Container-Storage: den passenden Speicher für Kubernetes wählen Wie Unternehmen Storage in Kubernetes richtig nutzen

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Kubernetes bietet durch seine flexible Architektur die Möglichkeit, verschiedene Storage-Typen und -Lösungen zu integrieren. Dabei hängt die Auswahl des passenden Storage-Systems maßgeblich von den spezifischen Anforderungen der Applikation sowie der Infrastruktur ab. Wir geben einen Überblick.

Kubernetes-Anwendungen können sehr unterschiedliche Anforderungen an Speicherressourcen stellen. Dies reicht von einfachen Stateless-Anwendungen, die nur temporäre Daten benötigen, bis hin zu datenintensiven Anwendungen, die auf persistente Speicherung angewiesen sind. Dabei müssen Faktoren wie Skalierbarkeit, Leistung, Ausfallsicherheit und Management-Aufwand berücksichtigt werden. Kubernetes stellt über Persistent Volumes (PV) und Persistent Volume Claims (PVC) Mechanismen bereit, um den Speicher dynamisch und unabhängig von den eigentlichen Containern zu verwalten.

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Persistent Volumes und Persistent Volume Claims nutzen

Ein Persistent Volume repräsentiert dabei eine vom Cluster bereitgestellte Speicherressource, die unabhängig von der Lebensdauer einzelner Pods existiert und von verschiedenen Storage-Backends wie NFS, iSCSI oder Cloud-basierten Speicherlösungen unterstützt werden kann. Der Persistent Volume Claim dient als Anfrage eines Pods nach einer bestimmten Menge an Speicherplatz mit definierten Eigenschaften, wie Zugriffsmodi oder Speicherklassen.

Durch diese Trennung zwischen PV und PVC ermöglicht Kubernetes eine dynamische Zuweisung von Speicherressourcen, wobei der PVC automatisch an ein geeignetes PV gebunden wird. Dies fördert eine lose Kopplung zwischen Anwendungen und der darunterliegenden Speicherinfrastruktur, erhöht die Portabilität und vereinfacht das Management zustandsbehafteter Applikationen in verteilten Systemen erheblich. Entscheidend ist jedoch, welche Backend-Lösungen zum Einsatz kommen.

Die Flexibilität der Zugriffsmodi („readWriteOnce“, „readOnlyMany“ und „readWriteMany“) erlaubt es, den Zugriff auf Persistent Volumes für eine oder mehrere Instanzen einer Anwendung zu konfigurieren. Dies ist besonders nützlich in Umgebungen mit replizierten Pods oder Anwendungen, die über mehrere Nodes verteilt sind. Außerdem kann durch die Reclaim-Policy, wie Delete oder Retain, festgelegt werden, wie mit den Persistent Volumes verfahren wird, wenn eine PVC gelöscht wird. Während die Delete-Option das Volume nach der Freigabe entfernt, bewahrt Retain das Volume und seine Daten, um eine spätere Wiederverwendung zu ermöglichen.

Die dynamische Provisionierung von Persistent Volumes mit Storage-Classes vereinfacht das Speichermanagement in Kubernetes-Clustern erheblich, da Administratoren keine Volumes im Voraus manuell erstellen müssen. Solche dynamisch bereitgestellten Volumes integrieren sich in verschiedene Speicherlösungen, sei es in der Cloud (wie AWS EBS, Azure Disks oder GCE Persistent Disks) oder in On-Premises-Infrastrukturen.

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Typen von Storage in Kubernetes

Lokaler Storage nutzt die Festplatten oder SSDs direkt auf den Worker-Nodes des Clusters. Dies kann eine sehr performante Lösung sein, eignet sich jedoch nur für Anwendungen, die keine Persistenz über den Lebenszyklus eines Pods hinaus benötigen. Lokaler Speicher ist eng an den Node gebunden, was Herausforderungen bei der Verfügbarkeit und beim Management von Daten mit sich bringen kann.

NAS-Systeme bieten zentralisierten, netzwerkbasierten Speicher, der von mehreren Nodes gleichzeitig verwendet werden kann. Typische Protokolle wie NFS (Network File System) werden in Kubernetes-Umgebungen oft eingesetzt, um Anwendungen eine einfache, skalierbare und persistent nutzbare Storage-Lösung zu bieten. NAS eignet sich gut für Anwendungen, die auf File-basierten Zugriff angewiesen sind, wie etwa klassische Webanwendungen oder Datenbanken mit moderatem I/O-Bedarf.

Block Storage wie Ceph, GlusterFS oder Lösungen von Cloud-Anbietern wie Amazon EBS, Google Persistent Disk oder Azure Disks bieten direkte Block-Level-Speicherung. Diese Lösungen sind für Anwendungen geeignet, die hohe IOPS (Input/Output Operations Per Second) und niedrige Latenzen erfordern, wie etwa datenintensive Datenbanken oder Analytics-Anwendungen. Blockspeicher ist flexibler als File-basierter Speicher und ermöglicht eine einfachere Verwaltung und Performance-Tuning auf Applikationsebene.

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Object Storage, wie es von Amazon S3 oder MinIO bereitgestellt wird, eignet sich besonders gut für unstrukturierte Daten wie Backups, Logs oder große Datenmengen. Object Storage ist skalierbar, flexibel und bietet hohe Verfügbarkeit, eignet sich jedoch nicht für Applikationen, die klassischen Dateisystemzugriff oder hohe IOPS benötigen. In Kubernetes kann Object Storage durch Middleware-Lösungen eingebunden werden, um bestimmte Workloads zu unterstützen.

In Cloud-Umgebungen bietet es sich an, die nativen Storage-Dienste des jeweiligen Cloud-Anbieters zu nutzen, die direkt in Kubernetes integriert werden können. Diese Speicheroptionen bieten eine höhere Verfügbarkeit und werden automatisch verwaltet, was den Betriebsaufwand reduziert. Bei der Auswahl zwischen NFS und Cloud-Storage muss auf die Anforderungen der Applikation und die notwendige Skalierbarkeit geachtet werden. Während NFS ein hohes Maß an Flexibilität bietet, sind Cloud-basierte Speicherlösungen in der Regel einfacher zu implementieren und bieten umfassende Management- und Sicherheitsfunktionen.

Wichtige Kriterien bei der Auswahl von Storage in Container-Umgebungen

Bei der Wahl des richtigen Storage-Systems müssen IT-Administratoren und Entwickler mehrere Kriterien berücksichtigen:

• Skalierbarkeit: Das System muss mit der Anzahl der Pods und der Datenmenge skalieren können. Besonders verteilte Storage-Lösungen wie Ceph oder GlusterFS bieten hier eine hohe Skalierbarkeit.

• Performance: Abhängig von der Anwendung sind Latenzen und Durchsatz wesentliche Kennzahlen. Während Block Storage für hohe I/O-Anforderungen optimiert ist, sind File-basierte Lösungen oft für weniger intensive Anwendungen ausreichend.

• Verfügbarkeit und Redundanz: Daten müssen auch bei Ausfällen von Nodes oder Netzwerkproblemen verfügbar bleiben. Lösungen wie Ceph, die Daten redundant speichern, bieten hier einen Vorteil.

• Automatisierung und Management: Kubernetes-native Storage-Lösungen sollten sich gut in das Kubernetes-Ökosystem einfügen, um automatische Provisionierung und Verwaltung von Speichern zu ermöglichen. Tools wie Rook für Ceph oder Cloud-native Lösungen bieten hier eine enge Integration.

• Kosten: Abhängig von der Infrastruktur – ob On-Premise oder in der Cloud – können sich die Kosten stark unterscheiden. Cloud-Storage-Angebote sind oft flexibel, können aber bei hoher Datenlast teuer werden. On-Premises-Lösungen erfordern hingegen eine hohe initiale Investition.

Kubernetes bringt mit dem Container Storage Interface (CSI) eine flexible Möglichkeit, verschiedenste Storage-Systeme nativ zu integrieren. Die Wahl des richtigen Storage-Systems wird dadurch nicht nur technischer, sondern auch eine Frage der Architektur und des Betriebsmodells der gesamten Infrastruktur.

Container Storage Interface (CSI)

CSI ist ein wichtiger Bestandteil bei der Orchestrierung von Storage in Kubernetes-Umgebungen. Es ermöglicht die Verwendung verschiedener Storage-Anbieter über standardisierte Schnittstellen. Diese Unabhängigkeit vom spezifischen Anbieter bietet Flexibilität und erleichtert den Wechsel zwischen Lösungen, ohne die Applikationen grundlegend umzustellen. Anbieter wie Ceph, OpenEBS, Longhorn oder Cloud-native Dienste bieten CSI-Treiber, die direkt in Kubernetes integriert werden können. Damit wird Storage nicht nur einfach angebunden, sondern auch dynamisch skalierbar und automatisch provisionierbar.

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Data-Locality und Kubernetes

Eine Herausforderung, die speziell in großen Kubernetes-Clustern auftritt, ist die Datenlokalität (data locality). Anwendungen, die lokal auf Daten zugreifen müssen, profitieren von einem Speichersystem, das Daten nahe an der Anwendung hält, um Latenzen zu minimieren und die Performance zu maximieren. Lösungen wie OpenEBS setzen auf das Konzept der containerisierten Volumes und ermöglichen die Bereitstellung von Speicher direkt auf den Nodes, auf denen die Workloads laufen. Damit werden eine nahtlose Skalierung und optimierte Datenzugriffszeit realisiert, ohne die Komplexität traditioneller Storage-Netzwerke.

Sensible Daten müssen in Kubernetes-Umgebungen nicht nur gespeichert, sondern auch sicher übertragen, verschlüsselt und gegen unbefugten Zugriff geschützt werden. Kubernetes bietet hier mit Secrets und ConfigMaps Mechanismen, um sensible Informationen sicher zu verwalten. Allerdings müssen auch die Storage-Lösungen selbst Verschlüsselungsfunktionen auf verschiedenen Ebenen unterstützen. Dies umfasst die At-rest-Verschlüsselung auf Datenträgern sowie die In-transit-Verschlüsselung während der Datenübertragung. Ceph oder Cloud-basierte Lösungen wie AWS EBS bieten integrierte Verschlüsselungsmechanismen, die über Kubernetes konfigurierbar sind.

Monitoring und Optimierung von Kubernetes-Storage

Ein oft unterschätzter Bereich bei der Wahl des Storage-Systems für Kubernetes ist das Monitoring und die kontinuierliche Optimierung der Speichernutzung. Kubernetes bietet mit Tools wie Prometheus oder Grafana umfassende Monitoring-Funktionalitäten, die auch für den Storage genutzt werden können. Für spezifische Storage-Lösungen gibt es angepasste Exporter, die detaillierte Metriken zur Performance und Auslastung bereitstellen. Diese Daten können helfen, Engpässe frühzeitig zu identifizieren und proaktiv Maßnahmen zur Optimierung zu ergreifen.

Ein Beispiel ist die Überwachung der IOPS (Input/Output Operations per Second) bei Block-Speichern oder die Überwachung der Latenzen bei verteilten Storage-Lösungen. Automatisierte Skalierungsmechanismen können so gezielt auf Grundlage der gemessenen Daten aktiviert werden, um die Verfügbarkeit und Performance zu verbessern. Tools wie Rook bieten hier bereits integrierte Monitoring-Lösungen für Ceph-Storage in Kubernetes-Clustern.

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Zukünftige Entwicklungen im Kubernetes-Storage

Die Weiterentwicklung von Kubernetes und dem gesamten Cloud-native-Ökosystem führt dazu, dass auch die Storage-Technologien kontinuierlich weiterentwickelt werden. Konzepte wie Serverless Storage, bei dem Storage dynamisch und bedarfsgerecht bereitgestellt wird, gewinnen zunehmend an Bedeutung. Ebenso gibt es Ansätze, die das Storage-Management weiter abstrahieren und vollautomatisiert verwalten, sodass Administratoren weniger direkten Eingriff auf Storage-Ressourcen haben. Langfristig wird die Entwicklung in Richtung autonomer Storage-Systeme gehen, die sich selbstständig an die Anforderungen der Workloads anpassen und durch KI-gestützte Algorithmen optimale Performance und Verfügbarkeit gewährleisten.

Longhorn als Storage-Lösung für Kubernetes

Longhorn ist eine verteilte Block-Storage-Lösung, die speziell für Kubernetes entwickelt wurde und sich durch eine einfache Bereitstellung und Verwaltung auszeichnet. Als Open-Source-Projekt bietet Longhorn die Möglichkeit, persistenten Speicher direkt in Kubernetes-Clustern bereitzustellen, ohne auf externe Storage-Systeme angewiesen zu sein. Durch die Integration in Kubernetes mit dem Container Storage Interface (CSI) kann Longhorn dynamische Volumes erstellen, skalieren und verwalten.

Ein besonderer Vorteil liegt in der Fähigkeit von Longhorn, Daten hochverfügbar zu replizieren und selbst bei Node-Ausfällen für Datenintegrität zu sorgen. Zudem bietet es ein einfaches, integriertes Management und Monitoring durch eine benutzerfreundliche GUI, die sich nahtlos in Kubernetes-Umgebungen integriert. Mit Features wie automatisierten Backups und Snapshots eignet sich Longhorn besonders für den Einsatz in Produktionsumgebungen, die auf Datensicherheit und einfache Skalierbarkeit angewiesen sind.

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Ceph: skalierbarer, verteilter Speicher für Kubernetes

Ceph ist eine der bekanntesten und am weitesten verbreiteten Open-Source-Storage-Lösungen für Kubernetes. Es handelt sich um ein verteiltes Speichersystem, das Object-, Block- und File-basierte Speicher in einer einzigen Plattform kombiniert. Ceph bietet hohe Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit, indem es Daten über mehrere Nodes verteilt und automatisch repliziert. In Kubernetes wird Ceph häufig durch die Integration des Rook-Operators bereitgestellt, der die Verwaltung und Bereitstellung von Ceph in Kubernetes-Clustern stark vereinfacht.

Ceph ist besonders für große, datenintensive Workloads geeignet, die eine hohe Leistung und Flexibilität erfordern. Es bietet Unterstützung für dynamisches Provisioning und ermöglicht die Erstellung von Persistent Volumes für Stateful Workloads in Kubernetes. Der Vorteil von Ceph liegt in seiner Flexibilität: Ob Block-, Object- oder File-Storage, Ceph kann unterschiedliche Speicheranforderungen erfüllen und lässt sich gut in hybride Cloud-Umgebungen integrieren. Allerdings erfordert Ceph eine sorgfältige Planung und Konfiguration, da es in Bezug auf Ressourcen und Komplexität anspruchsvoll sein kann.

OpenEBS: Container-native Storage für Kubernetes

OpenEBS ist eine weitere beliebte Open-Source-Storage-Lösung, die speziell für Kubernetes entwickelt wurde. Im Gegensatz zu Ceph, das auf eine zentrale, verteilte Architektur setzt, ist OpenEBS ein Container-natives System, das Storage direkt auf den Kubernetes-Nodes bereitstellt. Dies macht es besonders geeignet für Applikationen, die eine hohe Performance und Datenlokalität erfordern.

OpenEBS verfolgt einen modularen Ansatz und bietet verschiedene Speicher-Engines, die auf spezifische Workloads zugeschnitten sind. Dazu gehören cStor für hochverfügbare und replizierte Volumes sowie Jiva für leichtere Workloads. OpenEBS ist vollständig in das Kubernetes-Ökosystem integriert und verwendet das Container Storage Interface (CSI), um die Bereitstellung und Verwaltung von Persistent Volumes zu ermöglichen.

Ein großer Vorteil von OpenEBS ist die Einfachheit der Installation und der Verwaltung. Es erfordert keine separaten Storage-Cluster und kann direkt auf bestehenden Nodes betrieben werden. Die Möglichkeit, spezifische Storage-Engines für unterschiedliche Workloads zu wählen, bietet hohe Flexibilität. Zudem unterstützt OpenEBS Funktionen wie Snapshots, Cloning und Backup, was es zu einer idealen Lösung für Stateful Workloads in Kubernetes macht.

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GlusterFS: verteilte Speicherlösung für File-basierte Workloads

GlusterFS ist eine skalierbare Open-Source-Storage-Lösung, die besonders für File-basierte Workloads entwickelt wurde. Es ist ein verteiltes Dateisystem, das große Datenmengen über mehrere Nodes verteilt und dabei hohe Verfügbarkeit und Redundanz gewährleistet. In Kubernetes-Umgebungen kann GlusterFS über den Heketi-Operator integriert werden, der das automatische Management von Volumes und Knoten übernimmt.

GlusterFS eignet sich gut für Anwendungen, die großen, geteilten Zugriff auf Dateien benötigen, wie Webserver oder Content-Management-Systeme. Es bietet Skalierbarkeit sowohl in Bezug auf die Kapazität als auch die Performance und kann flexibel auf physischer oder virtueller Hardware betrieben werden. Ein wesentlicher Vorteil von GlusterFS ist die einfache Verwaltung und Konfiguration, besonders in Umgebungen, die horizontale Skalierung erfordern. Jedoch ist GlusterFS im Vergleich zu anderen Storage-Lösungen wie Ceph weniger performant bei I/O-intensiven Workloads, da es primär für File-basierten Zugriff optimiert ist. Trotzdem bleibt es eine zuverlässige und stabile Lösung für Workloads, die auf verteiltem File-Storage basieren.

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