Containerisierung erklärt: Der Leitfaden für IT-Teams

Unternehmen setzen zunehmend auf Containerisierung: Laut der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) nutzten im Jahr 2024 bereits 91 Prozent der befragten Organisationen Container im Produktionsbetrieb. Kubernetes hatten sogar 93 Prozent im Einsatz, entweder in Produktionsumgebungen oder in Pilot- bzw. Evaluierungsprojekten.

Kein Wunder, denn Container machen Anwendungen portabler und ermöglichen einen konsistenten Betrieb über Plattformgrenzen hinweg. Damit fügen sie sich ideal in moderne Hybrid-Cloud-Strategien ein.

Gleichzeitig gehen Container mit einer gewissen Komplexität einher, zum Beispiel was das Schichtenmodell oder die Verwaltung von Images angeht. Damit Sie sich hier zurechtfinden, vermittelt dieser Artikel alle wichtigen Container-Grundlagen, inklusive Best Practices für die Implementierung.

Definition: Was ist Containerisierung?

Containerisierung ist ein Verfahren, bei dem Anwendungen in isolierte Umgebungen, sogenannte Container, verpackt werden. Jeder Container enthält alles, was die jeweilige Anwendung zum Laufen braucht:

• Code
• Laufzeitumgebung
• Bibliotheken
• Konfigurationsdateien

Dadurch lässt sich dieselbe Anwendung auf unterschiedlichen Systemen konsistent ausführen. Das Programm läuft also gleichermaßen stabil auf einem Laptop, in einem Rechenzentrum oder in einer Cloud-Umgebung. Ein Beispiel: Eine Anwendung wird auf einem Apple-Laptop entwickelt und soll dann auf einen Linux-Server portiert werden. Mit Containern gelingt das ohne Kompatibilitätsprobleme.

Im Gegensatz zu virtuellen Maschinen (VMs) verwenden Container kein eigenes Betriebssystem. Stattdessen nutzen sie den Kernel des Host-Betriebssystems gemeinsam. Deshalb laufen Container deutlich effizienter als VMs. Sie starten schneller und der Speicherverbrauch ist geringer.

Das erfordert jedoch eine logische Trennung, damit jeder Container wie ein eigenes System erscheint, inklusive eigenem Dateisystem und eigenen Netzwerkeinstellungen. Realisiert wird diese Isolation durch Linux-Mechanismen wie Namespaces und Control Groups (cgroups).

Letztlich dienen Container dazu, den Umgang mit Apps zu erleichtern. Wie oben erwähnt, können Entwickler eine Anwendung einmal paketieren und dann überall ausführen („Build once, run anywhere“). Gleichzeitig profitieren Betriebsteams von standardisierten Deployments. Ein Beispiel sind Rollouts: Betriebsteams können neue Versionen schneller bereitstellen, weil die Abläufe in jeder Umgebung gleich sind.

Bekannte Container-Frameworks sind Kubernetes, Docker, Podman und containerd. Docker war der Wegbereiter und ist immer noch eine führende Lösung. Für die Verwaltung komplexer Umgebungen hat sich Kubernetes durchgesetzt. Daneben existieren ergänzende Tools (Helm, OpenShift, Rancher), welche unter anderem mehr Automatisierung ermöglichen oder die Governance erleichtern.

Containerisierung ist eine Kerntechnologie moderner IT-Infrastrukturen. Viele aktuelle Konzepte wie Microservices, DevOps und cloudnative Anwendungen bauen auf ihr auf. Unternehmen, die auf Container setzen, stellen sich zukunftssicher auf.

Damit die Einbindung gelingt, bieten sich Managed-Container-Plattformen bzw. Container-as-a-Service (CaaS) an. Solche Services nehmen Unternehmen den operativen Aufwand ab, indem sie Container-Umgebungen schlüsselfertig bereitstellen und bei Bedarf skalieren. IT-Teams können sich so stärker auf die Entwicklung und Optimierung der Anwendungen selbst konzentrieren. Außerdem bietet CaaS ein hohes Sicherheitsniveau, weil der Service-Provider beispielsweise Patches zeitnah aufspielt.

Architektur

Container-Architekturen bestehen aus bestimmten Komponenten, die wir im Folgenden kurz vorstellen. Im Zentrum steht die Container-Engine, etwa Docker, containerd oder CRI-O. Sie startet Container, stoppt sie und ermöglicht ihre Verwaltung. Die Engine kommuniziert direkt mit dem Host-Betriebssystem und stellt den Zugang zu Funktionen bereit, die Container benötigen. Das umfasst Dateisysteme, Netzwerk-Interfaces und Isolationsfunktionen.

Eine weitere wichtige Komponente ist das Container-Image. Es definiert den Zustand einer Anwendung: Code, Bibliotheken, Konfigurationen und die benötigte Laufzeitumgebung. Images bestehen aus sogenannten Layers, also Schichten, die übereinandergelegt werden. Das beschleunigt Deployments, weil mehrere Container sich identische Layers teilen können. Verwaltet werden Images typischerweise über eine Registry, etwa Docker Hub oder eine private Registry im Unternehmen.

Die unterste Ebene der Architektur bildet der Host. Er stellt die Hardware und das Betriebssystem bereit, auf dessen Kernel alle Container zugreifen. Es werden also keine separaten Betriebssysteme bzw. Kernels benötigt wie bei einer VM. Für die Isolation der Container kommen zwei Linux-Technologien zum Einsatz, Namespaces und Control Groups (cgroups). Sie verhindern, dass Container gegenseitig auf Prozesse oder Dateisysteme zugreifen.

Auch das Netzwerkmodell ist Teil der Architektur. Container können über virtuelle Netzwerk-Interfaces miteinander kommunizieren oder in getrennten Netzwerken laufen, je nachdem, wie die Umgebung konfiguriert ist. Für Datenpersistenz stehen verschiedene Speichermethoden zur Verfügung, wie Volumes oder Bind Mounts. Damit überdauern die Anwendungsdaten auch Neustarts.

In komplexen Umgebungen kommen zusätzlich Cluster zum Einsatz. Mehrere Host-Systeme werden zu einem Verbund zusammengeschlossen, auf dem Container verteilt laufen können. Das bildet die Basis für Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes, die Container automatisiert verwalten.

Diese Komponenten bilden das technische Fundament der Containerisierung. Wie sie im Zusammenspiel funktionieren, erläutert der nächste Abschnitt.

Funktionsweise

Um sich die Funktionsweise von Containern zu verdeutlichen, müssen wir zunächst über das Container-Image sprechen. Ein Container-Image wird nicht beim Start eines Containers erzeugt, sondern bereits vorher in einem eigenen Build-Prozess.

Nehmen wir an, ein Entwickler entwickelt eine Anwendung: Er schreibt den Code, bindet Bibliotheken ein und testet die App. Ist das Programm dann einsatzbereit, wird es über ein Tool wie Docker Build, BuildKit oder ein CI/CD-System in ein Container-Image überführt. Ein solches Image enthält alles, was die Anwendung zum Starten braucht (Code, Bibliotheken, Konfigurationen, Laufzeitumgebung). Es bildet die Grundlage für jeden späteren Container.

Wenn die Container-Engine (zum Beispiel Docker oder containerd) einen Container startet, dann lädt sie zunächst dieses Image. Das geschieht entweder lokal oder aus einer Registry wie Docker Hub oder einer privaten Unternehmens-Registry. Im nächsten Schritt ergänzt die Engine die unveränderlichen Image-Schichten um eine zusätzliche, schreibbare Ebene. In diesem sogenannten Write Layer landen alle Veränderungen, die beim Betrieb des Containers entstehen, etwa Logdateien oder temporäre Dateien. Das ursprüngliche Image bleibt jedoch unverändert (Read-only Layer), was reproduzierbare Deployments ermöglicht.

Nun folgen die Isolationsmechanismen. Dazu gehören einerseits Namespaces, die dem Container seine eigene, unabhängige Sicht auf das System geben (Prozesse, Netzwerk, Dateisystem). Andererseits gehören dazu Control Groups (cgroups), die regeln, wie viele Ressourcen der Container maximal verwenden darf, etwa CPU-Zeit oder Arbeitsspeicher. Auf diese Weise behalten die Administratoren die Kontrolle darüber, wie stark einzelne Container das System belasten.

Jetzt startet die Engine den Hauptprozess des Containers. Dafür muss man verstehen, dass ein Container keinen eigenen Dienstmanager besitzt. Er besteht technisch gesehen nur aus diesem Prozess und seinen untergeordneten Prozessen. Endet der Hauptprozess, gilt der Container als beendet.

Dieses einfache Lifecycle-Modell, ein Hauptprozess pro Container, erleichtert den Einsatz von Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes. Die Plattform kann sehr zuverlässig erkennen, ob ein Container läuft oder ausgefallen ist, und entsprechend reagieren: Sie startet Container neu oder ersetzt fehlerhafte Instanzen. Da jeder Container sich gleich verhält, lassen sich diese Abläufe vollständig automatisieren.

Für persistente Daten greifen Container auf externe Speicher zurück, zum Beispiel Volumes oder Bind Mounts. Die Engine bindet diese Speicher beim Start ein und trennt sie beim Stoppen wieder. Dadurch bleiben Daten auch dann erhalten, wenn der Container neu gestartet oder ersetzt wird.

Für die Kommunikation zwischen Containern nutzt die Engine ein virtuelles Netzwerkmodell. Container können eigene IP-Adressen erhalten oder über gemeinsame Bridge-Netzwerke verbunden werden. Auch ein Betrieb in komplett isolierten Netzwerkbereichen ist möglich. Je nach Anforderung lassen sich Ports nach außen freigeben oder interne Services strikt kapseln. Die Netzwerktopologie ist also sehr flexibel.

Der gesamte Container-Prozess kann leicht in CI/CD-Pipelines integriert werden: Anwendungen werden automatisiert gebaut, Images erzeugt, gescannt, in Registries abgelegt und von dort aus in Test- oder Produktionsumgebungen ausgerollt. Das fördert DevOps-Arbeitsweisen im Unternehmen. Rollouts und Updates lassen sich reproduzierbar durchführen. Egal, ob in einer lokalen Umgebung, einer Private Cloud oder einem Kubernetes-Cluster.

Welche Container-Technologien und -Produkte gibt es?

Für den Betrieb von Containern stehen verschiedene Plattformen und Tools zur Verfügung. Die grundlegenden Aufgaben übernimmt dabei immer eine Container-Runtime. Zu den verbreitetsten Optionen zählen Docker, containerd und CRI-O. Docker hat die Containerisierung im Unternehmenskontext maßgeblich populär gemacht und wird vielerorts weiterhin als Entwicklerwerkzeug eingesetzt. Containerd und CRI-O werden dagegen häufig in produktiven Umgebungen genutzt, da sie schlanker und direkt für die Anforderungen moderner Orchestrierungssysteme ausgelegt sind.

Interessant: Ein gemeinsamer Standard stellt sicher, dass diese Lösungen miteinander kompatibel bleiben. Die Rede ist von der Open Container Initiative (OCI), ein von der Linux Foundation getragenes Projekt. Die OCI macht Vorgaben für Images und Runtimes, wodurch Anwendungen, die auf einer OCI-konformen Engine erstellt wurden, problemlos auf einer anderen Engine laufen.

Neben der Runtime spielt das Image-Management eine wichtige Rolle. Container-Images müssen erstellt, gespeichert, versioniert und verteilt werden. Dafür verwenden Unternehmen private oder öffentliche Container-Registries. Sie fungieren als Sammelort, an dem Teams ihre Images ablegen und für verschiedene Umgebungen bereitstellen können. Bekannte Beispiele sind Docker Hub, GitHub Container Registry, Azure Container Registry oder Amazon Elastic Container Registry (ECR).

Für anspruchsvolle Use Cases bieten sich Plattformlösungen an. Sie erweitern klassische Container-Runtimes um Werkzeuge für Benutzerverwaltung, Policies, Netzwerksegmentierung und automatisierte Bereitstellung. Die Vorteile für Unternehmen: mehr Übersicht und integrierte Sicherheitskontrollen. Bekannte Beispiele sind Red Hat OpenShift, Rancher, Amazon Elastic Container Service (ECS) und Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot.

Für Unternehmen, die keinen eigenen Plattformbetrieb stemmen möchten, gibt es zudem extern verwaltete Lösungen wie die Proact Managed Container Platform (PMCP). Sie stellt eine CNCF-zertifizierte Kubernetes-Umgebung bereit, wobei Betrieb, Monitoring, Updates und Security von Proact übernommen werden.

Das vielleicht populärste Container-Tool ist Kubernetes. Es handelt sich um eine Orchestrierungsplattform, die eine Vielzahl von Aufgaben übernimmt:

• Verteilung von Containern auf mehrere Hosts
• Health-Checks
• Automatische Skalierung
• Selbstheilungs-Mechanismen
• Rolling Updates

Die meisten modernen Container-Landschaften basieren auf einer Kombination aus Container-Runtime, Registry und Kubernetes-Cluster.

Darüber hinaus existiert ein breites Ökosystem an Zusatzwerkzeugen: Helm für Paketverwaltung, Service Meshes wie Istio oder Linkerd für sichere Service-zu-Service-Kommunikation und Tools wie Prometheus oder Grafana für Observability. Diese Komponenten sind kein Muss, erweitern die Möglichkeiten der Containerisierung aber deutlich.

Was ist Container-Orchestrierung?

Sobald Anwendungen aus mehreren Containern bestehen oder über mehrere Server verteilt werden sollen, wird der manuelle Betrieb schnell unübersichtlich. Eine Orchestrierungsplattform übernimmt hier wichtige Aufgaben wie das Starten, Überwachen, Skalieren und Aktualisieren von Containern. Das hilft dabei, Anwendungen automatisiert und hochverfügbar bereitzustellen.

Das Grundprinzip einer Orchestrierungsplattform: Sie überprüft fortlaufend, wie viele Container laufen und in welchem Zustand sie sich befinden. Weicht der tatsächliche Zustand vom gewünschten ab, korrigiert die Plattform ihn automatisch. So lassen sich Fehlfunktionen beheben und Lastspitzen abfedern. Außerdem können neue Versionen einer Anwendung ausgerollt werden, ohne dass die Admins eingreifen müssen.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Verteilung von Containern auf verschiedene Hosts: Die Plattform entscheidet automatisch, auf welchem Server ein Container laufen soll. Dabei berücksichtigt sie verfügbare Ressourcen und technische Vorgaben, sodass die Last gleichmäßig verteilt wird und einzelne Hosts nicht überlastet werden. Diese Planung betrifft ausschließlich die interne Cluster-Struktur. Sie steuert also, wo Container im Verbund platziert werden.

• Integriertes Load Balancing: Während die Container-Verteilung den internen Cluster regelt, verteilt das Load Balancing die eingehenden Anfragen auf alle verfügbaren Container-Instanzen. Das sorgt für eine gleichmäßige Auslastung und verhindert Überlasten. Load Balancing beantwortet also die Frage „Wohin gehen die Anfragen?“, nicht „Wo läuft der Container im Cluster?“

• Automatisches Hoch- und Herunterskalieren: Bei steigender Last startet die Plattform zusätzliche Container-Instanzen, bei geringer Last reduziert sie die Anzahl. Anwendungen können dadurch flexibel auf Nutzungsschwankungen reagieren, ohne dass Kapazitäten manuell angepasst werden müssen.

• Self-Healing: Stürzt ein Container ab oder reagiert er nicht mehr, erkennt die Plattform den Fehler und ersetzt die betroffene Instanz automatisch. Dadurch bleibt die Anwendung auch bei Einzelfehlern stabil.

• Netzwerk- und Servicemanagement: Die Plattform stellt sicher, dass Container miteinander kommunizieren können und Dienste zuverlässig erreichbar sind. Interne DNS-Einträge, Service-Discovery und virtuelle IP-Adressen sorgen dafür, dass Anwendungen auch bei wechselnden Container-Instanzen zuverlässig funktionieren.

Die bekannteste und am weitesten verbreitete Orchestrierungsplattform ist Kubernetes. Sie unterstützt eine Vielzahl von Szenarien, von kleinen Testumgebungen bis hin zu global verteilten Produktionsplattformen. Es sind jedoch vor allem komplexe Enterprise-Umgebungen, in denen Kubernetes seine Stärken ausspielt. Alternative Werkzeuge wie Docker Swarm oder HashiCorp Nomad existieren ebenfalls, spielen im Enterprise-Kontext jedoch eine geringere Rolle.

Container vs. VMs

Container und virtuelle Maschinen (VMs) verfolgen beide das Ziel, Anwendungen voneinander zu isolieren. Die technischen Ansätze unterscheiden sich jedoch grundlegend. VMs bilden jeweils ein vollständiges Betriebssystem ab, inklusive eigenem Kernel. Container dagegen teilen sich den Kernel des Host-Betriebssystems. Die Trennung von Anwendungen erfolgt durch Namespaces und Control Groups.

Weil sie kein eigenes Betriebssystem benötigen, sind Container deutlich leichter und starten schneller. Sie benötigen weniger Speicherplatz und lassen sich in hoher Dichte betreiben. Dadurch eignen sie sich gut für kurzlebige Workloads mit dynamischer Skalierung.

VMs sind im Vergleich schwerfälliger, bieten jedoch eine stärkere Isolation. Jede VM hat ihre eigene Laufzeitumgebung, was insbesondere bei sicherheitskritischen oder heterogenen Workloads von Vorteil sein kann.

Container eignen sich besonders für Microservices-Architekturen, Webanwendungen und dynamische Workloads. Sie kommen häufig in CI/CD-Pipelines zum Einsatz, um Builds und Tests auszuführen. Auch Batch-Jobs und automatisierte Datenverarbeitung lassen sich gut in Containern betreiben. In Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen profitieren Unternehmen davon, dass Container-Images überall gleich funktionieren, egal ob die Anwendung lokal, in einer Private Cloud oder in der Public Cloud ausgeführt wird. Für Edge-Szenarien und verteilte Standorte sind Container ebenfalls nützlich, weil sie ressourcenschonend arbeiten.

VMs bleiben aber unverzichtbar, wenn Anwendungen ein vollständiges Betriebssystem benötigen oder spezielle Kernel-Module und Treiber voraussetzen. Beispiele sind klassische Unternehmensanwendungen (ERPs, CRMs), Datenbanken und Appliances. Zudem eignen sich VMs für Services, die über Jahre unverändert laufen sollen, zum Beispiel Domain Controller (Entra ID) oder Legacy-Systeme.

In vielen Unternehmen ergänzen sich beide Modelle. VMs bilden die Basis, während Containerisierung die Ebene darüber bereitstellt, auf der verteilte Anwendungen flexibel betrieben werden. Auf diese Weise werden die Vorteile beider Ansätze kombiniert: starke Isolation (VM) und Agilität (Container).

Aspekt	VMs	Container
Use Cases	Legacy-Anwendungen, Datenbanken, Stateful Systems, heterogene OS-Anforderungen	Microservices, Webanwendungen, Batch-Jobs, CI/CD-Pipelines, cloudnative Anwendungen
Architektur	Jede VM erhält ein Betriebssystem, inkl. eigenem Kernel	Teilen sich den Kernel des Host-Betriebssystems
Startzeit	Eher langsam (Minutenbereich)	Sehr schnell (Sekundenbereich)
Ressourcenbedarf	Schwergewichtig (OS-Overhead)	Leichtgewichtig, vereinfachen den Parallelbetrieb
Isolation	Starke Isolation durch komplette Betriebssystemtrennung	Prozessbasierte Isolation durch Namespaces und cgroups
Portabilität	Weniger flexibel beim Verschieben zwischen Umgebungen	Hohe Portabilität durch Images; ideal für verteilte Umgebungen
Sicherheit	Hohe Abschirmung; geeignet für sicherheitskritische Szenarien	Ausreichende Abschirmung für die meisten Szenarien; Kernel-Sharing kann in sensiblen Umgebungen problematisch sein
Management	Häufig manuell bzw. teilautomatisiert konfiguriert	Meist automatisiert verwaltet
Lebensdauer	Langlebig, stabil	Kurzlebig, flexibel

Mehr Details zum Thema Container vs. VMs findest du in unserem Blogartikel „Container vs. VM auf einen Blick: Konzept, Vorteile, Einsatzszenarien“.

Containerisierung: Use Cases

Dies sind typische Einsatzszenarien für Container:

Microservices

Container eignen sich sehr gut, um Microservices-Architekturen zu realisieren. Speziell Webanwendungen mit einer Vielzahl von Backend- und Frontend-Komponenten profitieren. Dienste wie Authentifizierung, Zahlungsabwicklung oder Produktkataloge werden einfach in separate Container gepackt. Dadurch lassen sich Änderungen an einzelnen Komponenten ausrollen, ohne das Gesamtsystem zu beeinträchtigen. Die Release-Zyklen verkürzen sich.

CI/CD-Pipelines

CI/CD-Systeme wie GitLab CI/CD, GitHub Actions oder Azure DevOps nutzen Container-Images, um Build-Prozesse zu isolieren. Das reduziert Entwicklungsfehler. Außerdem können Entwickler lokal dieselben Images verwenden wie in Test- oder Produktionsumgebungen, was zusätzlich zur Qualität beiträgt.

Kurzlebige Workloads

Viele Prozesse müssen nicht dauerhaft laufen, zum Beispiel Datenanalysen, Konvertierungen oder ETL-Prozesse. Container sind hierfür ideal: Sie starten schnell und beenden sich automatisch, sobald die Aufgabe abgeschlossen ist. Ressourcen werden nur dann verbraucht, wenn sie tatsächlich benötigt werden.

Skalierung in der Cloud

Mit Containern lassen sich Cloud-Anwendungen flexibel skalieren. Kommt es zu Lastspitzen, können innerhalb von Sekunden zusätzliche Instanzen bereitgestellt werden. Sinkt die Last, werden überflüssige Container wieder entfernt. In Verbindung mit Kubernetes können diese Skalierungsvorgänge leicht automatisiert werden.

Verteilte Standorte

Aufgrund ihres geringen Ressourcenbedarfs eignen sich Container auch für verteilte Umgebungen. Beispiele sind Filialen im Einzelhandel, ausgelagerte Produktionsanlagen oder IoT-Gateways. Anwendungen können lokal ausgeführt und aktualisiert werden, ohne dass komplexe Infrastrukturen benötigt werden.

Hybride Umgebungen

Container trennen Anwendungen von der zugrundeliegenden Infrastruktur. Es spielt daher keine Rolle, ob ein Image on-prem, in einer Private Cloud oder in einer Public Cloud zum Einsatz kommt. Das begünstigt moderne Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen.

Vorteile

Containerisierung bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile:

Hohe Portabilität

Container laufen in jeder Umgebung zuverlässig, unabhängig von der Architektur und dem Betriebssystem. Das gelingt, weil alle Abhängigkeiten in einem Container-Image enthalten sind. Hiervon profitieren vor allem Unternehmen mit Hybrid-Cloud-Umgebungen. Anwendungen können problemlos zwischen On-Prem-Systemen und Clouds hin- und hergeschoben werden.

Ressourceneffizienz

Container benötigen kein eigenes Betriebssystem und sind deshalb deutlich schlanker als virtuelle Maschinen. Sie starten in Sekundenbruchteilen und lassen sich in hoher Dichte auf derselben Hardware betreiben. Gerade bei dynamischen Workloads, etwa bei Webanwendungen und Microservices, können Unternehmen schnell auf Lastveränderungen reagieren.

Automatisierbare Deployments

Container helfen dabei, Deployments zu automatisieren, weil CI/CD-Pipelines, Container-Registries und Orchestrierungsplattformen eng verzahnt sind. Anwendungen lassen sich so schneller bauen und ausrollen. Das fördert DevOps-Arbeitsweisen im Unternehmen.

Reproduzierbare Umgebungen

Entwickler können lokale Umgebungen nutzen, die exakt der Produktionsumgebung entsprechen. Dadurch sinkt das Risiko, dass Anwendungen auf dem Server anders laufen als auf dem Rechner des Entwicklers. Außerdem lassen sich Code-Fehler nachträglich leichter ausmachen.

Einfache Updates

Container vereinfachen das Aktualisieren von Anwendungen. Im Gegensatz zu virtuellen Maschinen, bei denen sowohl das Betriebssystem als auch die Anwendung gepatcht werden müssen, betrifft ein Container-Update ausschließlich die Anwendung und ihre Laufzeitumgebung im Image. Unternehmen können dadurch schneller auf Sicherheitslücken reagieren.

Containerisierung und die Cloud

Containerisierung hat die Art, wie Unternehmen Cloud-Ressourcen nutzen, grundlegend verändert. Früher basierten Cloud-Strategien meist auf Infrastructure-as-a-Service (IaaS), also auf gemieteten virtuellen Maschinen, die manuell gepflegt werden mussten. Heute greifen immer mehr Unternehmen zu Containern.

Der Unterschied: Container bringen ihre Umgebung selbst mit. Eine Anwendung ist dadurch nicht an das Betriebssystem oder die Bibliotheken eines bestimmten Cloud-Anbieters gebunden. Diese Unabhängigkeit begünstigt Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Modelle. Ein und dasselbe Image kann in AWS oder Azure, aber auch im eigenen Rechenzentrum ausgeführt werden.

Auch dynamische Nutzungsszenarien werden durch Container erst möglich. Unternehmen können bei Lastspitzen automatisch zusätzlich Kapazitäten in der Public Cloud aktivieren. Solche Cloud-Bursting-Szenarien funktionieren, weil Container überall identisch laufen. Workloads können einfach von On-Prem-Systemen in die Cloud „rübergeschoben“ werden.

Best Practices für Ihre Container-Strategie

Mit diesen Best Practices nutzen Sie Container optimal:

1. Halten Sie die Zahl der Basis-Images gering

Ein typisches Problem in containerisierten Umgebungen ist die Vielzahl leicht unterschiedlicher Basis-Images. Oft existieren parallel mehrere leicht variierende Python, Node- oder Java-Images, jeweils mit eigenen Abhängigkeiten und Patch-Ständen. Das erhöht den Wartungsaufwand und schafft Sicherheitsrisiken.

Besser ist ein zentrales Set an Basis-Images, das unternehmensweit verwendet wird. Zwei bis fünf geprüfte Images reichen in vielen Fällen aus. Ein typisches Set könnte so aussehen:

• Ein schlankes Alpine- oder Ubuntu-Image für generelle Workloads
• Ein Java-Image (zum Beispiel Eclipse Temurin) als Grundlage für Java- oder JVM-basierte Services
• Ein Node-Image, das für Frontend-Builds oder API-Gateways geeignet ist
• Optional ein Image für interne CLI-Tools (zum Beispiel Python oder Go)

Wichtig ist, dass diese Images regelmäßig aktualisiert und gescannt werden, um Schwachstellen frühzeitig zu erkennen. Für die Verwaltung bieten sich private Registries wie GitLab Container Registry, Harbor oder Azure Container Registry an.

2. Integrieren Sie Security in die Pipeline

Schwachstellen entstehen meist im Build-Prozess, nicht im laufenden Betrieb. Ein Beispiel sind veraltete Bibliotheken, die in den Build „rutschen“ und dann später zu Schäden führen. Deshalb sollte Sicherheit nicht erst im Kubernetes-Cluster ansetzen, sondern direkt in der CI/CD-Pipeline.

Praktisch bedeutet das, Images bereits während des Builds automatisch zu scannen. Tools wie Trivy, Anchore oder die Scanner in GitLab und Azure DevOps prüfen Images auf Schwachstellen und CVEs (Common Vulnerabilities and Exposures), bevor sie in die Registry gelangen.

Ebenso wichtig ist das Signieren von Images, etwa mit Cosign. Das minimiert das Risiko, dass versehentlich manipulierte oder unvollständige Images ausgerollt werden.

Auch Code-Abhängigkeiten lassen sich automatisiert überprüfen. Systeme wie Snyk oder OWASP Dependency-Check melden unsichere Bibliotheken, lange bevor daraus ein Produktionsproblem wird.

3. Planen Sie stateful Workloads ein

Container eignen sich hervorragend für sogenannte stateless Anwendungen, also für Workloads, die keine dauerhaften Daten speichern (Web-Frontends, API-Gateways). Aber auch stateful Anwendungen lassen sich realisieren, also Systeme, die Daten oder Sitzungszustände lokal speichern. Es muss nur frühzeitig eingeplant werden. Hier einige Empfehlungen:

• Persistenter Speicher: Verwenden Sie Volumes oder Persistent Volume Claims (PVCs), um Daten außerhalb des Containers zu speichern. In Kubernetes lassen sich dafür entsprechende Storage-Klassen definieren.

• Trennung von Daten und Logik: Halten Sie den Anwendungscode möglichst stateless. Nur die Datenhaltung darf auf persistente Speicher zugreifen. Das vereinfacht die Skalierung und Wiederherstellung.

• Replikations-Tests: Überprüfen Sie regelmäßig, ob stateful Services wie Datenbanken oder Message Broker korrekt repliziert und nach einem Pod-Neustart wieder synchronisiert werden.

• Backups: Nutzen Sie Tools wie Velero oder Stash, um persistente Volumes regelmäßig zu sichern und Wiederherstellungsvorgänge zu testen.

4. Nutzen Sie Container für Tests

Container ermöglichen es, Testumgebungen in Sekunden aufzubauen und nach Abschluss wieder zu entfernen. Jede Code-Änderung kann so in einer reproduzierbaren Umgebung geprüft werden.

Praktische Empfehlungen:

• Ephemere Testumgebungen: Verwenden Sie Tools wie GitLab CI/CD, Jenkins oder GitHub Actions, um für jeden Merge-Request automatisch eine temporäre Testumgebung zu erstellen.

• Automatisierte Integrationstests: Container erlauben es, komplette Service-Stacks (zum Beispiel Frontend, API, Datenbank) als Verbund zu starten. So können frühzeitig Abhängigkeiten überprüft werden.

• Parallele Testläufe: Durch die Isolation von Containern können mehrere Test-Pipelines gleichzeitig laufen. Das beschleunigt CI/CD-Prozesse.

• Rollback-Tests: Nutzen Sie Container, um verschiedene Versionen derselben Anwendung parallel zu testen. So lassen sich Rollback-Szenarien vorwegnehmen.

5. Integrieren Sie Observability – frühzeitig

Viele Probleme in containerisierten Umgebungen entstehen nicht durch fehlerhafte Anwendungen, sondern durch fehlende Transparenz. Das Problem ist, dass Observability meist erst dann eingeführt wird, wenn die ersten Ausfälle auftreten. Dann jagt man dem Rückstand hinterher.

Machen Sie es besser:

• Zentralisieren Sie Logs: Sorgen Sie dafür, dass jeder Container seine Logs automatisch an dieselbe Sammelstelle liefert. Das geht zum Beispiel mit Elasticsearch, Loki oder entsprechenden Cloud-Diensten.

• Beschränken Sie sich auf wenige Metriken: Statt 200 Messwerte pro Service zu erfassen, reichen oft fünf bis zehn Kernmetriken wie Request-Frequenzen oder CPU-Auslastung. So reduzieren Sie das Grundrauschen.

• Verknüpfen Sie Deployments mit Monitoring: Jede neue Version eines Containers sollte sofort mit Metriken und Logs korrelierbar sein. Ein Beispiel: Lassen Sie sich nach jedem Deployment automatisch einen Vergleich der letzten zehn Minuten vor und nach dem Rollout anzeigen.

• Richten Sie einfache Alerts ein: Sie brauchen am Anfang keine komplexen Regelwerke. Zwei, drei sinnvolle Alerts, etwa für hohe Fehlerraten oder ungewöhnliche Latenzen, verhindern das Schlimmste. Die Feinjustierung folgt später.

6. Verwenden Sie Container-as-a-Service (CaaS)

Der Betrieb einer eigenen Containerplattform verursacht deutlich mehr Aufwand, als sich Unternehmen zunächst klarmachen: Security-Policies, Monitoring, Netzwerkregeln, Updates, Patching und Storage-Anbindung müssen dauerhaft gepflegt werden. Container-as-a-Service (CaaS) reduziert diese Komplexität. Unternehmen erhalten eine betriebsfertige Kubernetes-Umgebung, die von Spezialisten verwaltet wird. So können sich die Entwicklungsteams auf Anwendungen und Releases konzentrieren.

Implementieren Sie Container – mit Proact!

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Containerisierung eröffnet viele Möglichkeiten, geht aber auch mit technischen Herausforderungen einher. Die Implementierung kostet viel Zeit und erfordert Spezialkenntnisse. Hier kommt die Proact Managed Container Platform (PMCP) ins Spiel. Sie erhalten eine produktionsreife, CNCF-zertifizierte Kubernetes-Umgebung, die von erfahrenen Spezialisten verwaltet wird.

Die Lösung basiert auf Open-Source-Technologien und vermeidet herstellerspezifische Abhängigkeiten. Sie können Anwendungen dort betreiben, wo es strategisch sinnvoll ist: lokal, in der Proact Managed Container Platform (PMCP) oder in einer Public Cloud.

Das Onboarding erfolgt mit einem persönlichen Ansprechpartner, der Sie bei Themen wie Namespace-Strukturen, CI/CD-Integration und Netzwerk-Policies unterstützt. Sie benötigen keine internen Kubernetes-Spezialisten, weil die Plattform komplett von uns gemanagt wird. ISO-27001-konforme Sicherheitskontrollen gewährleisten hohe Standards bei Vertraulichkeit und Integrität Ihrer Daten.

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