Início Rápido: Implantar um Azure Linux com o cluster AKS do OS Guard (versão prévia) usando a CLI do Azure

Comece a usar o Azure Linux com OS Guard usando a CLI do Azure para implantar um Host de Contêiner do Azure Linux com OS Guard para o cluster do AKS. Depois de instalar os pré-requisitos, você instalará a extensão da CLI do Azure aks-preview, registrará o sinalizador de recurso AzureLinuxOSGuardPreview, criará um grupo de recursos, criará um cluster do AKS, conectará ao cluster e executará um aplicativo de vários contêineres de exemplo no cluster.

Considerações e limitações

Antes de começar, examine as seguintes considerações e limitações para o Azure Linux com o OS Guard (versão prévia):

O Kubernetes versão 1.32.0 ou superior é necessário para o Linux do Azure com o SO Guard.
Todas as imagens do Azure Linux com proteção de SO têm o padrão FIPS e o início confiável habilitados.
Os modelos do ARM e a CLI do Azure são os únicos métodos de implantação com suporte para o Azure Linux com proteção de SO no AKS na versão prévia. Não há suporte para o PowerShell e o Terraform.
Não há suporte para imagens do Arm64 no Azure Linux com proteção de SO no AKS na versão prévia.
NodeImage e None são os únicos canais de atualização do sistema operacional com suporte para o Azure Linux com o OS Guard no AKS. Unmanaged e SecurityPatch são incompatíveis com o Azure Linux com o OS Guard devido ao diretório /usr imutável.
O suporte para Streaming de Artefatos não está disponível.
Não há suporte para o Pod Sandboxing.
Não há suporte para CVMs (Máquinas Virtuais Confidenciais).
Não há suporte para VMs (máquinas virtuais) de geração 1.

Pré-requisitos

Se você ainda não tiver uma conta do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.
Utilize o ambiente Bash no Azure Cloud Shell. Para saber mais, confira Início rápido do Azure Cloud Shell – Bash.
Se você preferir executar comandos de referência da CLI localmente, instale a CLI do Azure. Se você estiver executando no Windows ou no macOS, considere executar a CLI do Azure em um contêiner do Docker. Para obter mais informações, confira Como executar a CLI do Azure em um contêiner do Docker.
- Se você estiver usando uma instalação local, entre na CLI do Azure usando o comando az login . Para concluir o processo de autenticação, siga as etapas exibidas em seu terminal. Para ver outras opções de entrada, confira Conectar-se com a CLI do Azure.
- Quando solicitado, instale a extensão da CLI do Azure no primeiro uso. Para obter mais informações sobre extensões, confira Usar extensões com a CLI do Azure.
- Execute az version para localizar a versão e as bibliotecas dependentes que estão instaladas. Para atualizar para a versão mais recente, execute az upgrade.

Instalar a extensão aks-preview da CLI do Azure

Importante

As funcionalidades em versão preliminar do AKS estão disponíveis de forma optativa e por autoatendimento. As versões prévias são fornecidas “no estado em que se encontram” e “conforme disponíveis” e são excluídas dos contratos de nível de serviço e da garantia limitada. As versões prévias do AKS são parcialmente cobertas pelo suporte ao cliente em uma base de melhor esforço. Dessa forma, esses recursos não são destinados ao uso em produção. Para obter mais informações, consulte os seguintes artigos:

Para instalar a extensão aks-preview, execute o seguinte comando:

az extension add --name aks-preview

Execute o seguinte comando para atualizar para a versão mais recente da extensão lançada:

az extension update --name aks-preview

Registrar o sinalizador de recurso AzureLinuxOSGuardPreview

Registre o sinalizador de recursos AzureLinuxOSGuardPreview usando o comando az feature register, conforme mostrado no seguinte exemplo:

az feature register --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"

Demora alguns minutos para o status mostrar Registrado. Verifique o status do registro usando o comando az feature show:

az feature show --namespace "Microsoft.ContainerService" --name "AzureLinuxOSGuardPreview"

Quando o status reflete Registrado, atualize o registro do provedor de recursos Microsoft.ContainerService usando o comando az provider register:

az provider register --namespace "Microsoft.ContainerService"

Criar um grupo de recursos

Um grupo de recursos do Azure é um grupo lógico no qual os recursos do Azure são implantados e gerenciados. Ao criar um grupo de recursos, é necessário especificar um local. Este local é:

O local de armazenamento dos metadados do grupo de recursos.
Esse será o local em que seus recursos serão executados no Azure caso você não especifique outra região durante a criação de recursos.

Crie um grupo de recursos usando o comando az group create.

export RANDOM_ID="$(openssl rand -hex 3)"
export MY_RESOURCE_GROUP_NAME="myAzureLinuxOSGuardResourceGroup$RANDOM_ID"
export REGION="westeurope"

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

Resultados:

{
  "id": "/subscriptions/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx/resourceGroups/$MY_RESOURCE_GROUP_NAMExxxxxx",
  "location": "$REGION",
  "managedBy": null,
  "name": "$MY_RESOURCE_GROUP_NAME",
  "properties": {
    "provisioningState": "Succeeded"
  },
  "tags": null,
  "type": "Microsoft.Resources/resourceGroups"
}

Criar um Linux do Azure com o cluster do OS Guard

Crie um cluster do AKS usando o az aks create comando com o --os-sku parâmetro para provisionar o cluster do AKS com uma imagem do Azure Linux com o SISTEMA Operacional Guard.

export MY_AZ_CLUSTER_NAME="myAzureLinuxOSGuardCluster$RANDOM_ID"

az aks create --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --os-sku AzureLinuxOSGuard --node-osdisk-type Managed --enable-fips-image --enable-secure-boot --enable-vtpm

Após alguns minutos, o comando será concluído e retornará informações no formato JSON sobre o cluster.

Conectar-se ao cluster

Para gerenciar um cluster Kubernetes, use o cliente de linha de comando do Kubernetes, kubectl. kubectl já está instalado se você usa o Azure Cloud Shell. Para instalar kubectl localmente, use o comando az aks install-cli.

Configure o kubectl para se conectar ao cluster do Kubernetes usando o comando az aks get-credentials. Este comando baixa as credenciais e configura a CLI do Kubernetes para usá-las.
```
az aks get-credentials --resource-group $MY_RESOURCE_GROUP_NAME --name $MY_AZ_CLUSTER_NAME
```
Verifique a conexão com o cluster usando o comando kubectl get. Esse comando retorna uma lista dos nós de cluster.
```
kubectl get nodes
```

Implantar o aplicativo

A fim de implantar o aplicativo, use um arquivo de manifesto para criar todos os objetos necessários para executar o Aplicativo da Loja do AKS. Um arquivo de manifesto do Kubernetes define o estado desejado de um cluster, como quais imagens de contêiner executar. O manifesto inclui as seguintes implantações e serviços do Kubernetes:

Frente de loja: Aplicativo Web para clientes visualizarem produtos e fazerem pedidos.
Serviço do produto: Mostra informações do produto.
Serviço de pedido: Realiza pedidos.
Rabbit MQ: fila de mensagens para uma fila de pedidos.

Observação

Não é recomendável executar contêineres com estado, como o Rabbit MQ, sem armazenamento persistente para produção. Esses são usados aqui para simplificar, mas recomendamos o uso de serviços gerenciados, como o Azure Cosmos DB ou o Barramento de Serviço do Azure.

Crie um arquivo chamado aks-store-quickstart.yaml e copie-o para o manifesto a seguir:

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

Se você criar e salvar o arquivo YAML localmente, poderá carregar o arquivo de manifesto no diretório padrão no CloudShell selecionando o botão Carregar/Baixar arquivos e selecionando o arquivo no sistema de arquivos local.

Implante o aplicativo usando o comando kubectl apply e especifique o nome do manifesto YAML.
```
kubectl apply -f aks-store-quickstart.yaml
```

Testar o aplicativo

Você pode validar se o aplicativo está em execução visitando o endereço IP público ou a URL do aplicativo.

Obtenha a URL do aplicativo usando os seguintes comandos:

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

Resultados:

<!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"

Excluir o cluster

Se não precisar mais deles, você pode limpar recursos desnecessários para evitar cobranças do Azure. Você pode remover o grupo de recursos, o serviço de contêiner e todos os recursos relacionados usando o comando az group delete.

Próximas etapas

Neste início rápido, você implantou um Linux do Azure com o cluster do OS Guard. Para saber mais sobre o Azure Linux com o OS Guard e percorrer um exemplo completo de implantação e gerenciamento de cluster, continue no tutorial do Azure Linux com o OS Guard.

Tutorial do Azure Linux OS Guard

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Last updated on 2025-11-05