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Container

DK
von Dan K.

Wie unterscheiden sich Container und virtuelle Maschinen (VMs) im Detail?

🔍 Vergleich Container vs. VM:

Kriterium

Container

Virtuelle Maschine (VM)

Isolation

Prozess-/User-Isolation über OS

Vollständig (eigenes OS)

OS-Abhängigkeit

Teilt Kernel mit Host

Eigenes Gastsystem nötig

Ressourcenverbrauch

Gering

Hoch (inkl. RAM, CPU, Speicher für OS)

Startzeit

Sehr schnell (Sekunden)

Langsam (mehrere Sekunden bis Minuten)

Größe

Klein (MB-Bereich)

Groß (oft GB-Bereich)

Flexibilität (OS)

Muss OS des Hosts teilen (z. B. Linux)

Beliebiges OS möglich (Linux, Windows...)

Verwaltung

Leichtgewichtig, orchestrierebar

Schwerer, komplexer (z. B. mit Hypervisor)

Sicherheit

Geringere Isolation, Kernel-Sharing

Bessere Isolation durch eigenes OS

Einsatzbereich

Microservices, CI/CD, Cloud-native

Legacy-Apps, isolierte Systeme, VDI

📌 Fazit:

  • Container sind leichtgewichtig, portabel & schnell – ideal für moderne Cloud-Workloads

  • VMs bieten mehr Isolation & Flexibilität bei Betriebssystemen – gut für Legacy oder sicherheitskritische Anwendungen


Beispiele für Container:

  1. Docker-Container für Web-Apps → z. B. nginx, node, python, flask, react-app → Anwendung: Microservices, schnelle Skalierung in der Cloud

  2. CI/CD-Pipelines mit Docker → z. B. GitLab CI Runner in einem Container

  3. Kubernetes-Pods → z. B. mehrere Container in einem Pod für Web + DB + Proxy

  4. Containerisierte Datenbanken → z. B. postgres, mongo, redis in Entwicklung/Testumgebungen

🖥️ Beispiele für Virtuelle Maschinen (VMs):

  1. Testen verschiedener Betriebssysteme → z. B. Windows-VM auf Linux mit VirtualBox

  2. Legacy-Anwendungen → z. B. alte Windows-Software in isolierter VM weiterbetreiben

  3. Servervirtualisierung → z. B. mehrere Ubuntu-VMs auf einem ESXi-Host

  4. Cloud-VMs (IaaS) → z. B. AWS EC2, Azure Virtual Machines, Google Compute Engine


Was ist der Unterschied zwischen Docker und Kubernetes?

Aspekt

Docker

Kubernetes

Definition

Plattform zur Containerisierung und zum Betrieb von Containern

Orchestrierungsplattform zur Verwaltung vieler Container in Clustern

Fokus

Erstellen, Verteilen und Ausführen von einzelnen Containern

Automatisiertes Deployment, Skalierung & Management von Container-Clustern

Funktionalität

Container-Engine, Image-Management, Netzwerk & Storage

Automatisches Skalieren, Load Balancing, Selbstheilung, Rollouts

Skalierung

Manuell oder mit Docker Swarm (eingeschränkt)

Voll automatisierte Skalierung und Verwaltung

Einsatzgebiet

Einzelne Hosts oder kleine Umgebungen

Große, verteilte Systeme mit vielen Nodes

Kurz gesagt: Docker hilft dir, Container zu bauen und auszuführen. Kubernetes hilft dir, viele Container über viele Rechner hinweg zu orchestrieren und zu verwalten.


Kubernetes & Docker – wie passen sie zusammen?

  • Früher: Kubernetes nutzte Docker als Standard-Container-Runtime, um Container zu starten und zu verwalten.

  • Heute: Kubernetes hat die Unterstützung für Docker als Runtime (genauer: Docker Engine) offiziell eingestellt (ab Kubernetes 1.20+). Stattdessen werden andere Container-Runtimes verwendet, die dem Container Runtime Interface (CRI) entsprechen, z. B.:

    • containerd (ein Bestandteil von Docker, aber auch unabhängig nutzbar)

    • CRI-O

    • andere CRI-konforme Runtimes

  • Warum? Docker selbst ist eine komplette Plattform mit CLI, Image-Management etc., während Kubernetes nur eine Runtime zum Starten und Verwalten von Containern braucht. Für diesen Zweck sind schlankere Runtimes besser geeignet.


Kurz gesagt:Kubernetes kann mit Docker-Images arbeiten (weil sie dem OCI-Standard folgen), aber es nutzt meist keine Docker Engine mehr direkt als Container-Laufzeit.


Wann wird Docker und wann Kubernetes eingesetzt?

Docker wird genutzt, wenn:

  • Du einzelne Container auf einem einzelnen Host bauen, ausführen und verwalten willst

  • Du eine einfache, schnelle Lösung für Containerisierung brauchst

  • Du Entwicklungs-, Test- oder kleine Produktionsumgebungen hast

Kubernetes wird genutzt, wenn:

  • Du viele Container über mehrere Rechner (Cluster) orchestrieren möchtest

  • Automatische Skalierung, Load Balancing, Ausfallsicherheit wichtig sind

  • Komplexe Microservice-Architekturen verwaltet werden sollen

  • Du Continuous Deployment und Rollbacks benötigst

Kurz: Docker = Container erstellen und ausführen

Kubernetes = Container in großem Maßstab orchestrieren und verwalten


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Docker – Einsatzbeispiele:

  • Lokale Entwicklung: Entwickler bauen und testen ihre App schnell in Containern auf dem eigenen Rechner.

  • Kleine Webanwendung oder Dienst: Ein einzelner Server hostet eine Container-App (z. B. ein kleines WordPress oder eine Node.js-App).

  • CI/CD-Pipeline: Containerisierung für automatisierte Tests und Deployment in Dev-Umgebungen.

Kubernetes – Einsatzbeispiele:

  • Großes Unternehmen mit Microservices: Viele Container laufen verteilt auf mehreren Servern, Kubernetes sorgt für Ausfallsicherheit und Lastverteilung.

  • Cloud-native Anwendungen: Dynamisches Skalieren von Apps je nach Nutzerlast (z. B. E-Commerce-Plattform mit wechselnden Besuchern).

  • Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Umgebungen: Kubernetes verwaltet Container über verschiedene Cloud-Anbieter hinweg.

Zusammenfassung:

  • Docker ist ideal für den Einstieg, Einzel-Container und kleine Projekte.

  • Kubernetes ist notwendig, wenn Anwendungen komplexer werden, hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit gefragt sind.


Author

Dan K.

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