Azure虚拟机扩展集实战指南（从入门到精通AZ-104考点）

最新推荐文章于 2025-11-04 09:16:58 发布

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第一章：Azure虚拟机扩展集概述

Azure虚拟机扩展集（Virtual Machine Scale Sets, VMSS）是微软Azure平台提供的一项核心计算服务，用于部署和管理一组相同的、自动伸缩的虚拟机实例。它特别适用于需要高可用性、负载均衡和弹性扩展的大型应用，如Web前端集群、微服务架构和批处理任务处理系统。

核心特性与优势

自动伸缩：根据CPU使用率、内存或自定义指标动态增减实例数量
统一管理：通过单一模板对所有实例进行配置更新和维护
高可用性：实例分布在多个容错域和更新域中，提升系统稳定性
与Azure生态集成：无缝对接Azure Load Balancer、Application Gateway、Monitor等服务

典型应用场景

场景	说明
Web应用集群	应对流量高峰，自动扩展前端服务器实例
大数据处理	并行执行数据清洗、ETL任务
容器化服务	作为Azure Kubernetes Service (AKS) 节点池底层支撑

创建扩展集的基本命令


# 使用Azure CLI创建虚拟机扩展集
az vmss create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myScaleSet \
  --image Ubuntu2204 \
  --vm-sku Standard_DS2_v2 \
  --instance-count 3 \
  --admin-username azureuser \
  --generate-ssh-keys

# 启用基于CPU的自动伸缩
az monitor autoscale create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --resource myScaleSet \
  --resource-type Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets \
  --name cpuAutoscale \
  --min-count 2 \
  --max-count 10 \
  --count 3

上述命令首先创建一个包含3个Ubuntu实例的扩展集，随后配置自动伸缩规则，确保实例数量在2到10之间动态调整。

graph LR A[用户请求] --> B{负载增加} B -->|是| C[触发自动伸缩] C --> D[新增VM实例] D --> E[注册到负载均衡器] E --> F[处理请求] B -->|否| F

第二章：虚拟机扩展集核心概念与架构

2.1 可伸缩性原理与自动缩放机制解析

可伸缩性是现代分布式系统设计的核心目标之一，旨在应对动态变化的负载压力。系统通过水平扩展（增加实例数量）或垂直扩展（提升单实例资源）来维持服务稳定性。

自动缩放策略类型

基于指标的缩放：根据CPU、内存、请求延迟等监控指标触发扩缩容；
定时缩放：在预知流量高峰前（如大促）提前扩容；
事件驱动缩放：由外部事件（如消息队列积压）触发。

Kubernetes HPA 配置示例

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

该配置表示当CPU平均使用率超过70%时自动增加Pod副本数，最多扩展至10个，最低保持2个副本，确保资源高效利用与服务可用性。

2.2 扩展集的高可用性与容错设计

在分布式系统中，扩展集的高可用性依赖于节点间的冗余与自动故障转移机制。通过多副本策略和一致性协议，确保部分节点失效时服务仍可正常响应。

数据同步机制

采用RAFT共识算法实现主从节点间的数据强一致性同步。以下是核心配置示例：


type ReplicaConfig struct {
    ElectionTimeout  time.Duration // 选举超时时间，通常设置为150-300ms
    HeartbeatInterval time.Duration // 心跳间隔，建议50ms
    ReplicationMode  string        // 同步模式：sync（同步）或async（异步）
}

该配置确保在主节点失联后，从节点能在合理时间内发起选举，避免脑裂并快速恢复服务。

容错能力评估

系统容错能力与副本数量密切相关，如下表所示：

副本数	最大容忍故障节点	写入确认节点数
3	1	2
5	2	3

2.3 实战：创建首个虚拟机扩展集（Portal与CLI双路径）

在Azure中创建虚拟机扩展集（VMSS）可通过门户和命令行两种方式实现，适用于不同操作偏好。

使用Azure Portal快速部署

登录Azure门户，搜索“虚拟机扩展集”，填写资源组、实例名称、映像类型及规模。配置网络时选择或新建虚拟网络，设置负载均衡器。最后指定管理员凭据并创建。整个过程图形化引导，适合初学者快速上手。

通过Azure CLI精确控制

使用CLI可实现自动化部署：


az vmss create \
  --resource-group myResourceGroup \
  --name myScaleSet \
  --image Ubuntu2204 \
  --vm-sku Standard_B2s \
  --admin-username azureuser \
  --generate-ssh-keys \
  --instance-count 2

该命令创建包含2台Ubuntu实例的扩展集，使用标准B2s规格。参数--image指定操作系统镜像，--vm-sku定义实例性能等级，--instance-count设定初始实例数量，便于后续自动扩展策略集成。

2.4 模型实例管理与升级策略详解

在大规模机器学习系统中，模型实例的动态管理是保障服务稳定性与迭代效率的核心环节。通过容器化部署与编排框架（如Kubernetes），可实现模型实例的弹性伸缩与健康检查。

滚动升级策略配置

采用滚动更新方式可在不停机的前提下完成模型版本切换：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 1   # 最多允许1个实例不可用
      maxSurge: 1         # 最多额外创建1个新实例

上述配置确保升级过程中服务容量基本不变，maxUnavailable 控制可用性下限，maxSurge 控制资源峰值。

流量灰度切换机制

结合 Istio 等服务网格，可通过权重路由实现精细化灰度发布：

将新模型实例标记为 v2 版本
初始分配 5% 流量进行验证
监控指标正常后逐步提升至 100%

2.5 网络配置与负载均衡集成实践

在微服务架构中，网络配置与负载均衡的合理集成是保障系统高可用的关键环节。通过动态服务发现与智能路由策略，可实现流量的高效分发。

负载均衡策略配置示例

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: user-service
spec:
  selector:
    app: user-service
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
  type: LoadBalancer

该 YAML 配置定义了一个基于 TCP 的负载均衡服务，Kubernetes 将自动创建云厂商提供的负载均衡器，并将外部流量分发至后端 Pod。其中 port 表示服务暴露端口，targetPort 对应容器实际监听端口。

常用负载均衡算法对比

算法	特点	适用场景
轮询（Round Robin）	请求依次分配到每个节点	节点性能相近
最少连接（Least Connections）	转发至当前连接数最少的节点	长连接、会话密集型应用

第三章：自动化与策略管理

3.1 基于指标和计划的自动缩放规则配置

在现代云原生架构中，自动缩放机制是保障服务弹性与成本优化的核心组件。通过定义基于指标和时间计划的缩放策略，系统可在负载变化时动态调整资源。

基于CPU使用率的水平扩缩容

以下Kubernetes HPA配置示例展示了基于CPU使用率触发扩缩容的规则：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

该配置表示当CPU平均使用率超过70%时，HPA将自动增加Pod副本数，最多扩容至10个；最低维持2个副本以保证基础服务能力。

按计划定时伸缩

对于可预测的流量高峰（如促销活动），可结合Cron作业预设扩缩容时间点，实现资源的精准调度与成本控制。

3.2 使用Azure Policy实现合规性控制

Azure Policy 是 Azure 中用于强制实施组织标准和评估资源合规性的关键服务。通过定义策略规则，管理员可以在资源部署阶段或运行时确保其符合安全与治理要求。

策略定义结构

{
  "if": {
    "field": "location",
    "notEquals": "westeurope"
  },
  "then": {
    "effect": "deny"
  }
}

该策略拒绝在非“西欧”区域创建资源。其中 if 部分定义匹配条件，field 指定资源属性，notEquals 设定判断逻辑，then 中的 effect 设置为“deny”，即阻止不符合条件的资源配置。

常用策略效果类型

Deny：阻止不合规资源配置
Audit：记录不合规但允许创建
DeployIfNotExists：自动补救缺失配置
Disabled：临时关闭策略执行

3.3 实战：通过ARM模板部署可复用扩展集架构

在构建高可用云架构时，Azure Resource Manager（ARM）模板提供了声明式部署能力，支持将虚拟机扩展集（VMSS）作为核心计算单元进行标准化部署。

模板结构设计

ARM模板采用JSON格式，包含参数、变量、资源和输出四部分。以下为部署VMSS的核心片段：

{
  "apiVersion": "2021-04-01",
  "type": "Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets",
  "name": "[parameters('vmssName')]",
  "location": "[resourceGroup().location]",
  "properties": {
    "overprovision": true,
    "upgradePolicy": {
      "mode": "Automatic"
    },
    "virtualMachineProfile": {
      "storageProfile": {
        "imageReference": {
          "publisher": "Canonical",
          "offer": "UbuntuServer",
          "sku": "18.04-LTS",
          "version": "latest"
        }
      }
    }
  }
}

上述代码定义了自动升级策略与基于Ubuntu的镜像源，overprovision启用预置实例以提升扩容可靠性。

可复用性实现方式

通过提取常用配置为参数，如实例数量、VM大小、SSH密钥等，实现一套模板多环境部署。典型参数示例如下：

vmInstanceCount：控制初始实例数，支持动态调整
vmSize：指定SKU规格，如Standard_D2s_v3
sshPublicKey：注入用户公钥，保障访问安全

第四章：监控、维护与故障排查

4.1 利用Azure Monitor进行性能数据采集与告警设置

Azure Monitor 是 Azure 平台核心的监控服务，支持对虚拟机、应用服务、容器等资源的性能指标采集。通过部署诊断扩展或启用 Application Insights，可自动收集 CPU 使用率、内存、磁盘 I/O 等关键指标。

配置数据采集示例

{
  "metrics": {
    "metricNamespace": "Microsoft.Insights/VirtualMachines",
    "allowedMetricNames": [ "Percentage CPU", "Disk Read Bytes/sec" ]
  },
  "timeGrain": "PT1M"
}

上述配置定义了每分钟采集一次虚拟机的 CPU 和磁盘读取数据。timeGrain 使用 ISO 8601 格式表示时间间隔，确保高精度监控。

设置智能告警规则

选择目标资源（如 VM 实例）
定义条件：CPU > 80% 持续 5 分钟
配置操作组发送邮件或调用 Webhook

告警规则支持多维度过滤，结合动态阈值适应业务波动，提升告警准确性。

4.2 扩展集常见问题诊断与恢复操作

典型故障场景识别

扩展集在运行过程中可能出现节点失联、数据不一致或同步延迟等问题。常见的触发因素包括网络分区、磁盘故障或配置错误。通过监控系统可观测各节点心跳状态与复制延迟指标。

诊断命令与日志分析

使用以下命令检查扩展集成员状态：

mongosh --eval "rs.status().members.map(m => ({name: m.name, stateStr: m.stateStr, pingMs: m.pingMs}))"

该命令输出各副本节点名称、运行状态及网络延迟。stateStr 为 "PRIMARY" 或 "SECONDARY" 表示正常，若出现 "STARTUP2" 或 "UNKNOWN" 需进一步排查配置加载情况。

自动恢复失败后的手动干预

当自动选举未触发时，可强制重新配置：

从健康节点导出当前配置
修改 problematic 节点的 host 字段或 votes 设置
执行 rs.reconfig() 强制更新拓扑

4.3 实战：模拟负载变化触发自动扩展流程

在 Kubernetes 集群中，Horizontal Pod Autoscaler（HPA）可根据 CPU 使用率或自定义指标动态调整 Pod 副本数。本节通过模拟 CPU 负载增长，验证自动扩展机制的有效性。

部署测试应用

首先部署一个可产生可控负载的镜像，用于触发扩缩容：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: load-test-app
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: load-test
  template:
    metadata:
      labels:
        app: load-test
    spec:
      containers:
      - name: nginx-load
        image: k8s.gcr.io/hpa-example
        resources:
          requests:
            cpu: 200m
        ports:
        - containerPort: 80

该配置声明初始 CPU 请求为 200m，并使用专为 HPA 测试设计的镜像。

创建 HPA 策略

通过以下命令创建基于 CPU 利用率的目标值（50%）：

kubectl autoscale deployment load-test-app --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

当实际 CPU 使用率持续超过阈值时，HPA 将逐步增加副本数量，上限为 10。

4.4 映像更新与滚动升级最佳实践

在Kubernetes环境中，映像更新和滚动升级是保障服务连续性与系统稳定性的重要手段。通过声明式部署策略，可实现无缝版本迭代。

滚动升级配置示例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 1
      maxSurge: 1
  template:
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.23.0  # 更新此镜像触发滚动升级

该配置确保升级过程中最多一个副本不可用，且额外创建一个新Pod，平滑过渡流量。

关键参数说明

maxUnavailable：允许的最大不可用Pod数，控制服务容量下限；
maxSurge：超出期望副本数的额外Pod数量，提升升级速度；
镜像标签变更将触发自动滚动更新，建议使用语义化版本号。

第五章：AZ-104考试要点总结与职业发展建议

核心考试知识点回顾

AZ-104认证聚焦于Azure管理员的核心职责，涵盖资源管理、虚拟网络配置、身份安全控制及存储解决方案。重点包括Azure Active Directory的用户与组策略管理、基于角色的访问控制（RBAC）实施，以及通过Azure Monitor和Log Analytics实现运维监控。

典型操作场景示例

在实际部署中，管理员常需通过PowerShell自动化创建资源组与虚拟机。例如以下脚本片段：


# 创建资源组并部署Linux虚拟机
New-AzResourceGroup -Name "Prod-Web-RG" -Location "East US"
New-AzVm `
    -ResourceGroupName "Prod-Web-RG" `
    -Name "WebServer01" `
    -Image "UbuntuLTS" `
    -Size "Standard_B2s" `
    -Credential (Get-Credential)

该脚本展示了基础设施即代码（IaC）的最佳实践，便于版本控制与重复部署。

职业路径拓展建议

获得AZ-104认证后，可向以下方向深化发展：

进阶至Azure解决方案架构师（AZ-305）路径
结合DevOps工具链，考取AZ-400以增强CI/CD与自动化能力
深入安全领域，学习Microsoft Security, Compliance, and Identity Fundamentals（SC-900）

企业级项目中，具备多云管理能力的管理员更受青睐，建议掌握Terraform或Ansible等跨平台编排工具。

持续学习与社区参与

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Microsoft Learn	AZ-104学习路径模块	季度更新
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