Container-Orchestrierung
Architekturkonzept zur Automatisierung von Deployment, Skalierung und Management containerisierter Anwendungen über Cluster.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Fehlkonfigurationen können große Ausfälle verursachen
- Sicherheitslücken in Plattformkomponenten
- Ressourcenkonflikte und begrenzte Isolation
- Verwende deklarative Manifeste und GitOps-Workflows
- Automatisiere Health-Checks und Liveness-Probes
- Implementiere Resource-Requests und Limits
I/O & Ressourcen
- Container-Images in Registry
- Deployment-Definitionen (Manifeste)
- Cluster-Infrastruktur (Knoten, Netzwerk, Storage)
- Bereitgestellte, skalierte Services
- Status- und Health-Metriken
- Service-Endpunkte und Routen
Beschreibung
Container-Orchestrierung koordiniert den Lebenszyklus von Container-basierten Anwendungen über mehrere Hosts hinweg, inklusive Scheduling, Skalierung, Service-Discovery und Fehlerbehandlung. Sie abstrahiert Infrastrukturdetails, ermöglicht deklarative Betriebsmodelle und vereinfacht DevOps-Prozesse. Entscheidungen betreffen Performance, Zuverlässigkeit und Betriebskomplexität.
✔Vorteile
- Automatische Skalierung und Selbstheilung der Anwendungen
- Portabilität über Infrastrukturen hinweg
- Vereinfachtes Management durch deklarative Betriebsmodelle
✖Limitationen
- Komplexität und hoher betriebstechnischer Aufwand
- Herausforderungen bei Stateful-Workloads
- Abhängigkeit von Ökosystem und Plattform-Implementierung
Trade-offs
Metriken
- Mean Time To Recovery (MTTR)
Durchschnittliche Zeit zur Wiederherstellung nach Ausfall eines Dienstes.
- Pod-Startzeit
Zeit vom Scheduling bis zum betriebsbereiten Container.
- Cluster-Ressourcenauslastung
Auslastungsgrade von CPU, Speicher und Storage im Cluster.
Beispiele & Implementierungen
Kubernetes für Microservices
Einsatz einer Kubernetes-Cluster-Architektur zur Orchestrierung zahlreicher Microservice-Komponenten mit automatischem Scaling und Service-Discovery.
StatefulSets für datenintensive Dienste
Verwendung von StatefulSets und persistenten Volumes zur Verwaltung zustandsbehafteter Workloads wie Datenbanken innerhalb des Orchestrators.
Edge-Cluster für verteilte Workloads
Kombination zentraler und Edge-Cluster zur Ausführung latenzkritischer Dienste nahe am Nutzer mit zentraler Steuerung.
Implementierungsschritte
Bedarfsanalyse und Auswahl einer Orchestrator-Plattform
Cluster-Provisionierung und Basis-Konfiguration
Deployment-Pipelines und Observability einrichten
Rollen, Policies und Ressourcenquoten definieren
Schulung des Betriebs- und Entwicklerteams
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Manuelle Skripte statt deklarativer Konfigurationen
- Nicht standardisierte Deployment-Templates
- Veraltete Orchestrator-Versionen ohne Upgrade-Plan
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Einsatz nur zur Virtualisierung ohne Automatisierung
- Skalierung kritischer stateful-Dienste ohne Persistenzstrategie
- Offene Admin-APIs ohne Rollen- und Netzwerkrichtlinien
Typische Fallen
- Unterschätzung der Observability-Anforderungen
- Fehlende Backup-Strategien für persistente Daten
- Komplexe Netzwerktopologien ohne klare Dokumentation
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Ressourcenlimits der Infrastruktur
- • Legacy-Anwendungen, die nicht containerisiert sind
- • Regulatorische Vorgaben für Datenhaltung