'architettura di riferimento di base per valutare il modo in cui si allinea ai requisiti aziendali.

Importante

Se si utilizza Azure Container Linux (ACL) in AKS, assicurarsi di consultare le seguenti considerazioni e limitazioni:

ACL è generalmente disponibile a partire da AKS v1.34.
ACL richiede Trusted Launch con Secure Boot e il vTPM. Le varianti Non-Trusted Launch non sono disponibili.
ACL su Arm64 richiede SKU basati su Cobalt (v6) per abilitare la compatibilità con Trusted Launch.
NodeImage e None sono gli unici canali di aggiornamento del sistema operativo supportati. Unmanaged e SecurityPatch sono incompatibili con ACL a causa della directory /usr non modificabile.
Artifact Streaming non è supportato.
Il sandboxing dei pod non è supportato.
Le macchine virtuali riservate non sono supportate.
Le macchine virtuali di seconda generazione non sono supportate.

Prerequisiti

Questa guida introduttiva presuppone una comprensione di base dei concetti relativi a Kubernetes. Per altre informazioni, vedere Concetti di base relativi a Kubernetes per il servizio Azure Kubernetes.
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 Introduzione a Azure Cloud Shell.
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 Eseguire l'autenticazione ad Azure con l'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 e gestire le estensioni con interfaccia della riga di comando di Azure.
- È necessario interfaccia della riga di comando di Azure versione 2.86.0 o successiva. Eseguire az version per trovare la versione e le librerie dipendenti installate. Per eseguire l'aggiornamento alla versione più recente, eseguire az upgrade.
Assicurarsi che l'identità usata per creare il cluster disponga delle autorizzazioni minime adeguate. Per altre informazioni sull'accesso e l'identità per il servizio Azure Kubernetes, vedere Opzioni di accesso e identità per il servizio Azure Kubernetes.
Se sono presenti più sottoscrizioni Azure, selezionare l'ID sottoscrizione appropriato in cui le risorse devono essere fatturate usando il comando az account set. Per altre informazioni, vedere Come gestire le sottoscrizioni di Azure - Interfaccia della riga di comando di Azure.
A seconda della sottoscrizione di Azure, potrebbe essere necessario richiedere un aumento della quota di vCPU. Per altre informazioni, vedere Aumentare le quote vCPU della famiglia di macchine virtuali.

Registrare i provider di risorse necessari

Potrebbe essere necessario registrare i provider di risorse necessari, ad esempio Microsoft.ContainerService nella sottoscrizione Azure.

Controllare lo stato della registrazione

Controllare lo stato della registrazione usando il az provider show comando .

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

Registrare il provider di risorse

Se necessario, registrare il provider di risorse Microsoft.ContainerService usando il comando az provider register.

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Definire le variabili di ambiente

Definire le seguenti variabili di ambiente per l'utilizzo in questa introduzione rapida. Se si preferisce, è possibile sostituire i valori con i propri nomi personalizzati.

export RESOURCE_GROUP="myAKSResourceGroup"
export REGION="westus"
export CLUSTER_NAME="myAKSCluster"

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, viene richiesto di specificare una posizione. Questa posizione è la posizione di archiviazione dei metadati del gruppo di risorse e dove le risorse vengono eseguite in Azure se non si specifica un'altra regione durante la creazione della 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/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myAKSResourceGroup",
  "location": "westus",
  "managedBy": null,
  "name": "myAKSResourceGroup",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Crea un cluster AKS

Creare un cluster AKS usando il comando az aks create. Il parametro --os-sku AzureContainerLinux configura il pool di nodi di sistema per usare ACL come sistema operativo dei nodi. L'esempio seguente crea un cluster con un nodo e abilita un'identità gestita assegnata dal sistema:

az aks create \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $CLUSTER_NAME \
  --os-sku AzureContainerLinux \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Annotazioni

Quando si crea un nuovo cluster, il servizio Azure Kubernetes crea automaticamente un secondo gruppo di risorse per archiviare le risorse del servizio Azure Kubernetes. Per ulteriori informazioni, vedere Perché vengono creati due gruppi di risorse con AKS?

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:

Store front: applicazione web che permette ai clienti di visualizzare i prodotti ed effettuare ordini.
Servizio prodotto: mostra le informazioni sul prodotto.
Servizio ordini: effettua ordini.
RabbitMQ: coda di messaggi per una coda di ordini.

Annotazioni

Non è consigliabile eseguire contenitori con stato, ad esempio RabbitMQ, senza spazio di archiviazione permanente per la produzione. Viene usato qui per semplicità, ma è consigliabile usare servizi gestiti, ad esempio Azure Cosmos DB o il 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

Per un dettaglio dei file manifesto YAML, vedere Distribuzioni e manifesti YAML.

Se si crea e si salva il file YAML in locale, è possibile caricare il file manifesto nella directory predefinita in Cloud Shell selezionando il 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

L'output di esempio seguente mostra le distribuzioni e i servizi:

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

Testare l'applicazione

Quando l'applicazione viene eseguita, un servizio Kubernetes espone il front-end dell'applicazione a Internet. Questo processo può richiedere alcuni minuti.

Controllare lo stato dei pod distribuiti usando il comando kubectl get pods. Fare in modo che tutti i pod siano Running prima di procedere.
```
kubectl get pods
```
Verificare la presenza di un indirizzo IP pubblico per l'applicazione store-front. Monitorare lo stato di avanzamento usando il comando kubectl get service con l'argomento --watch.
```
kubectl get service store-front --watch
```
L'output EXTERNAL-IP per il servizio store-front inizialmente viene visualizzato come in sospeso:
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
Quando l'indirizzo EXTERNAL-IP passa da in sospeso a un effettivo indirizzo IP pubblico, usare CTRL-C per arrestare il processo di controllo kubectl.

L'output di esempio seguente mostra un indirizzo IP pubblico valido assegnato al servizio:
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
Aprire un browser web all'indirizzo IP esterno del servizio per visualizzare l'applicazione di Azure Store in azione.

Eliminare il cluster

Se non si prevede di eseguire il tutorial AKS, pulire le risorse non necessarie per evitare addebiti per la fatturazione di Azure.

Rimuovere il gruppo di risorse, il servizio contenitore e tutte le risorse correlate usando il comando az group delete.

az group delete --name $RESOURCE_GROUP

Il cluster AKS è stato creato con un'identità gestita assegnata dal sistema, che rappresenta l'opzione predefinita per l'identità utilizzata in questa guida rapida. Questa identità è gestita dalla piattaforma, pertanto non è necessario rimuoverla manualmente.

In questa guida introduttiva è stato distribuito un cluster AKS con ACL per AKS tramite interfaccia della riga di comando di Azure. Per altre informazioni sull'ACL per il servizio Azure Kubernetes, vedere Azure Container Linux (ACL) per Servizio Azure Kubernetes (AKS).

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Last updated on 2026-06-03

Guida introduttiva: Distribuire Azure Container Linux (ACL) per un cluster AKS usando interfaccia della riga di comando di Azure

Prerequisiti

Registrare i provider di risorse necessari

Controllare lo stato della registrazione

Registrare il provider di risorse

Definire le variabili di ambiente

Creare un gruppo di risorse

Crea un cluster AKS

Connettersi al cluster

Distribuire l'applicazione

Testare l'applicazione

Eliminare il cluster

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