Inicio rápido: Implementación de un clúster de Azure Kubernetes Service (AKS) con Flatcar Container Linux para AKS (versión preliminar) mediante la CLI de Azure

Azure Kubernetes Service (AKS) es un servicio de Kubernetes administrado que le permite implementar y administrar clústeres rápidamente. En esta guía de inicio rápido, ha aprendido a hacer lo siguiente:

Cree un clúster de AKS mediante Flatcar Container Linux para AKS (versión preliminar).
Implementación de un clúster de AKS con la CLI de Azure.
Ejecute una aplicación de varios contenedores de ejemplo con un grupo de microservicios y front-end web que simulan un escenario comercial.

Nota:

En este artículo se incluyen los pasos para implementar un clúster con la configuración predeterminada solo con fines de evaluación. Antes de implementar un clúster listo para producción, se recomienda familiarizarse con nuestra arquitectura de referencia de línea base para tener en cuenta cómo se alinea con sus requisitos empresariales.

Antes de empezar

En esta guía rápida se presupone un conocimiento básico de los conceptos de Kubernetes. Para más información, consulte Conceptos básicos de Kubernetes de Azure Kubernetes Service (AKS).

Si no tiene una cuenta de Azure, cree una cuenta gratuita antes de comenzar.

Use el entorno de Bash en Azure Cloud Shell. Para más información, consulte Introducción a Azure Cloud Shell.
Si prefieres ejecutar comandos de referencia CLI localmente, instala la CLI de Azure. Si estás utilizando Windows o macOS, considera ejecutar Azure CLI en un contenedor Docker. Para obtener más información, consulte Cómo ejecutar el Azure CLI en un contenedor de Docker.
- Si estás utilizando una instalación local, inicia sesión en Azure CLI utilizando el comando az login. Siga los pasos que se muestran en el terminal para completar el proceso de autenticación. Para ver otras opciones de inicio de sesión, consulte Autenticación en Azure mediante la CLI de Azure.
- En caso de que se le solicite, instale las extensiones de la CLI de Azure la primera vez que la use. Para obtener más información sobre las extensiones, consulte Uso y administración de extensiones con la CLI de Azure.
- Ejecute az version para ver la versión y las bibliotecas dependientes que están instaladas. Para actualizar a la versión más reciente, ejecute az upgrade.

Asegúrese de que la identidad que usará para crear el clúster tenga los permisos mínimos adecuados. Para más información sobre el acceso y la identidad en AKS, consulte Opciones de acceso e identidad en Azure Kubernetes Service (AKS).
Si tiene varias suscripciones de Azure, seleccione el id. de suscripción adecuado en el que se deben facturar los recursos con el comando az account set. Para más información, consulte Cómo administrar suscripciones de Azure: CLI de Azure.
En función de la suscripción de Azure, es posible que tenga que solicitar un aumento de cuota de vCPU. Para más información, consulte Aumento de las cuotas de vCPU de la familia de máquinas virtuales.

Registro de proveedores de recursos

Es posible que tenga que registrar proveedores de recursos en la suscripción de Azure. Por ejemplo, Microsoft.ContainerService es necesario.

Compruebe el estado del registro mediante el az provider show comando .

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

Si es necesario, registre el proveedor de recursos mediante el comando az provider register .

az provider register --namespace Microsoft.ContainerService

Instala la extensión `aks-preview`

Importante

Las características en versión preliminar de AKS están disponibles a elección del usuario y en régimen de autoservicio. Las versiones preliminares se proporcionan "tal cual" y "como están disponibles", y están excluidas de los Acuerdos de nivel de servicio y garantía limitada. Las versiones preliminares de AKS cuentan con soporte parcial por parte del servicio al cliente en la medida de lo posible. Por lo tanto, estas características no están diseñadas para su uso en producción. Para más información, consulte los siguientes artículos de soporte:

Instale la extensión aks-preview Azure CLI mediante el comando az extension add.
```
az extension add --name aks-preview
```
Actualiza a la última versión de la extensión mediante el comando az extension update. Flatcar Container Linux requiere un mínimo de 18.0.0b42.
```
az extension update --name aks-preview
```

Registrar `AKSFlatcarPreview` marca de características

Registre la marca de características de AKSFlatcarPreview mediante el comando az feature register.
```
az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AKSFlatcarPreview"
```
Comprobar el estado del registro mediante el comando az feature show. Tarda unos minutos en que el estado muestre Registrado.
```
az feature show --namespace Microsoft.ContainerService --name AKSFlatcarPreview
```
Cuando aparezca el estado Registrado, actualice el registro del proveedor de recursos Microsoft.ContainerService mediante el comando az provider register.
```
az provider register --namespace Microsoft.ContainerService
```

Definición de variables de entorno

Defina las siguientes variables de entorno para usarlas en este inicio rápido:

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"

El RANDOM_ID valor de la variable es un valor alfanumérico de seis caracteres anexado al grupo de recursos y al nombre del clúster para que los nombres sean únicos. Use el echo comando para ver valores de variable como echo $RANDOM_ID.

Creación de un grupo de recursos

Un grupo de recursos de Azure es un grupo lógico en el que se implementan y administran recursos de Azure. Cuando crea un grupo de recursos, se le pide que especifique una ubicación. Esta ubicación es la ubicación de almacenamiento de los metadatos del grupo de recursos y donde se ejecutan los recursos en Azure si no se especifica otra región durante la creación de recursos.

Cree un grupo de recursos con el comando az group create.

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

Ejemplo de resultado:

{
  "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"
}

Creación de un clúster de AKS

Cree un clúster de AKS con el comando az aks create. En el ejemplo siguiente se crea un clúster con un nodo y se habilita una identidad administrada asignada por el sistema:

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

Nota:

Al crear un nuevo clúster, AKS crea automáticamente un segundo grupo de recursos para almacenar los recursos de AKS. Para más información, consulte ¿Por qué se crean dos grupos de recursos con AKS?

Conectarse al clúster

Para administrar un clúster de Kubernetes, use kubectl, el cliente de línea de comandos de Kubernetes. kubectl ya está instalado si usa Azure Cloud Shell. Para instalar kubectl localmente, use el comando az aks install-cli.

Para configurar kubectl para conectarse a su clúster de Kubernetes, use el comando az aks get-credentials. Con este comando se descargan las credenciales y se configura la CLI de Kubernetes para usarlas.
```
az aks get-credentials \
  --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME \
  --name $MY_AKS_CLUSTER_NAME
```
Compruebe la conexión al clúster con el comando kubectl get. Este comando devuelve una lista de los nodos del clúster.
```
kubectl get nodes
```

Implementación de la aplicación

Para implementar la aplicación, se usa un archivo de manifiesto para crear todos los objetos necesarios para ejecutar la aplicación AKS Store. Un archivo de manifiesto de Kubernetes define el estado deseado de un clúster, como las imágenes de contenedor que se van a ejecutar. El manifiesto incluye las siguientes implementaciones y servicios de Kubernetes:

Frente a la tienda: aplicación web para que los clientes vean productos y realicen pedidos.
Servicio de producto: muestra la información del producto.
Servicio de pedidos: realiza pedidos.
RabbitMQ: cola de mensajes para una cola de pedidos.

Nota:

No se recomienda ejecutar contenedores con estado, como RabbitMQ, sin almacenamiento persistente para producción. Lo usamos aquí para simplificar, pero se recomienda usar servicios administrados, como Azure Cosmos DB o Azure Service Bus.

Cree un archivo denominado aks-store-quickstart.yaml y copie en el siguiente manifiesto.

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

Para obtener un desglose de los archivos de manifiesto de YAML, consulte Implementaciones y manifiestos de YAML.

Si crea y guarda el archivo YAML localmente, puede cargar el archivo de manifiesto en el directorio predeterminado de Cloud Shell seleccionando el botón Cargar y descargar archivos y seleccionando el archivo del sistema de archivos local.

Implemente la aplicación mediante el comando kubectl apply y especifique el nombre del manifiesto de YAML.

kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml

La salida del siguiente ejemplo muestra las implementaciones y los servicios creados correctamente:

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

Prueba de la aplicación

Cuando se ejecuta la aplicación, un servicio de Kubernetes expone el front-end de la aplicación a Internet. Este proceso puede tardar unos minutos en completarse.

Compruebe el estado de los pods implementados con el comando kubectl get pods. Asegúrate de que todos los pods tengan el estado Running antes de continuar.
```
kubectl get pods
```
Compruebe si hay una dirección IP pública para la aplicación store-front. Para supervisar el progreso, use el comando kubectl get servicecon el argumento --watch.
```
kubectl get service store-front --watch
```
La salida de EXTERNAL-IP del servicio store-front aparece inicialmente como pending (pendiente):
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   <pending>     80:30025/TCP   4h4m
```
Una vez que la dirección EXTERNAL-IP cambia de pendiente a una dirección IP pública real, use CTRL-C para detener el kubectl proceso de inspección.

En la salida del ejemplo siguiente se muestra una dirección IP pública válida asignada al servicio:
```
NAME          TYPE           CLUSTER-IP    EXTERNAL-IP    PORT(S)        AGE
store-front   LoadBalancer   10.0.100.10   20.62.159.19   80:30025/TCP   4h5m
```
Abra un explorador web en la dirección IP externa del servicio para ver la aplicación Azure Store en acción.

Eliminación del clúster

Si no planea pasar por el tutorial de AKS, limpie los recursos innecesarios para evitar cargos de facturación de Azure.

Quite el grupo de recursos, el servicio de contenedor y todos los recursos relacionados mediante el comando az group delete.
```
az group delete --name $MY_RESOURCE_GROUP_NAME
```
El clúster de AKS se creó con una identidad administrada asignada por el sistema, que es la opción de identidad predeterminada utilizada en este inicio rápido. La plataforma administra esta identidad para que no tenga que quitarla manualmente.

Pasos siguientes

En este inicio rápido, ha implementado un clúster de Kubernetes y luego ha implementado en él una aplicación simple de varios contenedores. Esta aplicación de ejemplo es solo para fines de demostración y no representa todos los procedimientos recomendados para las aplicaciones de Kubernetes. Para obtener instrucciones sobre cómo crear soluciones completas con AKS para producción, consulte la guía de soluciones de AKS.

Para más información sobre AKS y realizar un ejemplo completo de código a implementación, continúe con el tutorial del clúster de Kubernetes.

Tutorial de AKS

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Last updated on 2025-11-10

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Inicio rápido: Implementación de un clúster de Azure Kubernetes Service (AKS) con Flatcar Container Linux para AKS (versión preliminar) mediante la CLI de Azure

Antes de empezar

Registro de proveedores de recursos

Instala la extensión aks-preview

Registrar AKSFlatcarPreview marca de características

Definición de variables de entorno

Creación de un grupo de recursos

Creación de un clúster de AKS

Conectarse al clúster

Implementación de la aplicación

Prueba de la aplicación

Eliminación del clúster

Pasos siguientes

Comentarios

Recursos adicionales

Instala la extensión `aks-preview`

Registrar `AKSFlatcarPreview` marca de características