Azure CLI 文档

Azure CLI 文档：初学者指南

Azure 命令行界面（CLI）是用于创建和管理 Azure 资源的命令行工具。它提供了一种通过命令行脚本或自动化来与 Azure 交互的方式，对于 DevOps 工程师、系统管理员以及需要批量管理 Azure 资源的开发者来说至关重要。 本文旨在为初学者提供一个全面的 Azure CLI 文档指南，涵盖其安装、配置、常用命令以及一些最佳实践。

1. 什么是 Azure CLI？

Azure CLI 是一个跨平台的命令行工具，允许你连接到 Azure 订阅 并管理 Azure 资源。 相比于 Azure Portal (图形用户界面)，CLI 提供了更高的灵活性和自动化能力。 它可以简化重复性任务，并方便地将 Azure 管理集成到 持续集成/持续交付(CI/CD) 管道中。

• 优势：
  • 自动化：** 可以编写脚本自动执行任务。
  • 效率：** 批量管理资源更快捷。
  • 可重复性：** 确保配置的一致性。
  • 版本控制：** 脚本可以进行版本控制。
  • 适用于所有平台：** 支持 Windows、macOS 和 Linux。

2. 安装 Azure CLI

Azure CLI 的安装方式取决于你的操作系统。

• **Windows：**

可以使用 MSI 安装包 或 Chocolatey 包管理器 进行安装。 推荐使用 MSI 安装包，因为它更为简单直接。 下载地址：[[1]]

• **macOS：**

可以使用 Homebrew 包管理器 或 curl 命令 进行安装。 Homebrew 是推荐的安装方式。 安装命令示例：`brew install azure-cli`

• **Linux：**

安装方法因 Linux 发行版而异。 常见的发行版包括 Debian/Ubuntu 和 Red Hat/CentOS/Fedora。 可以参考 Azure 官方文档 获取详细的安装说明：[[2]]

安装完成后，可以通过在终端或命令提示符中运行 `az --version` 命令来验证安装是否成功。

3. 配置 Azure CLI

安装 Azure CLI 后，需要将其配置为连接到你的 Azure 订阅。

• **登录：** 使用 `az login` 命令登录到 Azure 帐户。 这将打开一个浏览器窗口，要求你输入你的 Azure 凭据。
• **订阅选择：** 如果你有多个 Azure 订阅，可以使用 `az account set --subscription <订阅 ID>` 命令选择要使用的订阅。 你可以使用 `az account list` 命令列出你的所有订阅。
• **默认位置：** 可以设置默认的 Azure 区域，以便在创建资源时无需每次都指定区域。 使用 `az configure --defaults location=<区域名称>` 命令设置默认区域。 例如：`az configure --defaults location=eastus`
• **配置文件：** Azure CLI 将凭据和配置信息存储在 `~/.azure` 目录下的配置文件中。

4. 常用 Azure CLI 命令

以下是一些常用的 Azure CLI 命令，按照资源类别进行组织：

常用 Azure CLI 命令

**资源组 (Resource Groups)**	`az group create` (创建资源组)	`az group delete` (删除资源组)	`az group list` (列出资源组)
**虚拟机 (Virtual Machines)**	`az vm create` (创建虚拟机)	`az vm delete` (删除虚拟机)	`az vm start` (启动虚拟机)	`az vm stop` (停止虚拟机)	`az vm list` (列出虚拟机)
**存储账户 (Storage Accounts)**	`az storage account create` (创建存储账户)	`az storage account delete` (删除存储账户)	`az storage account list` (列出存储账户)
**网络 (Networking)**	`az network vnet create` (创建虚拟网络)	`az network public-ip create` (创建公共 IP 地址)	`az network nic create` (创建网络接口)
**数据库 (Databases)**	`az sql server create` (创建 SQL Server)	`az sql db create` (创建 SQL 数据库)
**应用服务 (App Service)**	`az appservice plan create` (创建应用服务计划)	`az webapp create` (创建 Web 应用)

这些命令只是冰山一角。 Azure CLI 提供了数百个命令，涵盖了 Azure 的所有服务。 可以使用 `az <服务> <命令> --help` 命令获取特定命令的帮助信息。 例如：`az vm create --help`。

5. Azure CLI 命令结构

Azure CLI 命令遵循以下结构：

`az <组> <命令> [参数]`

• **az:** Azure CLI 的根命令。
• **组:** 要操作的 Azure 服务的类别，例如 `vm` (虚拟机) 或 `storage` (存储)。
• **命令:** 要执行的操作，例如 `create` (创建) 或 `delete` (删除)。
• **参数:** 用于修改命令行为的选项，例如 `--name` (名称) 或 `--location` (区域)。

可以使用 `--help` 参数获取任何命令的帮助信息，了解其可用参数和用法。

6. 使用 Azure CLI 进行脚本编写

Azure CLI 非常适合用于编写脚本，以自动化 Azure 任务。 可以使用任何文本编辑器或集成开发环境 (IDE) 编写脚本。

• **Bash 脚本 (Linux/macOS):**

```bash

1. !/bin/bash

az group create --name myResourceGroup --location eastus az vm create --resource-group myResourceGroup --name myVM --image UbuntuLTS --size Standard_DS1_v2 ```

• **PowerShell 脚本 (Windows):**

```powershell az group create --name myResourceGroup --location eastus az vm create --resource-group myResourceGroup --name myVM --image UbuntuLTS --size Standard_DS1_v2 ```

7. Azure CLI 与 JSON 输出

Azure CLI 默认以 JSON 格式输出数据。 这使得可以使用其他工具或脚本解析和处理输出。 可以使用 `--output` 参数指定不同的输出格式，例如 `tsv` (制表符分隔值) 或 `yaml` (YAML 格式)。

例如：`az vm list --output tsv`

8. Azure CLI 的高级特性

• **Azure 角色基于访问控制 (RBAC):** 可以使用 Azure CLI 管理用户和组对 Azure 资源的访问权限。 例如，可以使用 `az role assignment create` 命令为用户分配角色。
• **Azure Policy:** 可以使用 Azure CLI 评估和强制执行 Azure 策略，以确保合规性。
• **Azure Resource Manager (ARM) 模板:** 可以使用 Azure CLI 部署 ARM 模板，以自动化复杂 Azure 部署。
• **Azure DevOps 集成:** Azure CLI 可以与 Azure DevOps 集成，以实现 CI/CD 自动化。

9. Azure CLI 的最佳实践

• **使用资源组：** 将所有相关的 Azure 资源组织到资源组中。
• **使用变量：** 在脚本中使用变量来存储常用值，以便更容易修改和重用。
• **错误处理：** 在脚本中包含错误处理逻辑，以确保脚本在发生错误时能够正确处理。
• **记录：** 在脚本中添加日志记录，以便跟踪脚本的执行情况。
• **版本控制：** 使用版本控制系统（例如 Git）来管理脚本。
• **定期更新：** 定期更新 Azure CLI 到最新版本，以获取最新的功能和安全修复程序。

10. 学习资源

• **Azure CLI 文档：** [[3]]
• **Azure 教程：** [[4]]
• **Azure 示例：** [[5]]

额外资源 (与金融及技术分析相关 - 虽然Azure CLI本身并非金融工具，但了解这些概念有助于理解自动化脚本的潜在应用场景)

• 日内交易
• 技术分析指标
• 移动平均线
• 相对强弱指数 (RSI)
• 布林带
• MACD
• 斐波那契回撤
• 交易量加权平均价格 (VWAP)
• 支撑位和阻力位
• K线图
• 交易心理学
• 风险管理
• 资金管理
• 波动率
• 相关性交易
• 统计套利
• 机器学习在金融领域的应用
• 高频交易
• 量化交易
• 订单簿分析

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