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

2025-07-28

Azure Kubernetes 服务 (AKS) 是可用于快速部署和管理群集的托管式 Kubernetes 服务。此快速入门介绍如何：

使用 Azure CLI 部署 AKS 群集。
使用一组微服务和 Web 前端运行示例多容器应用程序，以模拟零售方案。

Note

本文包含仅出于评估目的部署具有默认设置的群集的步骤。在部署生产就绪群集之前，建议熟悉基线参考体系结构，以考虑它如何符合业务需求。

开始之前

本快速入门假设读者基本了解 Kubernetes 的概念。有关详细信息，请参阅 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 的 Kubernetes 核心概念。

如果没有 Azure 帐户，请在开始前创建一个免费帐户。

在 Azure Cloud Shell 中使用 Bash 环境。有关详细信息，请参阅 Azure Cloud Shell 入门。
如果要在本地运行 CLI 引用命令，请安装 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。
- 如果使用的是本地安装，请使用 az login 命令登录到 Azure CLI。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 向 Azure 进行身份验证。
- 如果系统发出提示，则在首次使用时安装 Azure CLI 扩展。有关扩展的详细信息，请参阅使用和管理 Azure CLI 中的扩展。
- 运行 az version 以查找所安装的版本和依赖库。若要升级到最新版本，请运行 az upgrade。

确保用于创建群集的标识具有合适的的最低权限。有关 AKS 的访问和标识的详细信息，请参阅 Azure Kubernetes 服务 (AKS) 的访问和标识选项。
如果有多个 Azure 订阅，请使用 az account set 命令选择应在其中计收资源费用的相应订阅 ID。有关详细信息，请参阅如何管理 Azure 订阅 - Azure CLI。

定义环境变量

定义以下环境变量，以便在本快速入门中使用。

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"

变量RANDOM_ID的值是一个附加到资源组和群集名称中的六字符字母数字值，以确保名称唯一。使用echo命令查看变量值，例如echo $RANDOM_ID。

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，系统会提示你指定一个位置。此位置是资源组元数据的存储位置，也是资源在 Azure 中运行的位置（如果你在创建资源期间未指定其他区域）。

使用 az group create 命令创建资源组。

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

结果如以下示例所示。

{
  "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"
}

创建 AKS 群集

使用 az aks create 命令创建 AKS 群集。以下示例使用一个节点创建一个群集，并启用系统分配的托管标识。

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

Note

当你创建新群集时，AKS 会自动创建第二个资源组来存储 AKS 资源。有关详细信息，请参阅为什么使用 AKS 创建两个资源组？

连接到群集

若要管理 Kubernetes 群集，请使用 Kubernetes 命令行客户端 kubectl。如果使用的是 Azure Cloud Shell，则 kubectl 已安装。若要在本地安装 kubectl，请使用 az aks install-cli 命令。

使用 az aks get-credentials 命令将 kubectl 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

要部署该应用程序，请使用清单文件创建运行 AKS 应用商店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，要运行哪些容器映像。该清单包括以下 Kubernetes 部署和服务：

店面前台：供客户查看产品和下单的 Web 应用程序。
产品服务：显示产品信息。
订单服务：下订单。
RabbitMQ：订单队列的消息队列。

Note

建议不要运行有状态容器，例如 RabbitMQ，在没有用于生产环境的持久性存储的情况下。为了简单起见，我们建议使用托管服务，例如 Azure CosmosDB 或 Azure 服务总线。

创建名为 aks-store-quickstart.yaml 的文件，并在以下清单中复制。

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

有关 YAML 清单文件的明细，请参阅部署和 YAML 清单。

如果在本地创建并保存 YAML 文件，则可以通过选择 “上传/下载文件 ”按钮并从本地文件系统中选择文件，将清单文件上传到 Cloud Shell 中的默认目录。

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 $STATUS
   if [ "$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"

若要查看应用程序网站，请打开浏览器并输入 IP 地址。页面如以下示例所示。

删除群集

如果不打算完成 AKS 教程，请清理不必要的资源以避免 Azure 计费费用。可以使用 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

AKS 群集是使用系统分配的托管标识创建的，这是本快速入门中使用的默认标识选项。平台将负责管理此标识，因此你无需手动删除它。

Next steps

在本快速入门中，你部署了一个 Kubernetes 群集，然后在其中部署了示例多容器应用程序。此示例应用程序仅用于演示目的，并未展示出 Kubernetes 应用程序的所有最佳做法。有关如何使用 AKS 创建完整解决方案以供生产的指导，请参阅 AKS 解决方案指南。

若要详细了解 AKS 并执行完整的代码到部署示例，请继续学习 Kubernetes 群集教程。

AKS tutorial

通过

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

开始之前

定义环境变量

创建资源组

创建 AKS 群集

连接到群集

部署应用程序

测试应用程序

删除群集

Next steps

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