1. Autokonfiguration
2. Ein Opinionated-Konfigurationsansatz
3. Die Fähigkeit, eigenständige Anwendungen zu erstellen

Das Zusammenspiel dieser Funktionen ermöglicht die Installation einer Spring basierten Anwendung mit minimalem Konfigurations- bzw. Einrichtungsaufwand, worauf ich nachfolgend näher eingehe. Mit einem breiten Spektrum an Funktionalitäten ist es eine ganzheitliche Lösung, wobei die Entkopplung der Applikationskomponenten im Vordergrund steht.

Was ist das Spring Framework und was stellt Spring Boot damit an?

Ein Spring Framework bietet eine Abhängigkeitsinjektionsfunktion, mit der Objekte ihre eigenen Abhängigkeiten definieren können.Der Spring-Container injiziert diese nachfolgend. So kann man als Entwickler modulare Anwendungen erstellen, die aus losen verbundenen Komponenten bestehen. Diese eignen sich ideal für Microservices und verteilte Netzanwendungen.

Das Spring Framework bietet auch die integrierte Unterstützung für typische Aufgaben, die eine Anwendung ausführen muss. Beispiele hierfür sind Datenbindung, Typumsetzung, Prüfung und Bewertung, Ausnahmebehandlung, Ressourcen- und Ereignismanagement und vielem mehr. Darüber hinaus lässt es sich mit verschiedenen Java EE-Technologien wie RMI (Remote Method Invocation), AMQP (Advanced Message Queuing Protocol), Java Web Services und anderen integrieren. Alles in allem liefert das Spring Framework Entwicklern alle Tools und Funktionen, die man benötigt, um lose verbundene, plattformunabhängige Java EE-Anwendungen zu erstellen, die man in den verschiedensten Umgebungen ausführen kann. So leistungsfähig und umfassend das Spring Framework auch ist, so viel Zeit und Know-How erfordert es, Spring-Anwendungen sauber zu konfigurieren, einzurichten und bereitzustellen. Spring Boot verringert diesen Aufwand mit den bereits zu Beginn erwähnten drei wichtigen Funktionen.

Autokonfiguration in Spring Boot

Unter der Autokonfiguration verstehen man die Initialisierung von Anwendungen mit voreingestellten Abhängigkeiten ohne den manuellen Eingriff eines Entwicklers. Da Java Spring Boot über integrierte Autokonfigurationsfunktionen verfügt, konfiguriert es sowohl das zugrunde liegende Spring Framework als auch die Pakete von Drittanbietern automatisch auf der Grundlage der eigenen individuellen Einstellungen. Dies trägt auch zur grundlegenden Fehlervermeidung bei. Auch wenn man die Standardeinstellungen nach Abschluss der Initialisierung überschreiben kann, ermöglicht die Autokonfigurationsfunktion von Java Spring Boot einen schnellen Start bei der Entwicklung von Spring-basierten Anwendungen. Dies reduziert die Möglichkeit menschlicher Fehler.

Opinionated-Konfigurationsansatz

Der Optionated-Ansatz bei Spring Boot findet Anwendung beim Hinzufügen und bei der Konfiguration von Steuer-Abhängigkeiten, basierend auf den Projektanforderungen. Spring Boot wählt nach eigenem Ermessen die passenden Pakete zur Installation aus und setzt auch die Standardwerte, ohne dass ein nachträgliches manuelles Eingreifen erforderlich ist.

Man kann die Anforderungen des jeweiligen Projekts während des Initialisierungsprozesses definieren. Dabei wählt man zwischen mehreren Starter-Abhängigkeiten (den Spring Starters) die typische Anwendungsfälle abdecken. Man startet den Spring Boot Initializr (Das ist kein Rechtschreibfehler 😉 ), indem man ein einfaches Webformular ausfüllt. Alles erst einmal ohne zu programmieren und ohne Code.

Mit der Starter-Abhängigkeit „Spring Web“ kann man beispielsweise Spring-basierte Webanwendungen mit minimaler Konfiguration erstellen, indem man im Projekt alle erforderlichen Abhängigkeiten – wie den Apache Tomcat Webserver – hinzufügt. „Spring Security“ ist eine weitere vielfach eingesetzte Starter-Abhängigkeit, die automatisch Authentifizierungs- und Zugriffskontrollfunktionen zur Verfügung stelllt. Spring Boot enthält von Haus aus über 50 Spring-Starter, und viele weitere Starter von Drittanbietern sind ebenfalls verfügbar.

Eigenständige Anwendungen

Spring Boot hilft Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die einfach funktionieren. Insbesondere kann man damit eigenständige Anwendungen erstellen, die ohne einen externen Webserver auskommen, indem man einen Webserver wie Tomcat oder Netty während des Initialisierungsprozesses in der eigenen Anwendung einbettet. So kann man die Anwendung auf jeder Plattform starten, indem man einfach auf den Befehl „Ausführen“ klickt. Man kann aber auch auf diese Funktion verzichten, indem man dies in der Konfiguration deaktiviert.

Fazit

In der Praxis ist die Verwendung von Spring Boot durchaus zu empfehlen. Außer man hat vor, eine sehr spezielle Konfiguration zu implementieren. Man kann weiterhin das vielfach eingesetzte Annotationssystem von Spring Framework verwenden, mit dem man auf einfache Weise zusätzliche Abhängigkeiten (deren Abdeckung nicht von Spring Starters gewährleistet ist) in die Anwendung implementieren kann. Auch hat man weiterhin Zugriff auf alle Spring Framework-Funktionen, einschließlich der einfachen Ereignisverarbeitung, Prüfung und Bewertung, Datenbindung, Typumsetzung und der integrierten Sicherheits- und Testfunktionen. Kurz zusammengefasst – Wenn die Abdeckung des Projektumfangs lediglich ein Spring Starter gewährleistet, kann Spring Boot die Entwicklung signifikant rationalisieren.

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Was sind Container?

Container sind eine natürliche Weiterentwicklung virtueller Maschinen zur effizienten Nutzung verfügbarer Hardware-Ressourcen. Da ein Container in vielen Fällen lediglich einen kleinen Teil einer größeren Anwendung enthält (Microservices), braucht es oftmals viele Container, um eine große Anwendung vollständig bereitzustellen. Siehe hierzu auch meinen Beitrag über Docker. Während Docker eine Container-Laufzeitumgebung ist, ist Kubernetes eine Plattform für die Ausführung und Verwaltung von Containern aus vielen Container-Laufzeitsystemen. Es unterstützt zahlreiche Container-Laufzeiten, darunter Docker, containerd, CRI-O und jede Implementierung des Kubernetes CRI (Container Runtime Interface).

Im Betrieb von Container-Anwendungen spielen Verwaltungsaufgaben wie die Bereitstellung, die auf die Anfragelast bezogene automatische Skalierung, sowie das Monitoring der zum Betrieb notwendigen Anwendungscontainer und ihrer Infrastruktur eine wichtige Rolle. Es dient als Werkzeug zur Unterstützung dieser Orchestrierungsaufgaben.

Eingesetzt wird Kubernetes dabei bereits in kleinen und einfachen Containerumgebungen bis hin zu komplexen und verteilten Anwendungsfällen großer Technologieanbieter und ihrer containerbasierten Cloud-Produkte. Einige Beispiele sind hier: Microsofts Azure, IBM Cloud, Red Hat OpenShift, Amazons EKS, Googles Kubernetes Engine und Oracles OCI. Die bekannte Container-Technologie Docker wird ebenfalls unterstützt.

Kurze Zeitreise

Kubernetes (Altgriechisch für „Steuermann“) wurde ursprünglich von Joe Beda, Brendan Burns und Craig McLuckie entwickelt. Kurze Zeit später stießen weitere Google-Entwickler wie Brian Grant und Tim Hockin hinzu. 2014 stellte Google Kubernetes als Open-Source-Projekt der Öffentlichkeit vor.

Version 1.0 wurde am 21. Juli 2015 veröffentlicht. Dabei wurde auch die Gründung der Cloud Native Computing Foundation unter dem Dach der Linux Foundation angekündigt und Kubernetes wurde von Google an diese gespendet.

Was kann Kubernetes?

Kubernetes bietet eine Reihe von Möglichkeiten, die eine Orchestrierung von komplexen Container basierten Anwendungen unterstützt. Einige davon sind:

• Starten von Containern im Bedarfsfall (Ausfall bestehender Container oder hinzufügen neuer Container bei hohem Anfragevolumen).
• Überwachung anhand definierter Faktoren, ob Container noch erwartungsgemäß funktionieren.
• Sinnvolle Verteilung der eingehenden Anfragelast auf die einzelnen Container.
• Unterstützung beim Wechsel auf eine neuere Anwendungsversion.

Wie ist Kubernetes aufgebaut?

Kubernetes-Infrastrukturen können je nach Anwendungsfall hoch komplex sein. Eine Kubernetes-Installation besteht aus dem Zusammenspiel mehrerer Server. Die Server aus diesem Verbund lassen sich in zwei Kategorien einteilen: Zur ersten Kategorie gehören Server, die sich um Verwaltungsaufgaben in diesem Verbund kümmern. Sie werden als „Control Planes“ bezeichnet und führen keinen Container aus, der Teil der betriebenen Anwendung ist.

Die zweite Kategorie, die anwendungsbezogenen Container, werden auf den „Worker Nodes“ ausgeführt. Sie haben keine Verwaltungsaufgaben, sondern dienen lediglich dazu, die eigentliche Arbeitslast der Anwendung abzuarbeiten. Die notwendige Anzahl und Leistung dieser „Worker Node Server“ ermittelt sich anhand der Ressourcenanforderung der Container. Je ressourcenintensiver die Container sind, desto mehr oder performantere Worker Nodes werden benötigt.

Alle Aufgaben eines Kubernetes-Clusters werden redundant auf mehreren Servern betrieben, um die Hochverfügbarkeit auch im Störungsfall aufrechtzuerhalten.

Fazit

Kubernetes bietet als Open-Source-System zur Orchestrierung von Containern viele Vorteile. Besonders lohnt sich der Einsatz bei umfangreichen und hochskalierbaren Cloud-Anwendungen. Wenn man es einsetzt, kommt man schnell zu dem Punkt, an dem es komplex und aufwändig wird. Für ein effektives Management der Plattform brauchen Unternehmen Mitarbeitende mit Spezialwissen. Da diese Experten am Markt schwer zu finden sind und sich der Einsatz meist schon aus Kosten- und Rentabilitätsgründen nicht lohnt, lagern viele Unternehmen, die Kubernetes einsetzen, das Management und den Betrieb an diverse Managed Cloud Solution Provider aus. Man sollte aber nicht unbeachtet lassen, dass sich der Einsatz von Kubernetes nicht in jedem Fall lohnt. Letztendlich ist es immer eine Abwägung der Kosten und Aufwände gegen den Ertrag, den man sich durch den Einsatz erhofft.

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Nicht zu verwechseln mit einem Emulator

Als Emulator wird in der Computertechnik ein System bezeichnet, das ein anderes Computer System in bestimmten Teilaspekten nachbildet. Dabei handelt es sich um keine Virtuelle Maschinen 😉

Auch nicht zu verwechseln mit einem Simulator

Ein Simulator wird dazu genutzt um eine Simulation auszuführen. Beispielsweise für die Nachbildung von realen Szenarien zum Zwecke der Ausbildung von Piloten im Flugsimulator. Auch von Ärzten und Pflegepersonal in einem Patientensimulator kommt ein Simulator zum Einsatz. Kriegs- bzw. Gefechtssimulationen bei Einsatzkräften der Polizei oder dem Militär, sind heutzutage auch schon normal. Die Simulation zur Analyse von Systemen, deren Verhalten für die theoretische, formelmäßige Behandlung zu komplex sind, finden ebenfalls Einsatz. Auch wenn diese Art von Simulation sich grundlegend von den vorher genannten unterscheidet. Und dann gibt es natürlich die Simulation in Spielen (Aber diesen Dingen bei späteren Beiträgen mehr).

Der Hypervisor

Man kann sich die Sache mit den Virtuellen Maschinen im Endeffekt so vorstellen wie einen oder mehrere Computer in einem Computer zu betreiben. Spezialisierte Software, die man als Hypervisor bezeichnet, emulieren die CPU- (Central Processing Unit = Prozessor), den Speicher-, die Festplatten-, die Sound-, Netzwerk- und andere Hardwareressourcen des Computers oder Servers vollständig und ermöglicht es virtuellen Maschinen, die Ressourcen gemeinsam zu nutzen oder aber vollkommen zu isolieren.

Der Hypervisor kann mehrere virtuelle Hardwareplattformen emulieren. Diese können voneinander isoliert sein, so dass virtuelle Maschinen zum Beispiel Unix-, Linux– und Windows-Betriebssysteme auf demselben zugrundeliegenden physischen Computer ausführen können. Mit der Virtualisierung kann man beispielsweise auch die Kostensenkung der IT-Infrastruktur erreichen.

Virtuelle Maschinen nutzen die Hardware effizienter, wodurch sich die benötigten Hardwarekomponenten, die damit verbundenen Wartungs- und Instandhaltungskosten, sowie der Energiebedarf sänken lassen. Sie verringern auch den Aufwand der Administration, da sich alles an einem Ort befindet. Auch nutzt sich virtuelle Hardware innerhalb der Virtuellen Maschinen nicht ab und mechanische Fehler sind ausgeschlossen.

Admins (Administratoren = Benutzer mit erweiterten Rechten in IT-Systemen) können die Vorteile virtueller Umgebungen nutzen, um Images (In der Computertechnik ist ein Image ein Systemabbild bzw. eine serielle Kopie des gesamten Zustands eines Computersystems, die in einer nichtflüchtigen Form wie einer Datei gespeichert ist), Backups (Sicherheitskopien), das Einrichten und die Bereitstellung neuer Computersysteme und grundlegende Systemverwaltungsaufgaben zu vereinfachen.

Virtuelle Maschinen erfordern keine spezielle Hardware und sind in der Regel bzw. je nach Anwendungsbereich und den Anwendungen, die ausgeführt werden sollen, nicht sehr ressourcenhungrig. Wobei dies stark von der Menge der ausgeführten Virtuellen Maschinen und der jeweiligen Konfigurationen abhängt. Zu den Vorteilen gehört unter Anderem auch die Flexibilität beim Verschieben der Instanzen zwischen diversen Servern oder Computersystemen.

Administration

Alles in allem sind Virtuelle Maschinen etwas Feines. Zumal jemand, der mehrere Betriebssysteme einer IT-Infrastruktur administrieren, orchestrieren bzw. verwalten muss, die Vorzüge diverser Betriebssysteme auf einem dedizierten System nutzen kann. Nichtsdestotrotz besteht das Risiko, falls systemrelevante Anwendungen plattformübergreifend auf einem dedizierten Server bzw. Computer ausgeführt werden, bei einer Überlastung oder einem Hardwarefehler alle Systeme die darauf abgebildet sind, in Mitleidenschaft zieht. Folglich macht es Sinn, auch Virtuelle Maschinen auf der Hardware-Ebene redundant zu betreiben.

Wozu benötigt man Virtuelle Maschinen?

Virtuelle Maschinen sind vielseitig einsetzbar. Eines der wichtigsten Aspekte ist, wie bereits erwähnt, die synchrone Nutzung unterschiedlicher Betriebssysteme. Diese Art der Nutzung trifft man häufig beim Testen von Software- bzw. Web-Anwendungen an. So ist es beispielsweise möglich, die Tests auf verschieden Systemen mit verschiedenster Hardware-Ausstattung auszuführen und die Resultate bzw. Laufzeitergebnisse auf einem primären System zu evaluieren und zu verwalten. Dies macht auch dann Sinn, wenn es sich um sicherheitsrelevante Anwendungen handelt, die beispielsweise in einer isolierten Umgebung ausgeführt werden sollen/müssen oder wenn man Penetrationstests (Penetrationstest, kurz Pentest(ing), ist der fachsprachliche Ausdruck für einen umfassenden Sicherheitstest einzelner Rechner oder Netzwerke jeglicher Größe) in diversen Netzwerkumgebungen und verschiedenen Betriebssystemen ausführen möchte.

Virtuelle Maschinen und Multi-Boot-Systeme

Als die Virtualisierung noch nicht existierte, musste man ein Computer-System mit mehreren Betriebssystemen immer wieder neu booten (Neustarten), um auf die verschiedenen Betriebssysteme zuzugreifen. Jedes dieser Betriebssysteme konnte zwar sowohl abhängig als auch unabhängig vom Dateisystem agieren, doch sie konnten immer nur einzeln zu einem bestimmten Zeitpunkt verwendet werden. Auch heute macht man dies nach wie vor so. Beispielsweise wenn man Software nutzen will, die ausschließlich auf einem spezifischen Betriebssystem wie MacOS, Windows oder Linux funktionsfähig ist, die Hardware-Ressourcen relativ begrenzt sind und die vollständige Kapazität des Systems für das spezifische Betriebssystem oder die Anwendungen benötigt werden. Nachteile sind hierbei, meiner Erfahrung nach, besonders auf Apple Geräten, die fehlenden oder fehlerhaften Treiber bzw. das geschlossene Ökosystem des Herstellers.

Virtuelle Maschinen und Cloud Computing

Mit dem Aufkommen der Cloud lassen sich die virtuellen Maschinen auch in der Cloud ausführen bzw. umziehen/migrieren. Dieses Thema werde ich aber in einem anderen Beitrag genauer bearbeiten, da ich mich derzeit auch in diesem Umfeld bewege.

Virtuelle Maschinen und Container

Container funktionieren nach einem ähnlichen Prinzip wie Virtuelle Maschinen – Bis auf die Hardware versteht sich. Doch dies habe ich bereits in dem Blog-Beitrag über Docker beschrieben. Hier ist auch der Beitrag über Kubernetes zu empfehlen.

Welche Virtuellen Maschinen gibt es?

Zu den Hauptanbietern gehören wohl VMware, was heute als EMC unter dem Dach von Dell existiert, Oracle, Microsoft und Parallels. Ansonsten sind da noch Open-Source-VM-Lösungen wie Red Hat Virtualization oder ProxMox, die ich zusammen mit Azure auch noch in späteren Beiträgen thematisieren möchte. Nicht zu vergessen Virtual Box von Oracle, was ebenfalls als „Open Source“ zu haben ist.

Der Beitrag Virtuelle Maschinen – Flexibilität und Effizienz durch nahtlose Systemintegration und isolierte Umgebungen erschien zuerst auf CEOsBay.

Was sind Container?

Zu dem heutigen Industriestandard gehört die Verwendung von virtuellen Maschinen (VMs) zur Ausführung von Softwareanwendungen zum Alltag. Ein Docker-Container ist eine Standardsoftwareeinheit, die einen Code in all seinen Abhängigkeiten speichert. So wird die Anwendung schnell und zuverlässig auf verschiedensten Computerumgebungen lauffähig. Ein Container bildet ein leichtes eigenständiges ausführbares Softwarepaket ab, das alles enthält, was zum Ausführen einer Anwendungscodelaufzeit benötigt wird. Was im Grunde genommen benötigt wird sind in der Regel der Programmcode, diverse RunTime-Engines, Systemtools, die dazugehörigen Systembibliotheken und so ziemlich alle Einstellungen. Diese containerisierte Software läuft unabhängig von dem Betriebssystem, also auf Linux-, Mac- und Windows-basierten Systemen. Und dies vollkommen unabhängig von der jeweiligen Infrastruktur. Die Container isolieren die Software von der Umgebung und stellen sicher, dass sie trotz der Unterschiede einheitlich funktioniert.

Vorteile von Containern

Docker-Container sind besonders beliebt, weil sie gegenüber Virtuellen Maschinen (VMs) viele Vorteile bieten. VMs enthalten grundsätzlich vollständige Kopien eines umfassenden Betriebssystems, die Anwendung(en) selbst, alle erforderlichen Binärdateien und Bibliotheken. Diese Tatsache beansprucht in der Regel Unmengen an Speicherkapazität.

VMs booten im Vergleich auch ausgesprochen langsam. Container benötigen grundsätzlich weniger Speicherplatz, da ihre Images normalerweise nur wenige hundert Megabyte groß sind. So können bei dem Einsatz von Docker viel mehr Anwendungen gleichzeitig verarbeitet werden. Dies reduziert Verwendung von VMs und Betriebssystemen.

Auch der Einsatz von Containern auf Edge-Devices, z.B. auf kompakten Einplatinencomputern (Single-Board Computer (SBC) wie die beliebten Raspberry Pi’s oder NVIDIA Jetson’s, sowie robusten und wartungsarmen Embedded PC’s in der Industrie, ist problemlos möglich. Container sind flexibler und effektiver als VMs und die Verwendung von Docker in der Cloud ist ebenfalls sehr beliebt. Die Möglichkeit, dass verschiedene Anwendungen auf einer einzelnen Betriebssystem-Instanz ausgeführt werden können, verbessert vielfältige Einsatzmöglichkeiten immens. Ein weiterer entscheidender Vorteil von Containern ist die Fähigkeit, Apps nicht nur voneinander, sondern auch von ihrem zugrundeliegenden System zu isolieren.

So kann der Anwender leicht bestimmen, wie eine zugewiesene containerisierte Einheit das jeweilige System und die vorhandenen Ressourcen (CPU, GPU und Netzwerk) nutzt. Zudem stellt es auch sicher, dass Daten und Code voneinander getrennt bleiben was durchaus eine weitere Sicherheitsinstanz darstellen kann.

Komponenten von Docker

Die Docker-Plattform besteht aus einer Reihe von Komponenten. Desktop und Engine sind die zwei wesentlichen Bestandteile davon. Images definieren den Inhalt von Containern. Container sind lauffähige Instanzen von Images. Der Daemon ist eine Hintergrundanwendung, die Images und -Container verwaltet und ausführt. Der Client ist ein Befehlszeilenprogramm (CLI Command-Line Interface) „Ein Befehlszeileninterpreter oder Befehlszeilenprozessor.“ Es verwendet eine Befehlszeilenschnittstelle, um Befehle von einem Benutzer in Form von Textzeilen zu empfangen, dass die API des Daemons aufruft. Registries enthalten Images, und der Hub ist ein weit verbreitetes öffentliches Registry. Zudem gibt es noch die Toolbox, um Docker auf Systeme zu bringen, die nicht nativ unterstützt werden. Dies wird dadurch erreicht, indem eine virtualisierte Linux-Instanz gestartet wird. Dies geschieht beispielsweise innerhalb von VirtualBox. Und Docker wird dann innerhalb dieser virtuellen Maschine ausgeführt.‎ Ein Großteil von Docker (jedoch nicht Desktop) ist Open Source. Lizenziert ist es unter der Apache-V2-Lizenz.

Docker Desktop

Während die meisten Komponenten sowohl für Windows, Mac und Linux verfügbar sind, und trotz der Tatsache, dass die meisten Container auf Linux lauffähig sind, ist Docker Desktop lediglich für Windows und Mac verfügbar. Docker Desktop ist ein GUI-Tool (Graphical User Interface / Grafische Benutzeroberfläche), welches im Wesentlichen eine virtuelle Maschineninstallation abdeckt. Diese virtuelle Maschine ist unter Linux nicht notwendig, da hier direkt die Engine lauffähig ist. Docker Desktop dient unter Windows und Mac zum Management verschiedener Komponenten und Funktionen, einschließlich von Containern, Images, Volumes (an Container angehängter Speicher), lokalem Kubernetes (eine Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Container-Anwendungen – Doch hierzu später mehr), Entwicklungsumgebungen innerhalb von Containern und vielem mehr.

Docker-Images und -Registry

Ein Docker-Image ist eine unveränderliche Datei, die im wesentlichen Sinn einen Schnappschuss eines Containers darstellt. Images werden mit dem Befehl „build“ erstellt und erzeugen einen Container, wenn sie mit „run“ gestartet werden. Images werden in einer Registry wie „registry.hub.docker.com“ gespeichert. Sie sind so konzipiert, dass sie aus mehreren Schichten anderer Images bestehen können. So muss bei der Übermittlung von Images über das Netzwerk nur eine geringe Datenmenge übertragen werden.

Docker-Container

Als Programmierer spricht man bei einem Image immer von einer Klasse und bei Containern über eine Instanz einer Klasse – bzw. über ein Laufzeitobjekt. Container sind der Grund, warum Docker so vielfältig verwendet wird: Sie sind leichtgewichtige und portable Kapselungen einer Umgebung, in der Anwendungen ausgeführt werden können.

Docker-Engine

Bei einem Blick auf die Docker-Engine und ihre Komponenten, kann man eine grundlegende Vorstellung davon erhalten, wie das System funktioniert. Mit der Engine entwickelt man Anwendungen, stellt sie zusammen, liefert sie aus und im Anschluss kann man sie ausführen, indem die folgenden Komponenten verwenden: Der Docker Deamon – Ein dauerhafter Hintergrundprozess, der Images, Container, Netzwerke und Speichervolumen verwaltet. Der Daemon „betrachtet“ ständig die Docker-API-Anforderungen und verarbeitet sie.

Die Docker Engine REST API – Eine Schnittstelle, die von Anwendungen verwendet wird, um mit dem Daemon zu interagieren. Auf sie kann über einen https-Client zugegriffen werden. Der Docker Client bzw. die CLI – Ermöglicht den Benutzern die Interaktion mit Docker. Er kann sich auf demselben Host wie der Daemon befinden oder eine Verbindung zu einem Daemon auf einem entfernten Host herstellen und mit mehr als einem Daemon kommunizieren.

Der Docker-Client bietet eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI = Command Line Interpreter), über die man einem Daemon Befehle zum Erstellen, Ausführen und Anhalten von Anwendungen erteilen kann. Der Hauptzweck des Clients besteht darin, ein Mittel zur Verfügung zu stellen, mit dem Images aus einer Registry gezogen und auf einem Docker-Host ausgeführt werden können. Die gängigen Befehle, die von einem Client ausgegeben werden, sind: docker build, docker pull und docker run.

Portainer – Zur Vereinfachung der Arbeit mit Docker-Befehlen ist das freie, intuitive und leicht zu implementierende GUI (Graphical User Interface = Grafische Benutzeroberfläche) Portainer oft eine gute Wahl. Die Verwaltung der Engines und das komplette Management ist mit Portainer auch für kleine Projekte geeignet. Ich selbst hatte nur wenig Kontakt damit, daher bitte mit Vorsicht genießen ;). Hardwareinformationen wie die Anzahl der Prozessoren und die Größe des Arbeitsspeichers, sowie Docker-spezifische Informationen (Anzahl der Container, Images, Volumes und Networks) sind auf jeden Fall relativ leicht ersichtlich. So kann das Dockertool mit seiner übersichtlichen Weboberfläche die Standard-Docker-Funktionen und die Verwaltung übernehmen.

Kubernetes

Ein Thema, mit dem ich mich auch noch auseinandersetzen werde und es noch einen gesonderten Beitrag darüber geben wird. Im Grunde genommen ist Kubernetes ein Open-Source-System, welches mit Hilfe von Prozessautomatisierung die Verwaltung der Container übernimmt und somit Hand in Hand mit dem Docker zusammenarbeitet.

In einem Helm-Chart werden Konfigurationsdaten an Kubernetes übergeben. Dort wird konfiguriert, welche Container ausgerollt, überwacht und verwaltet werden sollen. Kubernetes löst diese Aufgabe auch mit einer hohen Anzahl an Containern problemlos. Außerdem kann Kubernetes Ressourcen perfekt einsetzen. Maschinen, die nicht benötigt werden, können entweder ausgeschaltet oder an andere Tasks weitervergeben werden, um Kosten sowie Kapazitäten zu sparen und folglich ein besseres Ressourcenmanagement zu ermöglichen.

Auf welchen Betriebssystemen läuft Docker?

Ein Docker-Container läuft mit der Engine direkt unter Linux und auf jedem Host-Computer, der die Container-Laufzeitumgebung „Docker Desktop“ unterstützt (Mac und Windows). Die Anwendungen müssen nicht an das Host-Betriebssystem angepasst werden. So kann sowohl die Anwendungsumgebung, als auch die zugrunde liegende Betriebssystemumgebung sauber und minimalistisch gehalten werden. Containerbasierte Anwendungen können so problemlos von Systemen in Cloud-Umgebungen oder von Entwickler-Notebooks auf Server geschoben werden, wenn das Zielsystem Docker und alle damit verwendeten Tools von Drittanbietern unterstützt.

Wie kann Docker installiert werden?

• Installationsanleitung für Docker Desktop (Windows)
• Installationsanleitung für Docker Desktop (Mac)
• Installationsanleitung für die Docker-Engine auf diversen Linux Distributionen

Microservices-Modell – Was ist das?

Die meisten Geschäftsanwendungen bestehen aus mehreren separaten Komponenten, die in einem sogenannten „Stack“ organisiert sind. Beispiele hierfür sind ein Webserver, eine Datenbank oder ein In-Memory-Cache. Container ermöglichen es, diese einzelnen Komponenten zu einer funktionalen Einheit mit leicht austauschbaren Teilen zusammenzustellen. Verschiedene Container können diese Komponenten beinhalten. So kann jede Komponente für sich gepflegt, aktualisiert und unabhängig von den anderen modifiziert werden. Im Grunde ist dies das Microservices-Modell des Anwendungsdesigns. Indem die Anwendungsfunktionalität in separate und in sich geschlossene Dienste unterteilt ist, bietet das Modell eine Alternative zu langsamen traditionellen Entwicklungsprozessen und unflexiblen Apps. Leichtgewichtige übertragbare Container machen es einfacher, Microservices basierende Anwendungen zu erstellen und zu pflegen.

Alles in allem trägt Docker dazu bei, die Verwaltung einer kompletten Infrastruktur wesentlich zu vereinfachen, indem es die zugrunde liegenden Instanzen leichter, schneller und robuster macht. Darüber hinaus trennt es die Anwendungsschicht von der Infrastrukturebene und bringt die dringend benötigte Portabilität, Zusammenarbeit und Kontrolle über die Softwarebereitstellungskette. Es wurde für moderne DevOps-Teams entwickelt. Das Verständnis seiner Architektur kann helfen, das Beste aus containerisierten Anwendungen herauszuholen.

Der Beitrag Docker – Verpacken, verteilen und überall ausführen – Laufzeitumgebung für Softwareanwendungen erschien zuerst auf CEOsBay.