Containerization
Verpackt Anwendungen und Abhängigkeiten in portable Container für konsistente Umgebungen, schnellere Deployments und bessere Ressourcennutzung.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Unsichere Base-Images oder unverwaltete Abhängigkeiten
- Fehlkonfigurierte Orchestrierung führt zu Verfügbarkeitsproblemen
- Image-Bloat und inkonsistente Build-Pipelines
- Minimiere Image-Größen durch Multi-Stage-Builds und aufgeräumte Abhängigkeiten.
- Signiere und scanne Images in der Pipeline vor der Veröffentlichung.
- Definiere klare Runtime-Konfigurationen und Secrets-Handling außerhalb von Images.
I/O & Ressourcen
- Anwendungscode und Buildskripte
- Base-Image oder Laufzeit-Stack
- Registry-Zugang und CI/CD-Pipeline
- Versioniertes Container-Image
- Deployment-Manifeste für Orchestrierung
- Monitoring-Metriken und Logs pro Instanz
Beschreibung
Containerization verpackt Anwendungen mit ihren Laufzeitabhängigkeiten in isolierte, portable Container anhand standardisierter Images und Laufzeitumgebungen. Es ermöglicht konsistente Deployments über verschiedene Umgebungen, schnellere Auslieferung und ressourceneffiziente Konsolidierung von Workloads. Orchestrierung, Image-Management sowie Sicherheits- und Governance-Aspekte sind zentrale operative Anforderungen und erforderlich.
✔Vorteile
- Portabilität zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen
- Beschleunigte Bereitstellung und reproduzierbare Deployments
- Bessere Auslastung und Dichte von Workloads
✖Limitationen
- Overhead durch Image-Größen und Startzeiten
- Nicht automatisch bessere Sicherheit ohne weitere Maßnahmen
- Persistente Zustände erfordern zusätzliche Architekturentscheidungen
Trade-offs
Metriken
- Image-Größe
Durchschnittliche Größe der produzierten Container-Images; beeinflusst Startzeit und Speicherbedarf.
- Startzeit
Zeit bis zur Einsatzbereitschaft einer Container-Instanz; relevant für Skalierung und Resilienz.
- Bereitstellungsdauer (CI→Prod)
Zeit von Commit bis erfolgreichem Produktions-Deployment; misst Release-Geschwindigkeit.
Beispiele & Implementierungen
Docker für Microservices
Einsatz von Docker-Images zur Verpackung einzelner Microservices, Registry-Nutzung und CI/CD-Integration.
OCI-Images im Unternehmens-Registry
Standardisierte OCI-Images werden in einer privaten Registry verwaltet und versioniert.
Kubernetes-Orchestrierung
Bereitstellung von containerisierten Workloads in Kubernetes mit Deployments, Services und ConfigMaps.
Implementierungsschritte
Analyse bestehender Applikationsabhängigkeiten und Laufzeitanforderungen.
Erstellen konsistenter Dockerfiles/OCI-Manifeste und minimaler Base-Images.
Aufsetzen einer privaten Registry und CI/CD-Integration für automatisierte Builds.
Implementierung von Image-Scanning, Signing und Governance-Policies.
Schrittweise Migration von Services und Validierung in Staging-Umgebungen.
Monitoring, Logging und automatische Recovery in Produktion einführen.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Legacy-Images ohne Aktualisierungsprozess
- Ungetaggte Images in der Registry
- Fehlende Automatisierung für Security-Updates von Base-Images
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Ein Team packt Debug-Tools in Produktions-Images, erhöhten Angriffspunkt.
- Container als Ersatz für fehlende Architekturtrennung statt richtige Modularisierung.
- Unkontrolliertes Pushen von Nightly-Images in die Produktions-Registry.
Typische Fallen
- Vergessenes Aufräumen temporärer Schichten führt zu großen Images.
- Unterschiedliche Base-Image-Versions zwischen Teams erzeugen Drift.
- Unzureichende Limits und Requests im Orchestrator verursachen Instabilität.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Vorhandene Legacy-Systeme können Migration erschweren
- • Regulatorische Vorgaben zur Persistenz und Logging
- • Begrenzte Ressourcen in Edge- oder Embedded-Umgebungen