15 gängige Docker-Anwendungsfälle

Docker-Anwendungsfälle zeigen, wie Entwickler das Containerisierungs-Tool bei verschiedenen Aufgaben und in unterschiedlichen Szenarien praktisch einsetzen können. Dank seiner Flexibilität und leistungsstarken Funktionen eignet sich Docker für zahlreiche Zwecke:

1. Optimierte Softwareentwicklung und -bereitstellung. Docker verpackt Ihre Anwendungen einschließlich ihrer Laufzeitkomponenten in portable Container.
2. Bereitstellung von Microservices. Mit Docker können Sie Anwendungen aus kleineren, modularen Komponenten entwickeln, die voneinander isoliert sind.
3. Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD). Docker standardisiert das Erstellen, Testen und Bereitstellen von Anwendungen innerhalb Ihrer CI/CD-Pipeline und stellt sicher, dass die Testumgebung der Produktionsumgebung entspricht.
4. Anwendungsisolierung für die Entwicklung. Dank der Containerisolierung können Sie mehrere Anwendungen mit inkompatiblen Abhängigkeiten parallel ausführen, ohne dass sie sich gegenseitig beeinträchtigen.
5. Skalierbare Webanwendungen. Container sind portabel. Mithilfe eines Orchestrierungstools lässt sich die Anzahl der Containerinstanzen automatisch an das Traffic-Aufkommen anpassen.
6. Hybrid-Cloud-Bereitstellungen. Sie können Anwendungen in einer lokalen On-Premises-Umgebung entwickeln und dieselben Container anschließend in der Cloud bereitstellen, um von deren Skalierbarkeit zu profitieren.
7. Cloud-native Anwendungen und Kubernetes-Integration. Wenn Sie containerisierte Anwendungen mit Kubernetes in einer Cloud-Infrastruktur ausführen, lassen sich diese je nach Auslastung automatisch skalieren.
8. Ausführung von Legacy-Anwendungen. Mit Docker können Sie ältere Anwendungen mitsamt ihren spezifischen, veralteten Abhängigkeiten in einem sicheren, isolierten Container ausführen.
9. Big Data und Analytik. Die Containerisierung vereinfacht die Bereitstellung spezieller Tools zur Verarbeitung großer Datenmengen, beispielsweise zur Umwandlung umfangreicher CSV-Dateien in das JSON-Format.
10. Test- und Staging-Umgebungen. Docker erleichtert die Erstellung von Testumgebungen, die Produktions- und Staging-Umgebungen nachbilden und in denen sich unterschiedliche Konfigurationen für bestimmte Testszenarien prüfen lassen.
11. Datenverarbeitungspipelines. Sie können Container miteinander verketten, um effiziente Pipelines zu erstellen, in denen Streams lesbare Datenquellen mit beschreibbaren Zielen verbinden.
12. DevOps-Automatisierung. Docker trägt dazu bei, über alle Automatisierungsphasen hinweg eine einheitliche Umgebung aufrechtzuerhalten, die Integrität zu gewährleisten und Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden.
13. Edge Computing und IoT. Dank der ressourcenschonenden Containerarchitektur von Docker können Sie Anwendungen auf Geräten mit begrenzten Ressourcen ausführen und Dienste am Netzwerkrand sowie auf weniger leistungsstarken Geräten bereitstellen.
14. Sicherheit und Isolation. Container isolieren Anwendungen vom Hostsystem. Dadurch sinkt das Risiko, dass ein einzelner kompromittierter Dienst den gesamten Server beeinträchtigt. Zudem lässt sich der Zugriff detaillierter kontrollieren.
15. Containerisierung von Datenbanken. Mit Docker können Sie isolierte Umgebungen für Datenbanksysteme wie MongoDB oder MySQL sofort einrichten und problemlos ein persistentes Volume für die dauerhafte Datenspeicherung konfigurieren.

Im Folgenden betrachten wir die einzelnen Anwendungsfälle genauer.

1. Vereinfachte Softwareentwicklung und -bereitstellung

Docker unterstützt den gesamten Entwicklungs- und Bereitstellungszyklus, indem es die Laufzeitumgebung Ihrer Anwendung in einem isolierten Container bündelt. Ohne Docker ist es schwierig, Code in unterschiedlichen Umgebungen durchgängig auf die gleiche Weise auszuführen.

Anwendungen auf demselben Rechner können miteinander in Konflikt geraten. Benötigen beispielsweise zwei Projekte unterschiedliche Versionen derselben Bibliothek, kann dies zu unerwartetem Verhalten, Fehlern und Abstürzen führen.

Das Problem „Bei mir funktioniert es“ war früher weit verbreitet. Virtuelle Maschinen konnten einige dieser Schwierigkeiten zwar lösen, verursachten jedoch weiterhin einen erheblichen zusätzlichen Ressourcenaufwand. Docker hingegen bündelt Code, Abhängigkeiten und Laufzeitumgebung in einem einzigen Container, den Entwickler in unterschiedlichen Umgebungen mit derselben Konfiguration reproduzieren können. So bleiben die Anwendungen voneinander getrennt und funktionieren unabhängig voneinander.

Außerdem können Sie einzelne Funktionen, Dienste oder Codebestandteile Ihrer Anwendung in separaten Docker-Containern unterbringen, um die Entwicklung und Wartung zu vereinfachen.

2. Anwendungsisolierung für die Entwicklung

Entwickler nutzen Docker häufig, um Funktionen und Entwicklungszweige in separaten Containern zu organisieren. Die Trennung der einzelnen Komponenten erleichtert die Entwicklung und das Testen, da Sie die Produktionsumgebung für jede Komponente möglichst genau nachbilden können.

Mit Docker lassen sich diese beiden Vorteile nutzen. Bei der Anwendungsentwicklung bietet das Tool folgende Möglichkeiten:

• Produktionsumgebungen nachbilden. So können Sie bereits während der Entwicklung testen, wie sich die Anwendung unter möglichst realistischen Produktionsbedingungen verhält.
• Umgebungsbedingte Fehler reduzieren. Wenn Sie eine Anwendung in Docker ausführen, wird nicht nur der Code ausgeführt, sondern alles gebündelt, was die Anwendung benötigt. Dadurch lassen sich Build-Fehler aufgrund fehlender Abhängigkeiten vermeiden.
• Fehlersuche vereinfachen. Entwickler können Fehler in einer kontrollierten, gleichbleibenden Umgebung untersuchen und beheben.
• Die lokale Entwicklungsumgebung vor unnötigen Dateien und Daten schützen. Jede Funktion und jeder Entwicklungszweig läuft in einem eigenen, isolierten Docker-Container. Dadurch beeinträchtigen Logs oder andere Überreste der Containerausführung die Hauptentwicklungsumgebung nicht.

Die Ausführung einzelner Funktionen in separaten Containern ist besonders bei Anwendungen mit einer Microservices-Architektur verbreitet. Der Ansatz eignet sich jedoch auch für monolithische Projekte.

3. Microservices-Architektur

Mit Docker lassen sich Microservices einfach umsetzen, da das Tool die modulare Anwendungsentwicklung unterstützt: Jeder Dienst läuft in einem eigenen, isolierten Container. Ein Beispiel dafür ist eine komplexe Anwendung wie eine E-Commerce-Plattform.

Bei großen Teams und umfangreichen Codebasen ist eine Microservices-Architektur häufig eine sinnvolle Wahl. Dabei werden die einzelnen Bestandteile einer Anwendung, etwa Benutzerkonten, Zahlungsabwicklung und Versand, unabhängig voneinander entwickelt und bereitgestellt. Sind das Team oder die Codebasis entsprechend groß, ist es sinnvoll, die Komponenten unabhängig voneinander zu halten.

Docker bietet für Microservices-Architekturen unter anderem folgende Vorteile:

• Isolation. Jeder Microservice kann mit seinen eigenen Abhängigkeiten, Bibliotheken und Paketen ausgeführt werden, ohne dass Konflikte entstehen. Dadurch laufen die Dienste unabhängig voneinander und lassen sich unverändert zwischen Umgebungen übertragen, ohne dass außerhalb des jeweiligen Docker-Containers zusätzliche Konfigurationen nötig sind.
• Infrastrukturunterstützung. Container lassen sich auf verschiedenen Plattformen ausführen, beispielsweise bei VPS-Anbietern wie Hostinger VPS oder in Kubernetes-Clustern.
• Skalierbarkeit. Mit Docker lassen sich Anwendungen einfach skalieren. Orchestrierungstools wie Kubernetes, Docker Swarm und Amazon Elastic Container Service (ECS) vereinfachen dies zusätzlich, indem sie Skalierung und Verfügbarkeit automatisiert steuern.
• Polyglot-Architektur. Sie können Code in beliebigen Programmiersprachen wie Python, Java, Node.js oder Go schreiben und Anwendungen unabhängig von der verwendeten Sprache mithilfe von Docker-Containern einheitlich bereitstellen.
• Konsistenz. Entwickler und Betriebsteams verwenden dasselbe Container-Image. Dadurch verhalten sich Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen identisch.
• Geschwindigkeit und Tools. Docker ist schnell, ressourcenschonend und bietet integrierte Tools für Logging, Monitoring und Netzwerkmanagement.

Ein wesentlicher Vorteil containerisierter Microservices ist ihre Skalierbarkeit. Mithilfe eines Orchestrierungstools können Sie beispielsweise zusätzliche Instanzen eines Dienstes bereitstellen, um die Last gleichmäßiger zu verteilen.

4. Skalierbare Webanwendungen

Docker unterstützt Ihr Team dabei, Anwendungen bereitzustellen, die für Ihre Kunden durchgehend verfügbar bleiben. Dazu verpackt das Tool die Anwendungen in portable Container, die zustandslos und kurzlebig sind. Kehren wir zum Beispiel unserer E-Commerce-Plattform zurück. Stellen Sie sich vor, die Anwendung verzeichnet seit Kurzem einen starken Besucherzuwachs.

Ein solcher Erfolg ist erfreulich, kann aber auch Probleme verursachen, wenn die Anwendung bei einem plötzlichen Traffic-Anstieg nicht ausreichend skaliert. Docker bietet hierfür folgende Möglichkeiten:

• Zustandslose Architektur. In Docker ausgeführte Anwendungen sind häufig zustandslos. Dadurch können die Container unterschiedliche Anfragen leichter unabhängig voneinander bearbeiten.
• Schnelle horizontale Skalierung. Docker-Container sind schnell und ressourcenschonend. Deshalb können Sie zusätzliche Containerinstanzen starten, um Ihre Web-App unkompliziert horizontal zu skalieren. Bei einem plötzlichen Traffic-Anstieg lassen sich beispielsweise schnell 5 bis 10 weitere Container hinzufügen.
• Orchestrierung. Durch die Integration von Kubernetes stehen Ihnen Lastverteilung, Zustandsprüfungen, Rolling Updates und Traffic-basierte automatische Skalierung zur Verfügung. Diese Funktionen unterstützen die Skalierung im Produktivbetrieb und erfordern nur sehr wenig manuelle Konfiguration.
• Konsistente Deployments. Da Docker überall dieselbe Anwendungsumgebung bereitstellt, können Sie zusätzliche Containerinstanzen aus demselben Image starten, ohne Inkonsistenzen zwischen den Umgebungen befürchten zu müssen.

Die Konsistenz und Portabilität containerisierter Anwendungen bietet Entwicklern auch über das Deployment hinaus Vorteile, insbesondere beim Testen.

5. Test- und Staging-Umgebungen

Wenn Sie Docker auf Ihrem Server hosten, können Sie temporäre Testumgebungen einrichten, die Ihre Produktionsumgebung nachbilden. Dadurch lassen sich Probleme und Fehler frühzeitig erkennen und Sie erhalten während der Entwicklung schneller Feedback. Besonders hilfreich ist Docker bei der testgetriebenen Entwicklung (Test-Driven Development, TDD), da Sie damit folgende Test- und Staging-Umgebungen sowie Testabläufe einrichten können:

• Reproduzierbare Testumgebungen. Sie können Tests bei jedem Durchlauf unter denselben Bedingungen sicher ausführen, ohne zusätzlichen Aufwand oder Probleme mit Abhängigkeiten befürchten zu müssen.
• Isolierte Testläufe. Jede Testsuite oder Funktion kann in einem eigenen Container ausgeführt werden. So verhindern Sie unerwünschte Nebeneffekte durch gemeinsam genutzte Zustände oder Konfigurationen.
• Parallele Tests. Mehrere Container können Tests gleichzeitig ausführen und so die CI/CD-Pipeline beschleunigen.
• Saubere Rollbacks. Container lassen sich schnell löschen und neu erstellen. Dadurch können Sie die Umgebung zwischen einzelnen Testläufen problemlos zurücksetzen.
• Staging-Umgebungen, die der Produktionsumgebung entsprechen. Staging-Umgebungen lassen sich aus denselben Docker-Images erstellen, die auch in der Produktionsumgebung verwendet werden. Dadurch verhalten sich beide Umgebungen identisch.
• Sichere Experimentiermöglichkeiten. In der Staging-Umgebung können Sie neue Konfigurationen, Integrationen oder Dienste ausprobieren, ohne die Produktionsumgebung zu gefährden.

Eine konsistente und möglichst originalgetreue Testumgebung ist besonders wichtig, wenn Sie Testprozesse automatisieren, beispielsweise im Rahmen von Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD).

6. Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD)

Docker lässt sich gut in CI/CD-Prozesse integrieren, da seine portablen Container in allen Phasen der Automatisierungspipeline eine einheitliche Laufzeitumgebung bieten. Diese Konsistenz ist entscheidend für schnelle Deployments, damit Anwendungen auch bei häufigen Releases verfügbar bleiben.

Der Einsatz von Docker mit Continuous-Deployment-Plattformen bietet folgende Vorteile:

• Unveränderliche Images. Ein erstelltes Docker-Image ist unveränderlich und lässt sich daher unverändert in verschiedenen Entwicklungsumgebungen bereitstellen.
• Konsistenz. Entwickler und CI/CD-Tools wie Jenkins, GitLab CI oder GitHub Actions können Container auf Basis desselben Docker-Images ausführen.
• Standardisierte Deployments. Ob in der Entwicklungs-, Staging- oder Produktionsumgebung: Container werden immer auf dieselbe Weise bereitgestellt.
• Isolation. Docker ermöglicht die Ausführung jedes einzelnen Schritts der CI/CD-Pipeline in einer sauberen Umgebung. Dadurch lassen sich Konflikte und Störungen vermeiden.
• Reproduzierbarkeit. Frühere Containerversionen können Sie durch eine einfache Änderung des Tags erneut bereitstellen.
• Geschwindigkeit. Container lassen sich innerhalb von Sekunden starten, wodurch Build- und Testzyklen schneller ablaufen. Zudem müssen dank zwischengespeicherter Docker-Layer nicht bei jedem Durchlauf komplette Umgebungen neu erstellt werden.

Neben der Optimierung von CI/CD-Pipelines vereinfacht Docker auch weitere Aufgaben innerhalb umfassenderer DevOps-Automatisierungsworkflows.

7. DevOps-Automatisierung

Docker vereinfacht DevOps-Abläufe von der Einrichtung der Umgebung bis zum Deployment. Dabei unterstützen Automatisierung, effiziente Ressourcennutzung und Skalierbarkeit den gesamten Prozess. Für die DevOps-Automatisierung bietet Docker folgende Vorteile:

• Konsistente und reproduzierbare Umgebungen. Docker sorgt für konsistente, einfach zu verwaltende Umgebungen und verhindert, dass deren Konfigurationen mit der Zeit voneinander abweichen.
• Vereinfachte Infrastrukturverwaltung. Infrastrukturkomponenten und Abhängigkeiten werden in Dockerfiles als Code definiert. Dadurch lassen sich Umgebungen leichter bereitstellen, aktualisieren und versionieren.
• Nahtlose Integration mit CI/CD-Tools. Die Portabilität von Docker und der schichtweise Aufbau seiner Images erleichtern die Verwaltung und Skalierung automatisierter Builds, Tests und Rollouts.
• Verbesserte Skalierbarkeit und Flexibilität. In Containern verpackte Microservices lassen sich unabhängig voneinander bereitstellen und je nach Bedarf automatisch skalieren.
• Schnelle Rollbacks und Fehlerisolierung. Versionierte Docker-Images erleichtern das schnelle Zurücksetzen fehlerhafter Deployments. So bleiben Probleme auf einzelne Komponenten begrenzt und beeinträchtigen nicht das gesamte System.

Besonders wichtig ist Docker, wenn Sie Deployments über verschiedene Umgebungen hinweg automatisieren, etwa in einer Kombination aus lokaler Infrastruktur und Cloud-Infrastruktur.

8. Hybrid-Cloud-Bereitstellungen

Viele Entwickler setzen Docker für Hybrid-Cloud-Bereitstellungen ein, bei denen Workloads sowohl in lokalen als auch in Cloud-Umgebungen ausgeführt werden. Dafür muss die Laufzeitumgebung der Anwendung konsistent bleiben, während gleichzeitig genügend Flexibilität erforderlich ist, um Unterschiede zwischen den zugrunde liegenden Infrastrukturen zu berücksichtigen.

Bei Hybrid-Cloud-Bereitstellungen bietet Docker folgende Vorteile:

• Portabilität und Flexibilität. Ein eigenständiges Docker-Image, das Ihre Anwendung mitsamt allen Abhängigkeiten enthält, lässt sich unverändert in verschiedenen Cloud-Umgebungen sowie auf lokalen Servern und Edge-Geräten verwenden, um die Anwendung auszuführen.
• Konsistenz. Dank einer identischen Betriebssystemschicht, stabiler Umgebungsvariablen und vorinstallierter Abhängigkeiten sorgt Docker dafür, dass sich Ihre Anwendung in allen Umgebungen gleich verhält.
• Schrittweise Cloud-Migration und Cloud Bursting. Mit Docker können Sie Workloads zunächst lokal ausführen und anschließend schrittweise in die Cloud verlagern (schrittweise Cloud-Migration). Alternativ lassen sich Workloads vorübergehend in die Cloud verschieben, wenn die lokalen Kapazitäten ausgeschöpft sind (Cloud Bursting). So vermeiden Sie den Aufwand, die Architektur Ihrer Anwendung grundlegend überarbeiten zu müssen.
• Kosteneffizienz. Docker macht Hybrid-Cloud-Bereitstellungen kostengünstiger, da Sie Ressourcen effizienter nutzen, nur bei Bedarf skalieren und hohe zusätzliche Infrastrukturkosten vermeiden können.

Auch bei Cloud-nativen Anwendungen erleichtert Docker die Bereitstellung und Skalierung. Mithilfe einer Orchestrierungsplattform wie Kubernetes lassen sich diese Prozesse automatisieren.

9. Cloud-native Anwendungen und Kubernetes-Integration

Docker wird häufig zusammen mit Kubernetes eingesetzt, um containerisierte Anwendungen in der Cloud auszuführen. Containerisierte Docker-Anwendungen lassen sich als Workloads in Kubernetes betreiben. Das Zusammenspiel beider Technologien unterstützt die automatisierte Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung Cloud-nativer Anwendungen.

Die wichtigsten Vorteile von Docker in diesem Szenario sind:

• Cloud-unabhängige Portabilität. Docker und Kubernetes lassen sich gemeinsam auf AWS, Azure, GCP oder in lokalen Infrastrukturen einsetzen. Dadurch kann Ihr Team Plattformen frei auswählen oder wechseln, ohne den Code neu schreiben zu müssen.
• Automatisierte Bereitstellung. Kubernetes verwendet Manifeste, um Container ohne manuelle Eingriffe automatisch bereitzustellen oder zu aktualisieren. Dadurch werden Rolling Updates und Deployments ohne Ausfallzeiten möglich, sodass Ihre Nutzer jederzeit auf die Anwendung zugreifen können.
• Automatische Skalierung. Kubernetes überwacht die Ressourcennutzung der Container, insbesondere die CPU- und Arbeitsspeicherauslastung. Je nach Bedarf fügt es automatisch Containerinstanzen hinzu oder entfernt sie, um schnell auf steigenden oder sinkenden Traffic zu reagieren.
• Automatisierte Verwaltung. Kubernetes überwacht kontinuierlich den Zustand der Container und startet ausgefallene Container automatisch neu. Darüber hinaus verwaltet Kubernetes automatisch Netzwerke und Speicher und übernimmt die Service Discovery.

Neben dem Anwendungscode können Sie mit Docker auch weitere Komponenten bereitstellen, darunter Datenbanken und die zugehörigen Datenverarbeitungspipelines.

10. Datenverarbeitungspipelines

Docker erleichtert den Aufbau von Datenverarbeitungspipelines, indem es die Einrichtung der benötigten Tools und Umgebungen vereinfacht. So können Sie ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) zuverlässig automatisieren. Ohne Docker müssten Sie sämtliche erforderlichen Komponenten manuell einrichten, was häufig einen höheren Hardwarebedarf, Abhängigkeitskonflikte und ein uneinheitliches Verhalten auf verschiedenen Rechnern zur Folge hat.

Beim Aufbau einer Datenverarbeitungspipeline hilft Docker, diese Probleme durch folgende Vorteile zu vermeiden:

• Konsistenz zwischen Umgebungen. Jede Phase Ihrer Pipeline läuft in einem isolierten, reproduzierbaren Container. Dadurch entfallen langwierige manuelle Einrichtungsschritte.
• Isolierung von Komponenten. Wenn jedes Tool, beispielsweise Kafka, Spark, Airflow oder PostgreSQL, in einem eigenen Container läuft, bleibt Ihre Datenverarbeitungspipeline modular und leicht zu warten.
• Skalierbarkeit für große Datensätze. Mit Docker können Sie einzelne Komponenten Ihrer Pipeline, etwa Datenverarbeitungsdienste oder Worker, bei hohen Workloads unabhängig voneinander horizontal skalieren.
• Geringerer Ressourcenaufwand. Container sind ressourcenschonender und flexibler als virtuelle Maschinen. Deshalb eignen sie sich besser für verteilte Datenverarbeitungsaufgaben.

Um eine nahtlose und sichere Verbindung über das Docker-Netzwerk zu ermöglichen, können Sie auch die Datenbank containerisieren, die mit Ihrer Datenverarbeitungspipeline verbunden werden soll.

11. Containerisierung von Datenbanken

Wenn Sie Ihre Datenbank mit Docker containerisieren, minimieren Sie den zusätzlichen Ressourcenaufwand und vermeiden Probleme bei der manuellen Einrichtung, durch Abweichungen zwischen Umgebungen und bei der Versionsverwaltung. Viele verbreitete Datenbanksysteme, darunter MySQL, PostgreSQL und MongoDB, unterstützen die Containerisierung. Davon profitieren besonders Anwendungen, die auf Datenbanken angewiesen sind. Darüber hinaus bietet Docker folgende Vorteile:

• Portabilität. In Docker-Containern verpackte Datenbanken lassen sich problemlos in unterschiedlichen Umgebungen ausführen oder zwischen Servern und Cloud-Plattformen verschieben.
• Schnelle Bereitstellung. Mithilfe vorkonfigurierter Images können Sie Datenbanken schnell starten, beispielsweise für lokale Tests, CI/CD-Pipelines oder eine zügige Softwareentwicklung.
• Backups und Wiederherstellungen. Sie können Backups und Wiederherstellungen mit minimalen Ausfallzeiten automatisieren.
• Versionsverwaltung. Dank Snapshots von Datenvolumes oder containerisierten Tools können Entwickler verschiedene Datenbankversionen parallel ausführen, etwa für Tests oder schrittweise Migrationen.
• Einfache Verwaltung. Mit Docker Compose oder Orchestrierungstools können Sie Aufgaben wie die Einrichtung, Skalierung und Aktualisierung einer Datenbank automatisieren.

12. Big Data und Analytik

Datenwissenschaftler und Dateningenieure verwenden Docker-Container, um Analysetools und Anwendungen für die Verarbeitung großer Datenmengen zu bündeln. Dadurch können sie dieselbe Konfiguration in unterschiedlichen Umgebungen problemlos reproduzieren und komplexe Workflows ohne Verzögerung skalieren. Bei der Arbeit mit Big Data bietet Docker folgende Vorteile:

• Schnelle Einrichtung für Experimente. Die Konfiguration von Big-Data-Stacks kann aufwendig sein. Mit Docker lassen sich jedoch vorkonfigurierte Container innerhalb von Sekunden starten. Das ist besonders hilfreich für Datenwissenschaftler und Analysten, die schnell verfügbare, temporäre Umgebungen benötigen.
• Isolierung von Workloads. Container isolieren Tools, Verarbeitungsaufträge und Umgebungen voneinander. Dadurch können Sie mehrere Experimente unterschiedlicher Benutzer oder verschiedene Frameworks parallel ausführen und Abhängigkeitskonflikte vollständig vermeiden.
• Reproduzierbarkeit von Pipelines und ML-Modellen. Docker spielt eine entscheidende Rolle für die Reproduzierbarkeit von Datenpipelines und Forschungsarbeiten zum maschinellen Lernen. Bei jedem Durchlauf oder in jeder Trainingspipeline können Sie exakt denselben Code, dieselben Bibliotheken und dieselben Konfigurationen wiederverwenden.
• Skalierbare Architektur. Docker lässt sich gut mit Orchestrierungstools wie Kubernetes und Docker Swarm kombinieren. Dadurch können Sie Datenverarbeitungspipelines abhängig von der jeweiligen Arbeitslast einfach skalieren.

13. Edge Computing und IoT

Docker ist eine zuverlässige Lösung für die Bereitstellung von Software im Bereich Edge Computing und IoT. Die Container sind unabhängig voneinander und ressourcenschonend. Dadurch können Entwickler ihren Code auf unterschiedlichen Hardwarearchitekturen, in verschiedenartigen Systemumgebungen und auf Geräten mit geringem Energieverbrauch ausführen.

Docker erleichtert die Verwaltung und Bereitstellung von Anwendungen auf IoT-Geräten durch folgende Vorteile:

• Ressourceneffizienz. Linux-basierte Docker-Container teilen sich den Kernel des Host-Betriebssystems und benötigen nicht für jede Instanz ein vollständiges eigenes Betriebssystem. Dadurch werden deutlich weniger CPU-Ressourcen, Arbeitsspeicher und Speicherplatz benötigt. Damit eignen sie sich besonders für Edge-Geräte mit begrenzten Hardwareressourcen. Unter macOS und Windows verwendet Docker für Linux-Container eine ressourcenschonende virtuelle Maschine, um Linux auszuführen. Diese Lösung ist dennoch effizienter als herkömmliche virtuelle Maschinen.
• Remote-Bereitstellung und -Updates. Container lassen sich zentral auf Tausenden von IoT-Geräten bereitstellen, aktualisieren oder auf eine frühere Version zurücksetzen. Dadurch sind weniger Wartungsarbeiten vor Ort erforderlich.
• Modulare und isolierte Workloads. Mehrere Dienste, beispielsweise zur Datenerfassung, lokalen Verarbeitung und Ausgabe von Warnmeldungen, können gleichzeitig in separaten Containern laufen. Das verbessert sowohl die Wartbarkeit als auch die Fehlertoleranz.
• Verbesserte Netzwerkeffizienz. Docker ermöglicht es, Dienste direkt auf Edge-Geräten auszuführen. Daten können dadurch bereits vor der Übertragung in die Cloud lokal gefiltert, aggregiert und analysiert werden. So werden weniger Daten über das Netzwerk übertragen, wodurch der Bandbreitenverbrauch und die Latenz sinken.

14. Ausführung von Legacy-Anwendungen

Mit Docker können Sie Legacy-Anwendungen zuverlässig ausführen, indem Sie deren veraltete Abhängigkeiten und Konfigurationen in Containern kapseln. So lassen sich ältere Anwendungen ohne umfangreiche Neuentwicklung in modernen Entwicklungsumgebungen bereitstellen. Das funktioniert folgendermaßen:

• Kapselung von Abhängigkeiten. Wie bereits erläutert, gehören Isolation und Kapselung zu den größten Stärken von Docker. Das ist besonders bei Legacy-Code hilfreich, da Docker Anwendungen mit veralteten Bibliotheken oder Betriebssystemversionen ausführen kann, ohne das Hostsystem zu beeinträchtigen.
• Verbesserte Portabilität. Mit Docker können Sie Ihre Legacy-Anwendungen schnell so verpacken, dass sie in unterschiedlichen Umgebungen ausgeführt werden können – in der Cloud, auf lokalen Systemen oder auf Entwicklungsrechnern.
• Längere Lebensdauer. Durch die effiziente Paketierung können Sie Legacy-Anwendungen auch dann sicher weiterbetreiben, wenn ihre ursprüngliche Umgebung nicht mehr unterstützt wird.
• Vereinfachte Migration. Wenn Sie Ihre Legacy-Anwendung in eine modernere Infrastruktur wie Kubernetes oder Cloud-VMs überführen möchten, können Sie Docker dafür nutzen, ohne den Code vollständig neu schreiben zu müssen.

15. Sicherheit und Isolation

Docker-Container verbessern die Isolierung zwischen Laufzeitumgebungen und tragen so zu mehr Sicherheit bei der Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen bei. Das geschieht auf folgende Weise:

• Reduzierte Angriffsfläche. Container enthalten nur die Abhängigkeiten, die eine Anwendung zum Ausführen benötigt. Dadurch wird die Angriffsfläche reduziert, da unnötige Systemkomponenten entfallen, die Angreifer ausnutzen könnten.
• Isolation durch die Containerarchitektur. Wird ein Container kompromittiert, soll die Isolierung verhindern, dass sich der Angriff auf andere Container oder das Host-Betriebssystem auswirkt.
• Sichere, unveränderliche Infrastruktur. Container werden in der Regel auf Basis unveränderlicher Images bereitgestellt. Diese Images können nicht nachträglich verändert werden, verhindern aber nicht automatisch Änderungen am Dateisystem eines laufenden Containers.
• Kontrollierter Zugriff. Docker unterstützt detaillierte Zugriffsbeschränkungen durch Mechanismen wie User Namespaces, seccomp, AppArmor und SELinux. Damit lässt sich einschränken, welche Aktionen Container auf dem Hostsystem ausführen dürfen.
• Schnellere Patches und Rollbacks. Durch das Einspielen von Sicherheitspatches, das Aktualisieren von Container-Images und die erneute Bereitstellung innerhalb weniger Minuten können Sie das Zeitfenster verkürzen, in dem Sicherheitslücken ausgenutzt werden können.

Wie können Sie Docker in einem konkreten Entwicklungsprojekt einsetzen?

Je nach Anwendungsfall lässt sich Docker auf unterschiedliche Weise in Ihre Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse integrieren. Die wichtigste Aufgabe besteht jedoch weiterhin darin, die Laufzeitumgebung zu standardisieren, damit der Code auf dem Laptop eines Entwicklers genauso läuft wie auf einem Produktionsserver.

Diese Konsistenz ist besonders bei modernen Web-Frameworks wichtig, da Versionskonflikte dazu führen können, dass einzelne Funktionen nicht mehr funktionieren. Bei einem JavaScript-Projekt müssen Sie beispielsweise häufig Datenbankverbindungen, API-Endpunkte und bestimmte Laufzeitversionen aufeinander abstimmen. Außerdem müssen Sie sicherstellen, dass in allen Umgebungen dieselben npm-Pakete verwendet werden.

Wenn Sie an einem JavaScript-Projekt arbeiten, können Sie sich näher mit der Verwendung von Node.js und Docker beschäftigen. So erfahren Sie, wie sich Docker bei der Entwicklung und Bereitstellung von JavaScript-Anwendungen konkret einsetzen lässt.

Dieser Artikel ist eine lokalisierte Version von 15 common Docker use cases, der ursprünglich in englischer Sprache veröffentlicht wurde.

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Erstellt von

Faradilla Ayunindya

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Faradilla, auch bekannt als Ninda, ist Content Marketing Specialist bei Hostinger mit über fünf Jahren Erfahrung und einem zehnjährigen Hintergrund als Linguistin. Sie möchte Technologie für alle zugänglich machen, indem sie komplexe Anleitungen in klare und leicht verständliche Schritt-für-Schritt-Guides verwandelt. In ihrer Freizeit interessiert sie sich für Biowissenschaften oder schaut gerne lustige Tiervideos. Vernetzen Sie sich mit ihr auf LinkedIn.

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