クイックスタート: Azure CLI を使用して Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターをデプロイする

2025-07-25

Azure Kubernetes Service (AKS) は、クラスターをすばやくデプロイおよび管理することができる、マネージド Kubernetes サービスです。このクイックスタートでは、次の方法について説明します。

Azure CLI を使用して AKS クラスターをデプロイします。
小売シナリオをシミュレートするマイクロサービスと Web フロントエンドのグループを使用して、サンプルのマルチコンテナーアプリケーションを実行します。

Note

この記事では、評価のみを目的として既定の設定でクラスターをデプロイする手順について説明します。運用環境に対応したクラスターをデプロイする前に、ベースライン参照アーキテクチャを理解して、それがビジネス要件にどのように適合するかを検討することをお勧めします。

開始する前に

このクイックスタートは、Kubernetes の基本的な概念を理解していることを前提としています。詳細については、「Azure Kubernetes Services (AKS) における Kubernetes の中心概念」を参照してください。

Azure アカウントをお持ちでない場合は、開始する前に無料アカウントを作成してください。

Azure Cloud Shell で Bash 環境を使用します。詳細については、「Azure Cloud Shell の概要」を参照してください。
CLI リファレンスコマンドをローカル環境で実行したい場合は、Azure CLI をインストールします。 Windows または macOS で実行している場合は、Docker コンテナーで Azure CLI を実行することを検討してください。詳細については、「Docker コンテナーで Azure CLI を実行する方法」を参照してください。
- ローカルインストールを使用する場合は、az login コマンドを使用して Azure CLI にサインインします。認証プロセスを完了するには、ターミナルに表示される手順に従います。その他のサインインオプションについては、「 Azure CLI を使用した Azure への認証」を参照してください。
- 初回使用時に求められたら、Azure CLI 拡張機能をインストールします。拡張機能の詳細については、「Azure CLI で拡張機能を使用および管理する」を参照してください。
- インストールされているバージョンと依存ライブラリを調べるには、az version を実行します。最新バージョンにアップグレードするには、az upgrade を実行します。

クラスターの作成に使用している ID に、適切な最小限のアクセス許可が与えられていることを確認します。 AKS のアクセスと ID の情報については、「Azure Kubernetes Service (AKS) でのアクセスと ID オプション」を参照してください。
複数の Azure サブスクリプションをお持ちの場合は、az account set コマンドを使用して、リソースが課金の対象となる適切なサブスクリプション ID を選択してください。詳細については、Azure CLI で Azure サブスクリプションを管理する方法に関するページを参照してください。

環境変数を定義する

このクイックスタート全体で使用する次の環境変数を定義します。

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAKSResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westus"
export MY_AKS_CLUSTER_NAME="myAKSCluster$RANDOM_ID"
export MY_DNS_LABEL="mydnslabel$RANDOM_ID"

RANDOM_ID変数の値は、リソースグループとクラスター名に 6 文字の英数字の値を追加して、名前が一意になるようにします。 echo コマンドを使用して、echo $RANDOM_IDなどの変数値を表示します。

リソースグループを作成する

Azure リソースグループは、Azure リソースが展開され管理される論理グループです。リソースグループを作成する際は、場所の指定を求めるプロンプトが表示されます。この場所は、リソースグループのメタデータが格納される場所です。また、リソースの作成時に別のリージョンを指定しない場合は、Azure でリソースが実行される場所でもあります。

az group create コマンドを使用して、リソースグループを作成します。

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

結果は次の例のようになります。

{
  "id": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myAKSResourceGroup<randomIDValue>",
  "location": "westus",
  "managedBy": null,
  "name": "myAKSResourceGroup<randomIDValue>",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

AKS クラスターを作成する

az aks create コマンドを使用して、AKS クラスターを作成します。次の例では、1 つのノードを含むクラスターを作成し、システム割り当てマネージド ID を有効にします。

az aks create \
  --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME \
  --node-count 1 \
  --generate-ssh-keys

Note

新しいクラスターを作成すると、AKS リソースを保存するための 2 つ目のリソースグループが自動的に作成されます。詳細については、「AKS と一緒にリソースグループが 2 つ作成されるのはなぜでしょうか?」を参照してください。

クラスターに接続する

Kubernetes クラスターを管理するには、Kubernetes のコマンドラインクライアントである kubectl を使用します。 Azure Cloud Shell を使用している場合、kubectl は既にインストールされています。 kubectl をローカルにインストールするには、az aks install-cli コマンドを使用します。

az aks get-credentials コマンドを使用して、Kubernetes クラスターに接続するように kubectl を構成します。このコマンドは、資格情報をダウンロードし、それを使用するように Kubernetes CLI を構成します。
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
kubectl get コマンドを使用して、ご利用のクラスターへの接続を確認します。このコマンドを実行すると、クラスターノードの一覧が返されます。
```
kubectl get nodes
```

アプリケーションの配置

アプリケーションをデプロイするには、マニフェストファイルを使用して、 AKS Microsoft Store アプリケーションの実行に必要なすべてのオブジェクトを作成します。 Kubernetes のマニフェストファイルでは、どのコンテナーイメージを実行するかなど、クラスターの望ましい状態を定義します。マニフェストには、次の Kubernetes のデプロイとサービスが含まれています。

ストアフロント: 顧客が製品を表示して注文するための Web アプリケーション。
製品サービス: 製品情報を表示します。
注文サービス: 注文を行います。
RabbitMQ: 注文キューのメッセージキュー。

Note

運用環境用の永続的なストレージを使用せずに、 RabbitMQなどのステートフルコンテナーを実行することはお勧めしません。ここではわかりやすくするために使用しますが、Azure CosmosDB や Azure Service Bus などのマネージドサービスを使用することをお勧めします。

aks-store-quickstart.yaml という名前のファイルを作成し、次のマニフェストにコピーします。

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 マニフェストファイルの内訳については、「デプロイと YAML マニフェスト」を参照してください。

YAML ファイルをローカルに作成して保存する場合は、[ファイルの アップロード/ダウンロード ] ボタンを選択し、ローカルファイルシステムからファイルを選択することで、マニフェストファイルを Cloud Shell の既定のディレクトリにアップロードできます。

kubectl apply コマンドを使用してアプリケーションをデプロイし、ご利用の YAML マニフェストの名前を指定します。
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

アプリケーションをテストする

パブリック IP アドレスまたはアプリケーション URL にアクセスすることで、アプリケーションが実行されていることを確認できます。

以下のコマンドを使用してアプリケーション URL を取得します。

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

Results:

<!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"

アプリケーション Web サイトを表示するには、ブラウザーを開き、IP アドレスを入力します。ページは次の例のようになります。

クラスターを削除する

AKS チュートリアルを実行する予定がない場合は、不要なリソースをクリーンアップして、Azure の課金料金を回避します。 az group delete コマンドを使用して、リソースグループ、コンテナーサービス、およびすべての関連リソースを削除できます。

az group delete --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME

AKS クラスターは、本クイックスタートの既定の ID オプションであるシステム割り当てマネージド ID を使用して作成されています。この ID はプラットフォームによって管理されるため、手動で削除する必要はありません。

Next steps

このクイックスタートでは、Kubernetes クラスターをデプロイし、シンプルな複数コンテナーアプリケーションをそこにデプロイしました。このサンプルアプリケーションはデモ専用であり、Kubernetes アプリケーションのすべてのベストプラクティスを表すわけではありません。 AKS for Production を使用して完全なソリューションを作成する方法のガイダンスについては、 AKS ソリューションのガイダンスを参照してください。

AKS の詳細を確認し、完全なコードからデプロイの例を実行するには、Kubernetes クラスターのチュートリアルに進んでください。

AKS tutorial

次の方法で共有

クイック スタート: Azure CLI を使用して Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターをデプロイする

開始する前に

環境変数を定義する

リソース グループを作成する

AKS クラスターを作成する

クラスターに接続する

アプリケーションの配置

アプリケーションをテストする

クラスターを削除する

Next steps

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その他のリソース

クイックスタート: Azure CLI を使用して Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターをデプロイする

リソースグループを作成する