Moderne Softwareanwendungen laufen längst nicht mehr auf einem einzigen Server. Stattdessen verteilen sich einzelne Dienste auf viele Maschinen – sei es in der Cloud oder in einem Rechenzentrum. Genau hier kommt Kubernetes ins Spiel. Kubernetes sorgt nicht nur dafür, dass Container an der richtigen Stelle ausgeführt werden, sondern übernimmt auch die Skalierung, das Netzwerkmanagement und sogar das Selbstheilungsmanagement bei Fehlern. Doch wie funktioniert das eigentlich unter der Haube? Schauen wir uns das genauer an.
Die Trennung zwischen Steuerungsebene und Arbeitsknoten
Ein Kubernetes-Cluster besteht aus zwei Hauptbestandteilen: der Control Plane und den Worker Nodes. Während die Control Plane das System steuert, laufen auf den Worker Nodes die eigentlichen Anwendungen.
Diese Trennung ist entscheidend, denn sie ermöglicht eine flexible und hochverfügbare Infrastruktur. Die Control Plane kümmert sich darum, dass alle Container am richtigen Ort gestartet werden und überwacht den Zustand des Clusters. Die Worker Nodes hingegen sind die Maschinen, auf denen die Container tatsächlich laufen.
Klingt theoretisch? Dann stellen wir uns das Ganze wie ein Logistikzentrum vor: Die Control Plane ist das Managementbüro, das entscheidet, welche Waren (Container) wohin transportiert werden. Die Worker Nodes sind die Lagerhallen, in denen die Waren tatsächlich untergebracht sind.
Das Gehirn von Kubernetes: Die Control Plane
Die Control Plane ist die zentrale Steuerungseinheit eines Kubernetes-Clusters. Sie besteht aus mehreren Komponenten, die eng zusammenarbeiten:
- API-Server: Er nimmt Befehle entgegen – von Entwicklern, Admins oder automatisierten Systemen – und verteilt sie an die richtigen Stellen im Cluster.
- Scheduler: Er entscheidet, auf welchen Worker Nodes neue Container gestartet werden, basierend auf den verfügbaren Ressourcen.
- Controller Manager: Er überwacht den Zustand des Clusters und sorgt dafür, dass ausgefallene Container automatisch ersetzt werden.
- etcd: Eine Datenbank, in der Kubernetes den aktuellen Zustand des Clusters speichert.
Wenn also irgendwo im Cluster ein Container abstürzt, sorgt die Control Plane dafür, dass automatisch ein neuer gestartet wird – ohne dass jemand manuell eingreifen muss.
Die Maschinen, auf denen deine Anwendungen laufen: Worker Nodes
Die Worker Nodes sind die Maschinen, auf denen die Anwendungen ausgeführt werden. Sie enthalten drei zentrale Komponenten:
- Kubelet: Dieser Dienst sorgt dafür, dass die Anweisungen der Control Plane auf dem jeweiligen Worker Node umgesetzt werden.
- Container Runtime: Hier laufen die Container. Kubernetes unterstützt verschiedene Laufzeiten, z. B.
containerdoderCRI-O. - Kube-Proxy: Er stellt sicher, dass Container innerhalb des Clusters miteinander kommunizieren können.
Ohne diese drei Komponenten könnte Kubernetes keine Anwendungen ausführen – sie bilden das Fundament des Systems.
Das Gehirn des Clusters: Der API-Server
Der API-Server bildet das zentrale Kommunikationsinterface von Kubernetes. Ohne ihn gäbe es keine Möglichkeit, den Cluster zu verwalten oder zu steuern. Er nimmt Anfragen entgegen, authentifiziert sie und verteilt sie an die zuständigen Komponenten.
Entwickler und Administratoren verwenden Tools wie kubectl, Helm oder CI/CD-Pipelines, um mit dem API-Server zu interagieren. Zudem greifen interne Dienste automatisch auf die API zu, um den Zustand des Clusters zu überwachen und zu optimieren.
Ressourcenverwaltung: Optimierung von CPU, RAM und Speicherplatz
Eine effiziente Nutzung von Ressourcen ist essenziell, um Kosten zu sparen und die Leistung von Anwendungen sicherzustellen. Kubernetes ermöglicht die genaue Steuerung der Ressourcenverteilung durch Mechanismen wie Requests und Limits für CPU und RAM.
- Requests: Definieren die minimal benötigten Ressourcen für einen Container.
- Limits: Legen fest, wie viele Ressourcen ein Container maximal beanspruchen darf.
Mit diesen Mechanismen wird verhindert, dass einzelne Anwendungen zu viele Ressourcen beanspruchen und andere Workloads beeinträchtigen. Zudem sorgt Kubernetes durch intelligente Platzierungsstrategien dafür, dass Cluster-Kapazitäten optimal genutzt werden.
Dynamische Skalierung: Kubernetes passt sich automatisch an
Eine der größten Stärken von Kubernetes ist die automatische Skalierung. Der Horizontal Pod Autoscaler (HPA) erhöht oder verringert die Anzahl der laufenden Pods basierend auf der aktuellen CPU- und Speicherauslastung.
Der Vertical Pod Autoscaler (VPA) hingegen passt die Ressourcenanforderungen einzelner Container dynamisch an, falls sich die Lastanforderungen ändern.
Diese Mechanismen ermöglichen es Kubernetes, flexibel auf sich verändernde Lastanforderungen zu reagieren, ohne dass manuelle Eingriffe notwendig sind.
