Die IT hat im Laufe der Jahre eine Reihe tiefgreifender Veränderungen durchlaufen. Der Wechsel von physischer zu virtueller Infrastruktur war eine enorme Veränderung der Betriebsabläufe und Architekturen. Doch die Virtualisierung brachte die IT nur bis zu einem gewissen Punkt. Die Virtualisierung physischer Komponenten führte nicht zu cloudnativen Architekturen. Hier kommt die Containerisierung ins Spiel.
Container sind standardisierte Softwareeinheiten, die zum Verpacken von Code und den verschiedenen zugrunde liegenden Abhängigkeiten verwendet werden können. Dadurch kann eine Anwendung schneller und zuverlässiger ausgeführt sowie problemlos von einer Umgebung in eine andere übertragen werden.
Docker-Container-Images beispielsweise sind schlanke, eigenständige und ausführbare Softwarepakete. Sie enthalten Code, Laufzeitumgebung, Systemtools, Systembibliotheken, Einstellungen und alles Weitere, was zum Ausführen einer Anwendung erforderlich ist. Daher sind sie schnell zu unverzichtbaren Bestandteilen des Entwickler-Toolkits geworden.
Warum? Container isolieren Software von der zugrunde liegenden Umgebung. Außerdem bieten sie Sicherheit. Zwar können in Containern einige Sicherheitslücken auftreten, doch im Allgemeinen sorgen sie für eine höhere Sicherheit, da die darin ausgeführten Anwendungen standardmäßig stark isoliert werden.
Nachfolgend finden Sie die wichtigsten Trends auf dem Markt für Containerisierung:
Entkopplung und Portabilität
In vielerlei Hinsicht ähneln Container virtuellen Maschinen. Ein wesentlicher Unterschied besteht jedoch in ihren weniger strengen Isolationseigenschaften. Dadurch kann das Betriebssystem von mehreren Anwendungen gemeinsam genutzt werden. Da Container von der zugrunde liegenden Infrastruktur entkoppelt sind, ermöglicht ihre Portabilität eine einfache Verlagerung zwischen Clouds und Betriebssystemen sowie die cloudnative Entwicklung.
Dadurch können Entwickler einen Großteil des Arbeitsaufwands bei der Programmierung von Anwendungen umgehen, da sie vorgefertigte Elemente nutzen, die nur noch um anwendungsspezifischen Code ergänzt werden müssen. Software lässt sich dadurch leichter entwickeln, testen und bereitstellen.
DevOps braucht Container, keine virtuellen Maschinen
Der DevOps-Ansatz geht Hand in Hand mit Containern. Laut Red Hat sind viele
Organisationen von der iterativen Methodik von DevOps begeistert. Sie wird inzwischen in zahlreichen Unternehmen eingesetzt, auch wenn viele Schwierigkeiten haben, ihr Potenzial vollständig auszuschöpfen. Ein Problem, das häufig auftritt, ist die Bereitstellung. Eine Enterprise Strategy Group (ESG)-Studie ergab, dass 67 % der IT-Fachleute angaben, unter Druck zu stehen, die Bereitstellung der Infrastruktur zu beschleunigen, um Entwickler und Teams aus den Geschäftsbereichen zu unterstützen.
Eine der Herausforderungen bei DevOps besteht darin, dass Entwickler häufig auf das Vertraute zurückgreifen – den Betrieb virtueller Maschinen (VMs) in der Cloud. Das hemmt tendenziell den Fortschritt von DevOps. Container bieten eine stärker automatisierte Plattform, auf der sich DevOps aufbauen und Microservices nutzen lassen.
Für den Erfolg ist DevOps auf die Fähigkeit angewiesen, Routineaufgaben zu automatisieren und standardisierte Umgebungen aufzubauen. Kurz gesagt: Die DevOps-Transformation wird durch die Einführung einer containerisierten Umgebung auf einer cloudnativen Plattform gefördert. Daher wird der Erfolg von DevOps zunehmend durch die Einführung von Containern vorangetrieben.
Den Hyperscalern folgen
Laut dem IT-Marktforschungsunternehmen Omdia werden Container von Cloud-Service-Providern intensiv eingesetzt, insbesondere von den großen Anbietern wie Google, Amazon und Microsoft: Im Durchschnitt befinden sich laut Omdia 45 % der in Infrastructure-as-a-Service-(IaaS)-Umgebungen eingesetzten Softwarecontainer in Rechenzentren, die Cloud-Providern gehören.
Obwohl Cloud-Provider IaaS- und Platform-as-a-Service-(PaaS)-Umgebungen schon lange als zukunftsweisenden Ansatz anpreisen, war ihre Akzeptanzrate bis vor Kurzem relativ niedrig. Container haben diesen Trend verändert und sind einer der Hauptgründe für den Aufschwung von IaaS und PaaS.
Workloads für Deep Learning
Ein wichtiger Trend ist die Verwaltung von Workloads für künstliche Intelligenz (KI) in Containern. Containertechnologien ermöglichen Unternehmen Isolation, Portabilität, unbegrenzte Skalierbarkeit und dynamisches Verhalten. Dadurch wird die Verwaltung der KI-Infrastruktur laut Bin Fan, Vice President of Open Source und Gründungsingenieur bei Alluxio automatisierter, einfacher und geschäftsfreundlicher als zuvor.
„Workloads für Deep Learning werden zunehmend containerisiert, was autonome Abläufe zusätzlich unterstützt“, sagte Fan. „Um mit diesem Trend Schritt zu halten, können Unternehmen ihre KI-Workloads in flexibleren Cloud-Umgebungen in Verbindung mit Kubernetes ausführen.“
Zustandsbehaftete Workloads
Anwendungs- und Plattformentwickler entfernen sich daher zunehmend von der traditionellen Methode, Datenbanken und andere Speicher zu separieren, in die Daten ausgelagert werden. Stattdessen lassen sich wesentlich mehr Komponenten in eine Containerisierungsplattform verlagern, um das Design zu vereinfachen und zusätzliche Funktionen bereitzustellen.
„Containerisierung wird für mehr zustandsbehaftete Workloads eingesetzt werden, insbesondere für Datenbanken und andere Dinge, die wirklich Speicher benötigen – auf Kubernetes und in Containern“, sagte Al Brown, CTO von Veritone.
Im Rahmen dieses Trends wenden sich Entwickler von allgemeinen Cloud-Diensten wie dem Amazon Elastic Container Service (ECS) und der serverlosen Computing-Plattform Amazon Fargate Kubernetes-basierten Diensten wie OpenShift zu, die eine effizientere Ressourcennutzung bieten.
„Damit entfernen wir uns von cloud-spezifischen Versionen der Innovation und wenden uns standardisierteren Versionen von Kubernetes sowie OpenShift zu“, sagte Brown.