Was sind Microservices?

Microservices sind ein Architekturstil, bei dem eine Anwendung nicht als ein großes, monolithisches System entwickelt wird, sondern aus vielen kleinen, voneinander unabhängigen Diensten besteht. Jeder dieser Services erfüllt eine klar abgegrenzte Aufgabe – zum Beispiel Benutzermanagement, Zahlungsabwicklung oder Produktsuche – und kommuniziert mit den anderen über klar definierte Schnittstellen (meistens per HTTP/REST oder Messaging).

Vorteile von Microservices

Unabhängigkeit der Teams
Da jeder Service separat entwickelt und bereitgestellt werden kann, können Teams autonom arbeiten, ihre bevorzugten Technologien wählen und Änderungen schneller umsetzen.

Skalierbarkeit
Nicht die ganze Anwendung muss hochskaliert werden – nur die Services, die es wirklich brauchen. So kann zum Beispiel der Suchservice bei Lastspitzen getrennt von anderen Komponenten skaliert werden.

Fehlertoleranz
Ein Fehler in einem Service muss nicht gleich die gesamte Anwendung lahmlegen. Durch geeignete Maßnahmen (z.B. Circuit Breaker, Retry-Strategien) können Microservices robuster werden.

Schnellere Releases
Dank unabhängiger Deployments lassen sich einzelne Komponenten aktualisieren, ohne das ganze System neu auszrollen.

Herausforderungen

Komplexität der Kommunikation
Wo früher einfache Funktionsaufrufe genügten, müssen heute Netzwerkanfragen, Timeouts, Fehlertoleranz und Datenkonsistenz zwischen Services bedacht werden.

Monitoring und Debugging
In einer Microservices-Architektur ist es schwieriger, den Überblick zu behalten. Gute Logging-, Tracing- und Monitoring-Tools sind Pflicht.

Datenmanagement
Jeder Service verwaltet idealerweise seine eigene Datenbank. Dadurch entstehen neue Herausforderungen bei der Konsistenz und bei komplexen Abfragen.

DevOps- und Infrastruktur-Aufwand
Continuous Integration, Deployment, Containerisierung (z.B. Docker), Orchestrierung (z.B. Kubernetes) – wer Microservices ernst meint, muss auch die passende Infrastruktur beherrschen.

Wann lohnt sich der Einsatz?

Microservices sind kein Allheilmittel. Für kleine Teams oder überschaubare Anwendungen kann ein gut strukturierter Monolith die bessere Wahl sein. Der Umstieg darauf lohnt sich vor allem, wenn:

• mehrere Teams gleichzeitig an der Anwendung arbeiten,
• Skalierbarkeit ein zentrales Thema ist,
• einzelne Komponenten sich unterschiedlich schnell entwickeln,
• Continuous Delivery aktiv betrieben wird.

Fazit

Microservices bieten enorme Vorteile in Sachen Flexibilität, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit – bringen aber auch mehr Komplexität mit sich. Wer den Schritt wagt, sollte sich der technischen und organisatorischen Anforderungen bewusst sein. Mit einer guten Strategie und den richtigen Tools können Microservices jedoch ein echter Gamechanger sein.

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Was ist DevOps?

DevOps ist ein Kofferwort, das aus den Begriffen „Development“ (Entwicklung) und „Operations“ (Betrieb) zusammengesetzt ist. Es beschreibt eine Philosophie, Kultur und Praxis, die darauf abzielt, die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Entwicklern (Dev) und IT-Experten im Betrieb (Ops) zu verbessern. Der Ansatz ermöglicht es, Software schneller und mit höherer Qualität zu entwickeln, bereitzustellen und zu überwachen.

Grundprinzipien von DevOps

1. Zusammenarbeit: DevOps legt Wert auf eine enge Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Teams, um Wissensaustausch, gegenseitiges Verständnis und gemeinsame Verantwortung zu fördern.
2. Automatisierung: Die Automatisierung von Prozessen spielt eine zentrale Rolle in DevOps, um manuelle Aufgaben zu reduzieren und um Fehler zu minimieren.
3. Continuous Integration (CI): CI ist das automatisierte Zusammenführen von Codeänderungen aus unterschiedlichen Entwicklungsarbeiten. Dadurch kann man frühzeitig mögliche Konflikte oder Fehler erkennen und beheben.
4. Continuous Delivery (CD): Hierbei handelt es sich um die fortlaufende Bereitstellung von Software in verschiedenen Umgebungen (Test (Siehe TDD und BDD)), Staging, Produktion) zur Validierung und schnellen Bereitstellung von Updates.
5. Feedback und Lernen: DevOps ermutigt Teams, kontinuierlich Feedback zu sammeln und daraus zu lernen, um stetige Verbesserungen in der Softwareentwicklung zu erzielen.

Vorteile von DevOps

1. Schnellere Auslieferung bzw. Markteinführung: Durch die verbesserte Zusammenarbeit und Automatisierung von Prozessen kann man Software schneller entwickeln und ausliefern, was zu einem Wettbewerbsvorteil führt.
2. Höhere Qualität: Man kann Fehler frühzeitig entdecken und beheben, wodurch man die Qualität der Software verbessert.
3. Reduzierte Kosten: Durch effizientere Prozesse und Automatisierung kann man die Kosten senken und Ressourcen optimal nutzen.
4. Erhöhte Flexibilität: Die enge Zusammenarbeit und ständige Verbesserung der Prozesse ermöglichen es Unternehmen, schneller auf Veränderungen zu reagieren und Innovationen voranzutreiben.

Nachteile von DevOps

Obwohl es zahlreiche Vorteile für Unternehmen und Entwicklerteams bietet, gibt es auch einige Nachteile, die man bei der Einführung und Umsetzung dieses Ansatzes berücksichtigen sollte:

1. Kulturelle Herausforderungen: Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von DevOps ist der Wandel der Unternehmenskultur. Die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und IT-Experten im Betrieb erfordert eine Änderung von Denkmustern und Arbeitsweisen, was nicht immer einfach ist.
2. Anfangsinvestition: Um es erfolgreich umzusetzen, müssen Unternehmen oft in neue Tools, Technologien und Schulungen investieren. Dies kann insbesondere für kleinere Unternehmen eine finanzielle Belastung darstellen.
3. Komplexität: Die Einführung von DevOps kann zu erhöhter Komplexität führen, da man zusätzliche Prozesse und Tools in den Entwicklungs- und Betriebsablauf integrieren muss. Dies erfordert eine umfangreiche Planung und Koordination, um effizient und erfolgreich zu sein.
4. Widerstand im Team: Nicht alle Teammitglieder sind von Anfang an von den Vorteilen von DevOps überzeugt. Einige können skeptisch sein oder den Wandel ablehnen, was zu Konflikten und Spannungen innerhalb des Teams führen kann.
5. Sicherheitsrisiken: Trotz des DevSecOps-Ansatzes, bei dem man Sicherheit in den Entwicklungsprozess integriert, kann die Einführung von DevOps zu zusätzlichen Sicherheitsrisiken führen. Zum Beispiel kann die automatisierte Bereitstellung von Code unbeabsichtigte Sicherheitslücken oder Fehler aufweisen, die Angreifern ausnutzen könnten.
6. Kontinuierliche Anpassung: Da DevOps ein agiles Vorgehen erfordert, müssen sich Teams ständig an neue Technologien, Methoden und Prozesse anpassen. Dies kann anstrengend und zeitaufwändig sein und dazu führen, dass sich einige Mitarbeiter überfordert fühlen.

Um diese Nachteile zu minimieren, ist es wichtig, bei der Einführung von DevOps eine gut durchdachte Strategie zu verfolgen, die alle Aspekte des Prozesses berücksichtigt. Offene Kommunikation, Schulungen und das Sammeln von Feedback sind entscheidend, um ein erfolgreiches DevOps-Umfeld zu schaffen und die möglichen Nachteile zu bewältigen.

Best Practices für DevOps

1. Kultur der Zusammenarbeit fördern: Es ist entscheidend, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem Entwickler und IT-Experten im Betrieb offen kommunizieren und zusammenarbeiten können.
2. Tools und Technologien nutzen: Für eine erfolgreiche Implementierung von DevOps ist es wichtig, geeignete Tools und Technologien einzusetzen, um Prozesse zu automatisieren und die Zusammenarbeit zu erleichtern. Dazu zählen CI/CD-Tools wie Jenkins oder GitLab bzw. GitHub, Container-Technologien wie Docker und Kubernetes sowie Monitoring- und Logging-Tools wie Grafana und ELK Stack.
3. Infrastruktur als Code (IaC) einsetzen: Mit IaC können Entwickler und Betriebsteams die Infrastruktur ähnlich wie bei Softwareanwendungen entwickeln, verwalten und versionieren. Dadurch kann man die Konsistenz und Reproduzierbarkeit der Umgebungen gewährleisten. Beispiele für IaC-Tools sind Terraform, Ansible und Chef.
4. Monitoring und Feedback: Um kontinuierlich zu lernen und Verbesserungen voranzutreiben, sollten Unternehmen umfangreiches Monitoring einsetzen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und Feedback in den Entwicklungsprozess einfließen zu lassen.
5. Sicherheit integrieren: Man sollte auch den Aspekt der Sicherheit berücksichtigen, indem Entwickler und Betriebsteams eng mit Sicherheitsexperten zusammenarbeiten. Der Ansatz „DevSecOps“ betont die Integration von Sicherheitsmaßnahmen in den gesamten Softwarelebenszyklus.
6. Experimentieren und Lernen: Man sollte DevOps-Teams immer wieder ermutigen, kontinuierlich neue Technologien, Prozesse und Methoden auszuprobieren, um aus Fehlern zu lernen und Innovationen voranzutreiben.

Fazit

DevOps ist eine transformative Strategie, die in der modernen Softwareentwicklung unerlässlich geworden ist. Durch die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und IT-Experten im Betrieb, die Automatisierung von Prozessen und den kontinuierlichen Feedback- und Lernprozess wird die Softwareentwicklung beschleunigt, die Qualität verbessert und die Flexibilität erhöht.

Die Einführung von DevOps erfordert jedoch Zeit und Engagement, um sowohl die Kultur als auch die notwendigen Technologien und Prozesse in einem Unternehmen zu etablieren. Eine erfolgreiche Implementierung von DevOps setzt voraus, dass Unternehmen bereit sind, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und ihre Teams mit den notwendigen Ressourcen und dem Wissen auszustatten. Der Einsatz von Best Practices und eine fortwährende Verbesserung der Prozesse sind Schlüsselfaktoren für den Erfolg von DevOps in der Softwareentwicklung.

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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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Kurze Zeitreise

Jenkins ist in erster Linie eine Entwicklung von Kohsuke Kawaguchi. Einem ehemaligen Mitarbeiter von Sun Microsystems, der es unter dem Namen Hudson entwickelt hat. Kawaguchi verließ das Unternehmen, nachdem Oracle es Ende Januar 2010 übernahm. Er behielt aber die Leitung bei Hudson und arbeitete nach eigenen Angaben auf freiberuflicher Basis weiter bei Oracle. Oracle hielt nach wie vor die Namensrechte an Hudson. Aus diesem Grund hat man das Projekt schließlich in Jenkins umbenannt. Die Namensgebung erfolgte laut der Entwickler aufgrund der äquivalenten Assoziation der beiden Wörter mit dem Beruf des Butlers.

Oracle trieb die Entwicklung von Hudson weiterhin voran. Deshalb spricht man heute von einem Fork (einer „Abspaltung“) in der Softwareentwicklung. Im Jahr 2016 wurde die Entwicklung von Hudson zugunsten von Jenkins eingestellt und der Eclipse Foundation gespendet. Die Entwicklung wird jetzt als Open-Source-Projekt unter der Leitung der CD Foundation, einer Organisation innerhalb der Linux Foundation, verwaltet.

Wofür Pipelines?

Im Grunde genommen automatisieren Pipelines Tests und Berichte zu isolierten Änderungen in einer größeren Codebasis in Echtzeit und erleichtern die Integration unterschiedlicher Codezweige in einen Hauptzweig. Man erkennt dadurch schnell Fehler in einer Codebasis, erstellt die Software, automatisiert das Testen der Builds, bereitet die Codebasis für die Bereitstellung (Auslieferung) vor und stellt schließlich Code in Containern und auf virtuellen Maschinen sowie Bare-Metal- und Cloud-Servern bereit. Es gibt auch kommerzielle Versionen von Jenkins, auf die ich in diesem Beitrag aber nicht weiter eingehe.

Continious Integration / Kontinuierliche Integration

Kontinuierliche Integration hat sich seit der Erfindung weiterentwickelt. Ursprünglich war es die Norm, dass Teams einen Build pro Tag veröffentlichten. Nun ist es die Regel, dass jedes Teammitglied täglich oder häufiger Aktualisierungen einreicht, die man als Commit bezeichnet (Siehe Git / GitHub). Dies erfolgt bei jeder wesentlichen Änderung eines Builds. Bei der richtigen Anwendung bietet Continuous Integration verschiedene Vorteile, wie zum Beispiel ständige Rückmeldungen zum Status der Software. Da man durch CI, Mängel frühzeitig in der Entwicklung erkennt, sind Fehler in der Regel kleiner, weniger komplex und leichter zu beheben.

Jenkins und CI/CD

Im Laufe der Zeit wurden Jenkins Continuous Delivery und Deployment hinzugefügt. Continuous Delivery bedeutet, dass das Erstellen und Packen von Code für die spätere Bereitstellung in Test-, Produktions-Staging- und Produktionsumgebungen automatisiert wird. Continuous Deployment automatisiert den letzten Schritt der Bereitstellung des Codes an seinem endgültigen Ziel.

In beiden Fällen reduziert die Automatisierung die Anzahl der auftretenden Fehler, da die richtigen Schritte und Best Practices in Jenkins kodiert sind. Jenkins beschreibt einen gewünschten Zustand und der Automatisierungsserver stellt sicher, dass dieser Zustand erreicht wird. Darüber hinaus macht diese Automatisierung die Bereitstellung schneller, da Vorgänge nicht mehr an personelle Beschränkungen gebunden sind. Schließlich reduziert es die Belastung des Entwicklungs- und Betriebsteams, indem es die Notwendigkeit von manuellen Rollouts mitten in der Nacht und am Wochenende beseitigt.

Jenkins und Microservices

Jenkins bewährt sich besonders in Microservices-Architekturen. Da es eines der Ziele von Microservices ist, Anwendungen und Dienste häufig zu aktualisieren, sollte man dafür sorgen, dass die Bandbreite die Releases nicht verzögert. Mehr und kleinere Dienste mit schnelleren Update-Intervallen lassen sich nur durch Automatisierung gut umsetzen – und dafür ist es wohl die richtige Wahl.

Jenkins X

Das Jenkins X-Projekt wurde 2018 mit dem Ziel gestartet, eine moderne, Cloud-native Version von Jenkins zu erschaffen. Das Projekt steht ebenfalls unter der Leitung der CD Foundation. Die Architektur, Technologie und Pipeline-Sprache unterscheiden sich grundsätzlich von Jenkins. Jenkins X ist für Kubernetes konzipiert und verwendet es in einer eigenen Implementierung. Andere Cloud-native Technologien, die Jenkins X verwendet, sind Helm und Tekton, auf die ich in gesonderten Beiträgen eingehen werde.

Wie funktioniert Jenkins?

Jenkins läuft auf einer Vielzahl von Betriebssystemen bzw. Plattformen. Darunter gibt es Windows, MacOS und Unix-Varianten. Am besten jedoch läuft es auf Linux. Es erfordert mindestens eine Java 8 VM oder höher und kann auf Oracle Java Runtime Environment oder Open Java Development Kit ausgeführt werden. Normalerweise läuft es als Java-Servlet innerhalb eines Jetty-Anwendungsservers. Es kann aber auch auf anderen Java-Anwendungsservern wie Apache Tomcat ausgeführt werden. Auch kann es in einem Docker-Container ausgeführt werden. Im Docker Hub-Online-Repository sind aus diesem Grund schreibgeschützte Jenkins-Images verfügbar.

Um Jenkins zu auszuführen, werden Pipelines erstellt. Eine Pipeline ist eine Reihe von Schritten, die der Jenkins-Server ausführt. Diese Schritte sind in einem Klartext-Jenkins-File gespeichert. Das Jenkins-File verwendet eine geschweifte Klammersyntax, die einer JSON gleicht. Schritte in der Pipeline werden als Befehle mit Parametern deklariert und in geschweiften Klammern gekapselt. Der Jenkins-Server liest dann die Jenkins-Datei und führt die Befehle aus, wobei der Code die Pipeline vom festgeschriebenen Quellcode zur Produktionslaufzeit weiterleitet. Ein Jenkins-File kann über eine grafische Benutzeroberfläche oder durch Code erstellt werden.

Plugins

Für Jenkins sind eine Reihe von Plugins verfügbar, damit es mit anderen Tools zusammenarbeiten kann. Mit Plugins lässt sich auch der Funktionsumfang der Software erweitern. Fertige bzw. bewährte Plugins können aus dem Online-Repository für Jenkins-PlugIns heruntergeladen und über die Jenkins-Webbenutzeroberfläche oder -CLI (Kommandozeile, Command Line Interface) geladen werden. Man kann aber auch eigene Plugins entwickeln.

Plugins helfen bei der Integration anderer Entwicklertools in die Jenkins-Umgebung, fügen der Web-UI neue Elemente hinzu. Dies dient im Allgemeinen der erleichterten Verwaltung und Benutzung. Ein wichtiges Einsatzgebiet von Plugins ist das Bereitstellen von Integrationspunkten für CI/CD-Quellen und -Ziele. Dazu gehören Software-Versionskontrollsysteme (SVCs) wie Git und Atlassian BitBucket, Container-Laufzeitsysteme – insbesondere Docker, sowie Hypervisoren wie VMware vSphere, Public-Cloud-Instanzen wie Google Cloud Platform und AWS und schließlich Private-Cloud-Systeme wie OpenStack. Es gibt auch Plugins, die eine Kommunikation mit Betriebssystemen über FTP, CIFS und SSH unterstützen.

Plugins verwenden ihren eigenen Satz von Java-Annotationen und Designmustern, die definieren, wie sie instanziiert werden. Die Plugin-Entwicklung nutzt außerdem die Maven-Bereitstellung für Jenkins.

Sicherheit

Bei der Sicherheit geht es vor allem darum den Server und die Benutzer zu schützen. Die Serversicherheit wird mehr oder weniger auf dieselbe Art und Weise erreicht, wie auf regulären Servern. Der Zugriff auf den Standort, beispielsweise eine VM oder einen Bare-Metal-Server, ist so konfiguriert, dass möglichst wenige Prozesse mit dem Server kommunizieren dürfen. Dies wird durch typische Serverbetriebssysteme und Netzwerksicherheitsfunktionen erreicht.

Darüber hinaus ist der Zugriff auf den Server über die Jenkins-Benutzeroberfläche mit den regulären Mechanismen, wie Multi-Faktor-Authentifizierung oder der Beschränkung der Anzahl von legitimierten Benutzern, geschützt.

Jenkins enthält außerdem Sicherheitsfunktionen für die interne Nutzerdatenbank. Man unterscheidet zwei Sicherheitsbereiche. Zum einen den Sicherheitsbereich und den Autorisierungsbereich. Im Sicherheitsbereich regeln Administratoren, wer Zugriff hat, und im Autorisierungsbereich bestimmen die Nutzer selbst, was man mit dem Zugriff anstellen kann.

Fazit

Ein großer Vorteil von Jenkins sind die Unmengen an verfügbaren Plugins. Diese tragen zu einer enormen Flexibilität bei. Auch die umfangreichen Skript- und deklarativen Sprachen, mit denen man stark benutzerdefinierte Pipelines erstellen kann, stellen einen großen Mehrwert dar. Da es weitestgehend neutral ist, passt es gut in die meisten Umgebungen, einschließlich in komplexe Hybrid- und Multi-Cloud-Systeme.

Da Jenkins schon etwas länger als vergleichbare Lösungen in diesem Bereich verwendet wird, gibt es umfangreiche Dokumentationen und zahlreiche Community-Ressourcen, an denen man sich bedienen kann. Diese Ressourcen erleichtern die Installation, Verwaltung und Fehlerbehebung ungemein.

Da die gesamte Lösung auf Java basiert, steht es auf einer soliden Basis, die man mit gängigen Designmustern und Frameworks erweitern kann. Auch wenn sich die Installation relativ einfach gestaltet, kann es relativ schwierig sein, komplexe Pipelines zu entwickeln, zu debuggen und zu warten.

Das Open-Source-System ist außerdem eine Single-Server-Architektur. Dies kann jedoch die Ressourcen auf einen einzigen Computer, eine virtuelle Maschine oder einen Container einschränken. Cluster werden nicht unterstützt. Diese Tatsache kann die Leistung enorm einschränkten. Es kann auch dazu führen, dass es zum Server-Sprawl kommt und man den Überblick über all die einzelnen Jenkins-Server verliert.

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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.

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