Docker verstehen: Die Vorteile von Containern im Vergleich zu virtuellen Maschinen

Die Softwareentwicklung und -bereitstellung haben sich im letzten Jahrzehnt rasant weiterentwickelt. Eine der bedeutendsten Veränderungen war der Aufstieg der Container-Technologie, allen voran Docker. Container haben die Art und Weise, wie Entwickler Anwendungen erstellen, bereitstellen und ausführen, grundlegend verändert und bieten eine schlanke Alternative zu herkömmlichen virtuellen Maschinen (VMs). Dieser Beitrag erklärt, was Docker ist, warum Container so weit verbreitet sind, vergleicht Container mit VMs und zeigt, wie man Docker-Images mithilfe von CI/CD-Pipelines in einem Kubernetes-Cluster erstellt und bereitstellt.

Was ist Docker und warum sind Container so beliebt?

Docker ist eine Open-Source-Plattform, die die Bereitstellung von Anwendungen in schlanken, portablen Containern automatisiert. Ein Docker-Container verpackt eine Anwendung und alle ihre Abhängigkeiten, Bibliotheken und Konfigurationsdateien in eine einzige Einheit, die in verschiedenen Rechenumgebungen konsistent ausgeführt werden kann.

Warum Behälter so weit verbreitet sind

• Portabilität: Container laufen auf jedem System mit installiertem Docker auf die gleiche Weise, egal ob es sich um den Laptop eines Entwicklers, einen Testserver oder eine Cloud-Umgebung handelt.

• Effizienz: Container teilen sich den Kernel des Host-Betriebssystems, wodurch sie wesentlich leichter und schneller zu starten sind als virtuelle Maschinen.

• Konsistenz: Entwickler können sicher sein, dass sich die Anwendung in Entwicklung, Test und Produktion gleich verhält.

• Isolation: Container isolieren Anwendungen voneinander und verhindern so Konflikte zwischen Abhängigkeiten.

• Skalierbarkeit: Container lassen sich leicht replizieren und orchestrieren, wodurch sie sich ideal für Microservices und Cloud-native Anwendungen eignen.

  
  

Diese Vorteile haben Docker-Container zu einem Standardwerkzeug für die moderne Softwareentwicklung und -bereitstellung gemacht.

Vergleich von Docker-Containern und virtuellen Maschinen

Sowohl Docker-Container als auch virtuelle Maschinen bieten isolierte Umgebungen zum Ausführen von Anwendungen, jedoch auf grundlegend unterschiedliche Weise.

Aspekt	Docker-Container	Virtuelle Maschinen
Architektur	Gemeinsamer Host-Betriebssystemkernel, Ausführung isolierter Benutzerbereiche	Führen Sie ein vollständiges Gastbetriebssystem auf virtualisierter Hardware aus.
Größe	Leichtgewichtig, typischerweise Megabytes	Größer, oft mehrere Gigabyte
Startzeit	Sekunden oder weniger	Minuten
Ressourcennutzung	Niedrig, teilt Betriebssystemressourcen	Hoch, erfordert dedizierte Betriebssystemressourcen
Isolationsstufe	Prozessisolierung	Stärkere Isolation durch separates Betriebssystem
Portabilität	Hohe Systemportabilität dank Docker	Portabel, benötigt aber einen kompatiblen Hypervisor.
Anwendungsfälle	Mikrodienste, schnelle Bereitstellung, CI/CD-Pipelines	Betrieb mehrerer Betriebssystemtypen, ältere Anwendungen

Vorteile von Docker-Containern gegenüber VMs

• Schnellerer Start und Stopp: Container starten nahezu sofort.

• Geringerer Ressourcenverbrauch: Container benötigen weniger CPU, Arbeitsspeicher und Speicherplatz.

• Einfacheres Management: Anwendungen lassen sich leichter erstellen, ausliefern und aktualisieren.

• Besser geeignet für Microservices: Container eignen sich gut für kleine, modulare Dienste.

  
  

Nachteile von Docker-Containern

• Schwächere Isolation: Container teilen sich den Kernel des Host-Betriebssystems, was Sicherheitsrisiken bergen kann.

• Eingeschränkte Betriebssystemunterstützung: Container laufen üblicherweise unter Linux oder Windows auf kompatiblen Hosts.

• Weniger geeignet für den Betrieb mehrerer Betriebssystemtypen: VMs können unterschiedliche Betriebssysteme auf derselben Hardware ausführen.

  
  

Erstellen eines Docker-Images

Das Erstellen eines Docker-Images ist der erste Schritt, um Ihre Anwendung in einem Container zu verpacken. Ein Docker-Image enthält alles, was zum Ausführen der Anwendung benötigt wird: Code, Laufzeitumgebung, Bibliotheken und Umgebungsvariablen.

Schritte zum Erstellen eines Docker-Images

1. Erstellen Sie eine Dockerfile: Diese Textdatei enthält Anweisungen zum Erstellen des Images. Sie legt das Basis-Image fest, kopiert Dateien, installiert Abhängigkeiten und definiert den Startbefehl.

   
   

Beispiel-Dockerfile für eine Node.js-Anwendung:

   -->dockerfile
   FROM node:16-alpine
   WORKDIR /app
   COPY package.json .
   RUN npm install
   COPY . .
   CMD ["node", "index.js"]

Image erstellen: Verwenden Sie den Docker CLI-Befehl, um das Image aus der Dockerfile zu erstellen.

-->bash
docker build -t my-node-app:latest .

Testen Sie das Image lokal: Starten Sie den Container, um zu überprüfen, ob er funktioniert.

-->bash
docker run -p 3000:3000 my-node-app:latest

Image in eine Registry hochladen: Laden Sie das Image in eine Container-Registry wie Docker Hub oder eine private Registry hoch.

-->bash
docker tag my-node-app:latest myrepo/my-node-app:latest
docker push myrepo/my-node-app:latest

Bereitstellung von Docker-Images in Kubernetes mithilfe von CI/CD

Kubernetes ist eine weit verbreitete Container-Orchestrierungsplattform, die das Bereitstellen, Skalieren und Verwalten containerisierter Anwendungen automatisiert. Die Integration von Docker in Kubernetes und CI/CD-Pipelines optimiert die Softwarebereitstellung.

Überblick über den Bereitstellungsprozess

1. Kontinuierliche Integration (CI): Entwickler übertragen Codeänderungen an ein Versionskontrollsystem (z. B. Git ). Ein CI-Server (wie Jenkins, GitLab CI oder GitHub Actions ) erstellt automatisch das Docker-Image, führt Tests aus und lädt das Image in eine Registry hoch.

   
   

2. Continuous Deployment (CD): Sobald sich das Image in der Registry befindet, aktualisiert die CD-Pipeline den Kubernetes-Cluster, um die neue Image-Version zu verwenden.

   
   

Detaillierte Schritte

• CI-Pipeline einrichten:

- Konfigurieren Sie die Pipeline so, dass sie bei Code-Commits ausgelöst wird.

- Beinhaltet Phasen zum Erstellen des Docker-Images sowie zum Ausführen von Unit- und Integrationstests.

- Das getestete Image in eine Container-Registry hochladen.

• Kubernetes-Manifeste vorbereiten:

- Definieren Sie Deployment-YAML-Dateien, die das Container-Image, die Replikate, die Ports und die Umgebungsvariablen angeben.

- Beispielhafter Bereitstellungsausschnitt:

-->yaml

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: my-node-app
    spec:
      replicas: 3
      selector:
        matchLabels:
          app: my-node-app
      template:
        metadata:
          labels:
            app: my-node-app
        spec:
          containers:
          - name: node-container
            image: myrepo/my-node-app:latest
            ports:
            - containerPort: 3000

Automatisierte Bereitstellung mit CD-Tools:

• Nutzen Sie Tools wie Argo CD, Flux oder native Kubernetes -Befehle in der Pipeline.

Die Pipeline wendet die aktualisierten Manifeste auf den Cluster an und löst so fortlaufende Aktualisierungen aus.

Überwachen und Zurücksetzen:

• Überwachen Sie den Zustand von Anwendungen mithilfe von Kubernetes-Probes und -Logging.

- Bei Problemen auf frühere Versionen zurücksetzen.

Praktisches Beispiel: Vom Code zu Kubernetes

Stellen Sie sich ein Team vor, das eine Webanwendung entwickelt. Sie verwenden GitHub für die Quellcodeverwaltung und GitHub Actions für CI/CD.

• Wenn ein Entwickler Code hochlädt, erstellt GitHub Actions ein Docker-Image.

• Die Pipeline führt Tests innerhalb des Containers aus.

• Wenn die Tests erfolgreich verlaufen, wird das Image auf Docker Hub hochgeladen.

• Anschließend aktualisiert die Pipeline das Kubernetes-Bereitstellungsmanifest mit dem neuen Image-Tag.

• Schließlich wendet die Pipeline das Manifest auf den Kubernetes-Cluster an und rollt die neue Version ohne Ausfallzeiten aus.

  
  

Dieser Prozess reduziert manuelle Arbeitsschritte, beschleunigt die Veröffentlichung und gewährleistet Konsistenz über verschiedene Umgebungen hinweg.

Zusammenfassung

Docker-Container bieten eine ressourcenschonende und portable Möglichkeit, Anwendungen zu verpacken und auszuführen. Im Vergleich zu virtuellen Maschinen starten Container schneller und benötigen weniger Ressourcen, wodurch sie sich ideal für moderne Entwicklungs-Workflows und Microservices eignen. Allerdings bieten Container weniger Isolation und sind vom Kernel des Host-Betriebssystems abhängig.

Das Erstellen von Docker-Images umfasst das Schreiben einer Dockerfile, das Kompilieren und Testen des Images sowie dessen Upload in eine Registry. Die Bereitstellung dieser Images in einem Kubernetes-Cluster über CI/CD-Pipelines automatisiert die Auslieferung und Skalierung und verbessert so Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit.