Dieser Artikel widmet sich dem Thema Containerisierung, einem Prozess, der in der Informatik immer mehr an Bedeutung gewinnt. Robuste und einfach zu verwalten: Hier erfährst du, was Containerisierung bedeutet und welche Rolle sie in der Softwareentwicklung spielt. Weiterhin wird ein anschauliches Beispiel mit Docker vorgestellt und ein Vergleich zur alternativen Technik der Virtualisierung gezogen. Abschließend werden Vor- und Nachteile sowie praxisnahe Anwendungsbeispiele beleuchtet. Dieser Artikel liefert den kompakten Einstieg zum Verständnis und den Umgang mit Containerisierung.
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Die Informatik ist ein sich ständig weiterentwickelndes Feld und die Containerisierung ist ein wichtiger Bestandteil davon. Mit der immer zunehmenden Beliebtheit von Cloud-nativen Anwendungen ist die Containerisierung für viele zu einer unverzichtbaren Technik geworden. Doch was ist eigentlich Containerisierung und warum ist sie so wichtig?
Zuerst wollen wir uns mit den Grundlagen befassen. Was bedeutet eigentlich Containerisierung?
Containerisierung ist eine Methode zur Isolierung und Verpackung einer Anwendung und ihrer Abhängigkeiten in einem "Container", so dass es auf jeder Infrastruktur ausgeführt werden kann. Dies gewährleistet, dass die Anwendung in jeder Umgebung gleich funktioniert, egal ob es sich um einen Entwickler-Laptop, ein Testsystem oder ein Produktionscluster in der Cloud handelt.
Container sind leichtgewichtige und tragbare Softwarepakete, die alles beinhalten, was eine Anwendung benötigt, um zu laufen, einschließlich Code, Laufzeitumgebung, Systemtools, Systembibliotheken und Einstellungen.
Ein Beispiel für Containerisierung könnte der Betrieb einer Webanwendung sein. Normalerweise müsste man den Webserver, die Datenbank und alle notwendigen Dienste einzeln installieren und konfigurieren. Mit einem Container sind alle diese Elemente bereits enthalten und vorkonfiguriert, man muss also lediglich den Container starten.
Ein interessanter Aspekt der Containerisierung ist die Möglichkeit, Mikrodienstarchitekturen zu unterstützen. Hierbei werden Anwendungen nicht als monolithische Blöcke gebaut, sondern in kleinere, unabhängige Komponenten unterteilt - die sogenannten Mikrodienste. Jeder dieser Mikrodienste kann in einem eigenen Container betrieben werden, was die Skalierung und Wartung erleichtert.
Vielleicht hast du schon von Dockern gehört - einem der bekanntesten Tools für die Arbeit mit Containern. Docker ermöglicht es dir, eine App und ihre Abhängigkeiten in einem Docker-Image zu "verpacken". Dieses Image kann dann auf jedem System laufen, das Docker installiert hat.
Ein Docker-Image ist eine read-only Vorlage, die die Anweisungen zum Erstellen eines Docker-Containers enthält. Es ist ein bisschen vergleichbar mit einer virtuellen Maschine, nur dass ein Docker-Image nur die Software und die Abhängigkeiten und nicht das gesamte Betriebssystem beinhaltet.
Zum Erstellen eines Docker-Images schreibst du ein Dockerfile. Dies ist eine Textdatei, die eine Anweisungsliste zum Erstellen des Images enthält.
FROM ubuntu:18.04 RUN apt-get update RUN apt-get install -y python3 python3-pip COPY . /app WORKDIR /app RUN pip3 install -r requirements.txt CMD ["python3", "app.py"]
In diesem Dockerfile wird zunächst ein Ubuntu 18.04 Image als Basis benutzt. Darauf werden Python 3 und pip installiert. Dann wird der aktuelle Ordner (. bedeutet hier "aktuell") in den Ordner /app im Container kopiert. Das Arbeitsverzeichnis wird auf /app gesetzt. Anschließend werden die Python Abhängigkeiten installiert und schließlich ein Python Skript gestartet.
Nach dem Schreiben und speichern des Dockerfiles kannst du ein Docker-Image daraus erstellen. Einmal erstellt, kannst du dieses Docker-Image immer wieder verwenden, um neue Container zu starten.
Newsgenommen du hast eine Webanwendung entwickelt und möchtest sicherstellen, dass sie auf allen Systemen gleich funktioniert. Du erstellst ein Docker-Image deiner Anwendung und lädst es auf Docker Hub hoch. Ein anderer Entwickler kann nun dein Docker-Image herunterladen und sofort einen Container mit deiner Webanwendung starten, ohne sich um die Installation und Konfiguration von Abhängigkeiten kümmern zu müssen.
Auf die Weise hilft die Containerisierung, das "Es funktioniert auf meinem Computer"-Problem zu lösen und sorgt für eine reibungslose Lieferung und Bereitstellung von Software.
Es gibt viele Tools und Plattformen, die die Verwaltung von Containern unterstützen, darunter Kubernetes, Docker Swarm, Amazon ECS, OpenShift und viele mehr. Aber das ist ein Thema für einen eigenen Beitrag!
Für die Containerisierung gibt es viele verschiedene Tools, aber Docker hat sich dabei als eine der beliebtesten Lösungen etabliert. Docker macht es einfach, Anwendungen und ihre Abhängigkeiten in Containern zu verpacken und diese dann überall auszuführen.
Die Grundidee von Docker besteht darin, den Code und alle Abhängigkeiten einer Anwendung in einen Container zu verpacken. Dieser Container enthält alles, was die Anwendung zum Laufen braucht, einschließlich der Runtime, notwendiger Systemtools, Bibliotheken und sonstigen Abhängigkeiten. Das bedeutet, dass die Anwendung auf jedem System mit einer Docker-Installation problemlos ausgeführt werden kann.
Docker ist eine Open-Source-Software, die die Automatisierung der Bereitstellung, der Skalierung und des Betriebs von Anwendungen in Containern ermöglicht. Es bietet eine einfache Möglichkeit, Anwendungen sicher zu verpacken und zu versenden, unabhängig von der zugrundeliegenden Infrastruktur.
Docker verwendet eine Client-Server-Architektur. Der Docker-Client kommuniziert mit dem Docker-Daemon, der die Erstellung, den Betrieb und die Überwachung der Docker-Container durchführt. Der Docker-Client und der Docker-Daemon können auf dem gleichen System laufen, oder der Docker-Client kann mit einem Docker-Daemon auf einem anderen System kommunizieren.
Die wichtigsten Befehle für die Arbeit mit Docker sind:
Angenommen, du möchtest eine Python-Webanwendung in einem Docker-Container betreiben. Du würdest zunächst ein Dockerfile schreiben, das die Anweisungen für Docker enthält, wie das Image erstellt werden soll. Dann würdest du das Docker-Image mit 'docker build' erstellen und anschließend mit 'docker run' einen Container aus diesem Image starten.
Um den Einsatz von Docker in der Praxis zu veranschaulichen, schauen wir uns ein einfaches Beispiel an. Wir werden ein einfaches Webserver-Dockerfile erstellen und dann zeigen, wie dieses in der Praxis verwendet wird.
Angenommen, du hast eine einfache Webanwendung, die in Node.js geschrieben ist. Du hast eine datei namens "server.js" und eine "package.json"-Datei, die alle Abhängigkeiten deiner Anwendung auflistet.
Zunächst brauchst du ein Dockerfile. Hier ist ein einfaches Beispiel:
FROM node:14 WORKDIR /usr/src/app COPY package*.json ./ RUN npm install COPY . . EXPOSE 8080 CMD [ "node", "server.js" ]
Erst wird das offizielle Node.js-Image als Basis verwendet. Dann wird das Arbeitsverzeichnis auf '/usr/src/app' gesetzt und die 'package.json'-Datei in das Docker-Image kopiert. Mit 'npm install' werden dann alle notwendigen Abhängigkeiten installiert. Danach wird der gesamte übrige Code in das Docker-Image kopiert. Dann wird Port 8080 geöffnet und schließlich die Anwendung gestartet.
Um dieses Dockerfile zu verwenden und ein Docker-Image zu erstellen, würdest du Folgendes tun:
docker build -t my-web-app .
Damit wird ein Docker-Image namens "my-web-app" erstellt. Mit dem folgenden Befehl könntest du dann einen Container aus diesem Image starten:
docker run -p 8080:8080 -d my-web-app
Nehmen wir an, du hast eine Webanwendung entwickelt und sie in einem Docker-Container verpackt. Du könntest diese Anwendung dann mit einem einzigen 'docker run'-Befehl auf jedem System starten, auf dem Docker installiert ist. Ganz egal, ob das deine eigene Maschine ist, ein Server im Rechenzentrum oder eine virtuelle Maschine in der Cloud.
Docker hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Software entwickelt und bereitgestellt wird, grundlegend zu verändern. Durch die Vereinfachung des Prozesses und die Sicherstellung, dass Anwendungen überall gleich funktionieren, spart Docker Entwicklern viel Zeit und Kopfschmerzen.
Die beiden Techniken der Virtualisierung und der Containerisierung werden häufig in Diskussionen über moderne Infrastrukturen gegenübergestellt. Beide Ansätze haben ihre eigenen Stärken und Schwächen und es hängt von den spezifischen Anforderungen eines Projekts ab, welcher Ansatz besser geeignet ist.
In einer Virtualisierungsumgebung werden mehrere Betriebssysteminstanzen auf derselben physischen Hardware ausgeführt. Jede dieser Instanzen läuft in einem eigenen virtuellen Maschine (VM), die über einen Hypervisor verwaltet wird. Daher hat jede VM ihre eigene vollständige Kopie des Betriebssystems, einen eigenen Binär- und Systembibliotheksbereich sowie einen eigenen virtuellen Hardwarestapel.
Im Gegensatz dazu teilen Container in einer Containerumgebung das gleiche Betriebssystem des Hosts und jeder Container teilt die Binärdateien und Systembibliotheken. Unterschiede zwischen Containern sind in ihren Anwendungsdateien und ihrem Zustand.
Virtualisierung ist eine Technik zur Bereitstellung von isolierten, reproduzierbaren und portablen Arbeitsumgebungen. Mechanismen zur Ressourcenverwaltung und Isolierung werden von der unterliegenden Infrastrukturebene bereitgestellt, typischerweise einem Hypervisor.
Containerisierung ist eine leichtgewichtige Methode zur Virtualisierung, die auf Betriebssystemebene erfolgt und weniger Overhead und mehr Effizienz als herkömmliche Virtualisierung bietet. Ressourcenmanagement und Isolierung werden vom Betriebssystemkern über Mechanismen wie cgroups und namespaces bereitgestellt.
Zum Beispiel könntest du einen einzelnen physischen Server haben und diesen mit einer Virtualisierung in mehrere vollständige Betriebssysteminstanzen unterteilen, die jeweils ihre eigenen Anwendungen ausführen. Auf der anderen Seite könntest du denselben Server mit Containern nutzen und ein einziges Betriebssystem haben, das mehrere Anwendungsinhalte teilt, wobei jeder in seinen eigenen, isolierten Container verpackt ist.
Beide Ansätze - Virtualisierung und Containerisierung - haben das Ziel, Anwendungen von der physischen Hardware zu isolieren und sicherzustellen, dass sie in konsistenten, reproduzierbaren und isolierten Umgebungen ausgeführt werden können. Aber sie machen dies auf unterschiedliche Weisen.
Die virtuelle Maschinen-Technik hat den Vorteil, dass sie die höchste Isolationsstufe bietet, da jede VM vollständig von den anderen getrennt ist. Aber dieses hohe Isolationsniveau führt zu mehr Overhead, da für jede VM eine vollständige Betriebssysteminstanz ausgeführt werden muss.
Container hingegen sind leichtgewichtiger, da sie das Betriebssystem des Hosts teilen. Das bedeutet weniger Overhead und die Möglichkeit, mehr Anwendungen auf derselben Hardware auszuführen. Allerdings bietet diese Methode ein etwas geringeres Isolationsniveau zwischen den einzelnen Anwendungen.
Wenn du eine Anwendung in einer Umgebung bereitstellen musst, in der die vollständige Isolierung der Workloads von grundlegender Bedeutung ist, ist die Virtualisierung der beste Ansatz. Zum Beispiel, wenn du mehrere Kunden hast, die auf derselben physischen Hardware arbeiten und die vollständige Trennung zwischen ihren Umgebungen benötigen. Aber wenn du einen Dienst mit hoher Dichte und hoher Effizienz bereitstellen musst, bei dem die Ressourcennutzung eine größere Rolle spielt, ist die Containerisierung der bessere Ansatz. Zum Beispiel, wenn du eine Microservice-Architektur implementierst, bei der viele kleine Dienste auf einer Maschine laufen und Ressourcen teilen müssen.
Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen besteht in der Art und Weise, wie sie mit dem Netzwerk umgehen. In VM-basierten Umgebungen haben wir typischerweise ein traditionelles Netzwerkmodell, bei dem jedes Element seine eigene IP-Adresse hat und über Vernetzung auf Betriebssystemebene miteinander verbunden ist. Bei der Containerisierung hingegen fallen oft Netzwerke wie Docker-Netzwerke oder Kubernetes-Netzwerke an, die ein flaches Netzwerk bilden und die Netzwerksegmentierung auf Anwendungsebene handhaben, was für Entwickler oft einfacher zu handhaben ist.
Containerisierung hat viele Vorteile, die dazu beitragen, besonders Agile Softwareentwicklung zu fördern. Trotzdem sollte beachtet werden, dass auch Nachteile entstehen können. Diese hängen in den meisten Fällen stark von den spezifischen Projektanforderungen und Umständen ab.
Die Vorteile der Containerisierung sind vielfältig und können sowohl technischer als auch organisatorischer Natur sein. Gleichzeitig ergeben sich aus der Art und Weise, wie containerisierte Umgebungen konzipiert und betrieben werden, auch bestimmte Nachteile.
Die Vorteile der Containerisierung umfassen:
Allerdings lässt sich auch eine Reihe von Nachteilen erkennen:
Es ist wichtig zu beachten, dass viele dieser Nachteile durch sorgfältige Planung und geeignete Sicherheitsvorkehrungen gemildert werden können. Zum Beispiel kann der Einsatz spezialisierter Container-Sicherheitswerkzeuge dazu beitragen, viele der Sicherheitsrisiken zu verringern, die mit der Nutzung von Containern verbunden sind.
Das zentrale Prinzip der Containerisierung ist die Isolierung. Dies bedeutet, dass jede Anwendung und ihre Abhängigkeiten in einem eigenen Container verpackt werden, der unabhängig von anderen Containern auf dem gleichen Host ausgeführt werden kann. Dieses Prinzip der Isolierung hat wichtige Auswirkungen auf verschiedene Aspekte der Softwareentwicklung und -bereitstellung.
Eine Folge der hohen Grad an Isolierung ist, dass Entwickler und Betriebsteams extrem flexibel sind in der Auswahl ihrer Tools, Sprachen und Frameworks. Jeder Container kann seine eigenen spezifischen Abhängigkeiten haben, ohne dass sich diese auf andere Container auswirken. Wenn man weiter geht, kann man annehmen, dass selbst die kleinsten Bestandteile einer Anwendung in den verschiedenen Containern aufgeteilt und unabhängig voneinander skaliert und bereitgestellt werden können.
Ein weiteres Prinzip der Containerisierung ist die Portabilität. Container können überall ausgeführt werden, wo Docker bzw. eine kompatible Laufzeitumgebung installiert ist. Dies vereinfacht die Bereitstellung und den Betrieb von Anwendungen erheblich, da sie in konsistenten, reproduzierbaren Umgebungen ausgeführt werden können, unabhängig davon, auf welcher physischen oder virtuellen Infrastruktur sie ausgeführt werden.
Außerdem ist die Skalierbarkeit ein zentraler Aspekt der Containerisierung. Da Container leichtgewichtig sind und schnell starten, können Anwendungen einfach horizontal skaliert werden, indem einfach mehr Container gestartet werden. Dies ist insbesondere in Mikroservice-Architekturen oder bei Cloud-nativen Anwendungen von großer Bedeutung.
Trotz all dieser Vorteile ist die Containerisierung nicht immer der ideale Ansatz für jede Art von Anwendung oder in jeder Umgebung. Beispielsweise sind einige Legacy-Anwendungen, die eng mit dem zugrunde liegenden Betriebssystem interagieren, möglicherweise nicht für die Ausführung in Containern geeignet. Gleichzeitig können Anwendungen, die eine hohe Isolation oder spezielle Hardware-Zugriffsanforderungen haben, möglicherweise nicht von den Vorteilen der Containerisierung profitieren.
Zum Beispiel könnten in einer datenintensiven Anwendung die einzelnen Datenverarbeitungsaufgaben in separate Container verpackt werden. Jeder dieser Container könnte dann unabhängig voneinander skaliert werden, je nachdem, wie viel Datenverarbeitung benötigt wird. Bei Spitzen in der Nachfrage könnten schnell weitere Container-Instanzen gestartet werden, um die zusätzliche Last zu bewältigen, und wenn die Nachfrage sinkt, könnten diese zusätzlichen Instanzen wieder gestoppt werden, um Ressourcen zu sparen.
Containerisierung hat sich als effektives Mittel zur Lösung vieler Herausforderungen im Bereich der Softwareentwicklung und -bereitstellung erwiesen. Eine Vielzahl von Anwendungen und Diensten, die wir heute verwenden, sind wahrscheinlich auf Containertechnologie angewiesen.
Container können in einer Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt werden. Eine typische Anwendung ist die Unterstützung von Microservices-Architekturen, wo sie dazu beitragen, den Betrieb und die Skalierung von unabhängigen Diensten zu vereinfachen.
Ein Container erlaubt es, jede Mikroservice-Komponente unterschiedlich zu konfigurieren und zu managen, um ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen. Des Weiteren tragen Container zur hoher Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit bei, da sie schnell und einfach neu gestartet oder repliziert werden können, falls ein einzelner Dienst ausfällt.
Ein weiterer Anwendungsfall für Container ist das Testen von Software. Containers erlauben es, Testumgebungen schnell zu erstellen und zu zerstören. Sie stellen sicher, dass Tests in isolierten und reproduzierbaren Umgebungen durchgeführt werden, was zu zuverlässigeren Testergebnissen führt.
Außerdem ist die Containerisierung für Continuous Integration / Continuous Delivery (CI/CD) Prozesse sehr nützlich. Bei diesem Vorgehen kann jeder Schritt des Prozesses in einem eigenen Container durchgeführt werden, was zu einer hohen Flexibilität und Kontrolle führt.
Interessanterweise wird die Container-Technologie auch in der Forschung eingesetzt. In der wissenschaftlichen Datenanalyse zum Beispiel, wo es wichtig ist, dass Berechnungen reproduzierbar sind und unter den gleichen Bedingungen durchgeführt werden. Container können dabei helfen, die exakte Umgebung zu speichern, in der eine bestimmte Datenanalyse durchgeführt wurde, einschließlich der genauen Versionen von Software und Analysetools.
Einige der bekanntesten Beispiele für Container-Implementierungen stammen von großen Tech-Unternehmen wie Google und Netflix. Diese Unternehmen nutzen Containerisierung, um ihre massiven, globalen Dienste zu unterstützen.
Google, zum Beispiel, ist der Entwickler hinter Kubernetes, der am weitesten verbreiteten Container-Management-Plattform. Google selbst nutzt Container zur Ausführung von Diensten wie Search, Gmail und Google Maps. Tatsächlich wurde berichtet, dass Google jede Woche Milliarden von Containern startet.
Netflix, ein Riese des Streaming-Dienstes, verwendet Container, um seine globale Content-Delivery-Plattform zu unterstützen. Netflix hat ein Tool mit dem Namen Titus entwickelt, das eine Container-Management-Plattform ist, die auf ihren spezifischen Anforderungen und Arbeitslasten basiert.
Aber auch außerhalb solcher Tech-Riesen hat Containerisierung breite Anwendung gefunden. Ein Beispiel ist das Bioinformatik-Unternehmen Biogen, das Container zur Bereitstellung einer umfangreichen Datenanalyse-Pipeline verwendet. Durch die Verwendung von Containern kann Biogen große Mengen genetischer Daten verarbeiten, wobei jeder Analyse-Schritt in einem eigenen, isolierten Container ausgeführt wird. Dies ermöglicht eine viel größere Skalierbarkeit und Flexibilität im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.
Was versteht man unter Containerisierung in der Informatik?
Containerisierung ist eine Methode zur Isolierung und Verpackung einer Anwendung und ihrer Abhängigkeiten in einem "Container", damit es auf jeder Infrastruktur ausgeführt werden kann. Dies gewährleistet, dass die Anwendung immer gleich funktioniert, egal auf welchem System sie ausgeführt wird.
Was ist ein Docker-Image und wofür wird es benutzt?
Ein Docker-Image ist eine read-only Vorlage, die die Anweisungen zum Erstellen eines Docker-Containers enthält. Es beinhaltet die Software und die Abhängigkeiten einer Anwendung, aber nicht das gesamte Betriebssystem. Es wird benutzt, um eine App und ihre Abhängigkeiten zu verpacken, damit sie auf jedem System laufen können, das Docker installiert hat.
Was ist die Grundidee hinter Docker?
Docker verpackt den Code und alle Abhängigkeiten einer Anwendung in einen Container, der alles enthält, was die Anwendung zum Laufen braucht. Dies ermöglicht, dass die Anwendung auf jedem System mit einer Docker-Installation problemlos ausgeführt werden kann.
Wie wäre ein einfacher Prozessablauf, um eine Node.js-Anwendung in einem Docker-Container zu betreiben?
Zuerst erstellst du ein Dockerfile, das das offizielle Node.js-Image als Basis verwendet. Nachdem du den Code und die 'package.json'-Datei in das Docker-Image kopiert hast und alle notwendigen Abhängigkeiten installiert hast, öffnest du den Port 8080 und startest die Anwendung. Um das Docker-Image zu erstellen und einen Container zu starten, verwendest du die Befehle 'docker build' und 'docker run'.
Was ist der Hauptunterschied zwischen Virtualisierung und Containerisierung?
Bei der Virtualisierung laufen mehrere Betriebssysteminstanzen auf der gleichen Hardware, jede in einer eigenen virtuellen Maschine. Containerisierung hingegen ermöglicht es, dass mehrere Anwendungen auf demselben Betriebssystem laufen, jede in ihrem eigenen isolierten Container.
Welche Technik bietet eine höhere Isolationsstufe und welche ist effizienter in Bezug auf Ressourcennutzung?
Die Virtualisierung bietet eine höhere Isolationsstufe, da jede virtuelle Maschine vollständig von den anderen getrennt ist. Containerisierung ist effizienter in Bezug auf Ressourcennutzung, da sie das Betriebssystem des Hosts teilt und damit weniger Overhead erzeugt.
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