빠른 시작: Azure CLI 사용하여 AKS(Azure Kubernetes Service) 클러스터용 Azure Linux 컨테이너 호스트 배포

Azure CLI를 사용하여 AKS 클러스터용 Azure Linux 컨테이너 호스트를 배포하여 Azure Linux 컨테이너 호스트를 시작합니다.

이 빠른 시작에서 다음을 수행하는 방법을 알아봅니다.

Kubernetes CLI kubectl을 설치합니다.
Azure 리소스 그룹을 만듭니다.
Azure Linux 컨테이너 호스트 클러스터를 만들어 배포합니다.
Azure Linux 컨테이너 호스트 클러스터에 연결하도록 kubectl를 구성합니다.
샘플 다중 컨테이너 애플리케이션을 클러스터에 배포합니다.

사전 요구 사항

Azure 계정이 없는 경우 시작하기 전에 체험 계정을 만듭니다.
Bash 환경을 Azure Cloud Shell에서 사용합니다. 자세한 내용은 Azure Cloud Shell 빠른 시작 - Bash를 참조하세요.
CLI 참조 명령을 로컬에서 실행하려는 경우 Azure CLI를 설치합니다. Windows 또는 macOS에서 실행 중인 경우 Docker 컨테이너에서 Azure CLI를 실행하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 Docker 컨테이너에서 Azure CLI를 실행하는 방법을 참조하세요.
- 로컬 설치를 사용하는 경우 az login 명령을 사용하여 Azure CLI 로그인합니다. 인증 프로세스를 완료하려면 터미널에 표시되는 단계를 수행합니다. 다른 로그인 옵션은 Azure CLI를 사용하여 로그인을 참조하세요.
- 메시지가 표시되면 처음 사용할 때 Azure CLI 확장을 설치합니다. 확장에 대한 자세한 내용은 Azure CLI에서 확장 사용을 참조하세요.
- az version 실행하여 설치된 버전 및 종속 라이브러리를 찾습니다. 최신 버전으로 업그레이드하려면 az upgrade실행합니다.

환경 변수 설정

각 배포에 대해 고유한 리소스 이름을 만들려면 다음 환경 변수를 설정합니다.

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

리소스 그룹 만들기

Azure 리소스 그룹은 Azure 리소스가 배포되고 관리되는 논리 그룹입니다. Azure 리소스 그룹을 만들 때 위치를 지정해야 합니다. 이 위치는 리소스 그룹 메타데이터의 스토리지 위치이며 리소스를 만들 때 다른 지역을 지정하지 않으면 리소스가 Azure 실행됩니다.

az group create 명령을 사용하여 리소스 그룹을 만듭니다.

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

예시 출력:

{
  "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"
}

Azure Linux 컨테이너 호스트 클러스터 만들기

az aks create 매개 변수가 --os-sku로 설정된 AzureLinux 명령을 사용하여 Azure Linux 컨테이너 호스트 AKS 클러스터를 만듭니다.

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

몇 분 후에 명령이 완료되고 클러스터에 대한 JSON 형식 정보를 반환합니다.

클러스터에 연결

Kubernetes 클러스터를 관리하려면 Kubernetes 명령줄 클라이언트 kubectl를 사용합니다. Azure Cloud Shell을 사용하는 경우 kubectl 이미 설치되어 있습니다. kubectl을 로컬로 설치하려면 az aks install-cli 명령을 사용합니다.

kubectl 명령을 사용하여 Kubernetes 클러스터에 연결하도록 az aks get-credentials을 구성합니다. 이 명령은 자격 증명을 다운로드하고 이를 사용하도록 Kubernetes CLI를 구성합니다.
```
az aks get-credentials --resource-group $RESOURCE_GROUP --name $CLUSTER_NAME
```
kubectl get 명령을 사용하여 클러스터에 대한 연결을 확인합니다. 이 명령은 클러스터 노드 목록을 반환합니다.
```
kubectl get nodes
```

애플리케이션 배포

애플리케이션을 배포하려면 매니페스트 파일을 사용하여 AKS Store 애플리케이션 실행하는 데 필요한 모든 개체를 만듭니다. Kubernetes 매니페스트 파일은 실행할 컨테이너 이미지와 같은 클러스터에 대해 원하는 상태를 정의합니다. 매니페스트에는 다음 Kubernetes 배포 및 서비스가 포함됩니다.

스토어 프런트: 고객이 제품을 보고 주문을 할 수 있는 웹 애플리케이션입니다.
제품 서비스: 제품 정보를 표시합니다.
주문 서비스: 주문을 합니다.
Rabbit MQ: 주문 큐에 대한 메시지 큐입니다.

메모

프로덕션을 위한 영구 스토리지 없이 Rabbit MQ와 같은 상태 저장 컨테이너를 실행하지 않는 것이 좋습니다. 여기서는 단순성을 위해 사용되지만 Azure Cosmos DB 또는 Azure Service Bus 같은 관리되는 서비스를 사용하는 것이 좋습니다.

파일 aks-store-quickstart.yaml을 만들고 다음 매니페스트에 복사합니다.

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

YAML 파일을 로컬에서 만들고 저장하는 경우 파일 업로드/다운로드 단추를 선택하고 로컬 파일 시스템에서 파일을 선택하여 매니페스트 파일을 CloudShell의 기본 디렉터리에 업로드할 수 있습니다.

kubectl apply 명령을 사용하여 애플리케이션을 배포하고 YAML 매니페스트의 이름을 지정합니다.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

애플리케이션 테스트

공용 IP 주소 또는 애플리케이션 URL을 방문하여 애플리케이션이 실행 중인지 유효성을 검사할 수 있습니다.

다음 명령을 사용하여 애플리케이션 URL을 가져옵니다.

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

결과:

<!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"

클러스터 삭제

더 이상 필요하지 않은 경우 불필요한 리소스를 정리하여 Azure 요금을 방지할 수 있습니다.

az group delete 명령을 사용하여 Azure 리소스 그룹 및 모든 관련 리소스를 삭제합니다.

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

이 빠른 시작에서는 Azure Linux 컨테이너 호스트 클러스터를 배포했습니다. Azure Linux 컨테이너 호스트에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

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Last updated on 2026-06-03