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 Infrastructure-as-Code (IaC)?

Infrastructure-as-Code ist ein Ansatz zur Verwaltung und Bereitstellung von IT-Infrastrukturen durch Code anstelle manueller Prozesse. Anstatt Server, Netzwerke und andere Infrastrukturkomponenten manuell einzurichten, werden sie in einer maschinenlesbaren Konfigurationsdatei definiert und automatisiert bereitgestellt. Dies ermöglicht eine konsistente und wiederholbare Bereitstellung von IT-Ressourcen.

Vorteile

1. Automatisierung und Effizienz

Durch die Nutzung von IaC lassen sich IT-Infrastrukturen automatisiert bereitstellen und verwalten. Dies reduziert Fehlerquellen und beschleunigt den Bereitstellungsprozess erheblich.

2. Konsistenz und Reproduzierbarkeit

Damit wird sichergestellt, dass jede Bereitstellung identisch ist. Dadurch werden Inkonsistenzen zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen minimiert.

3. Skalierbarkeit

Da man Infrastruktur per Code definiert, können Unternehmen ihre Systeme einfach hoch- oder herunterskalieren, je nach Bedarf.

4. Nachvollziehbarkeit und Versionierung

IaC erlaubt es, Änderungen an der Infrastruktur wie Code zu behandeln. Dies bedeutet, dass man jede Modifikation nachvollziehen und bei Bedarf rückgängig machen kann.

5. Kosteneinsparungen

Automatisierung und schnellere Bereitstellungen sparen Zeit und damit auch Kosten. Zudem kann man durch optimierte Ressourcenverwaltung eine effizientere Nutzung von Infrastruktur erzielen.

Beliebte IaC-Tools

Es gibt eine Vielzahl von Tools, die in der Praxis zum Einsatz kommen. Hier sind einige der bekanntesten:

• Terraform – Ein Open-Source-Tool von HashiCorp, für die Verwaltung verschiedener Cloud-Plattformen. Mehr Informationen gibt es auf der offiziellen Webseite und auf GitHub. Ich werde in der Zukunft sicherlich auch noch einen gesonderten Beitrag darüber schreiben.
• AWS CloudFormation – Ein von Amazon bereitgestelltes Tool zur Automatisierung der AWS-Infrastruktur.
• Ansible – Ein einfaches und leistungsfähiges Automatisierungstool, welches man auch für das Konfigurationsmanagement nutzen kann.
• Puppet und Chef – Zwei weitere populäre Tools zur Automatisierung und Verwaltung von IT-Infrastrukturen.

Best Practices für IaC

Um das volle Potenzial von IaC auszuschöpfen, sollte man einige bewährte Vorgehensweisen beachten:

• Verwendung von Versionskontrolle: Man sollte IaC wie Software behandeln und in Git oder anderen Versionskontrollsystemen speichern.
• Modularisierung der Infrastruktur: Durch das Zerlegen der Infrastruktur in kleinere Module wird die Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit erhöht.
• Regelmäßiges Testen: Infrastruktur-Code sollte man vor der Bereitstellung testen, um Fehler zu vermeiden. Hierzu macht es Sinn, die Kategorie Testing im Auge zu behalten.
• Dokumentation und Schulung: Eine gute Dokumentation und geschulte Teams erleichtern den Umgang mit IaC.

Fazit

Infrastructure-as-Code ist ein leistungsfähiger Ansatz, der Unternehmen dabei hilft, ihre IT-Infrastruktur effizienter und sicherer zu verwalten. Durch Automatisierung, Konsistenz und Skalierbarkeit bietet IaC erhebliche Vorteile und wird in der modernen IT-Landschaft immer wichtiger. Unternehmen, die sich frühzeitig mit IaC auseinandersetzen und es implementieren, können langfristig von höherer Agilität und niedrigeren Betriebskosten profitieren.

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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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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.