Ein Kubernetes-Cluster ist wie eine gut geölte Maschine – doch damit alles reibungslos läuft, müssen verschiedene Teile ineinandergreifen. Von der Verwaltungsebene über die Container-Umgebung bis hin zur Kommunikation innerhalb des Clusters – jede Komponente hat eine spezifische Aufgabe. Wer Kubernetes effizient nutzen möchte, sollte sich mit diesen grundlegenden Bausteinen vertraut machen. In diesem Artikel gehen wir tief in die Kernkomponenten von Kubernetes und erklären, warum sie für den stabilen Betrieb einer containerisierten Umgebung unverzichtbar sind.
Von der Steuerungsebene bis zu den Worker Nodes
Damit ein Kubernetes-Cluster zuverlässig funktioniert, braucht es eine klare Struktur. Die Architektur lässt sich in zwei Hauptbereiche unterteilen:
- Control Plane: Zuständig für Steuerung und Verwaltung des Clusters
- Worker Nodes: Auf ihnen laufen die eigentlichen Anwendungen
Die Control Plane trifft Entscheidungen, überwacht den Cluster-Zustand und verteilt Workloads, während die Worker Nodes die Ressourcen für die Container bereitstellen. Diese Trennung ermöglicht es Kubernetes, hochverfügbar und flexibel zu bleiben.
Die zentrale Schaltstelle für alle Anfragen: Der API-Server
Der API-Server ist das zentrale Steuerungsinstrument von Kubernetes. Er nimmt Anfragen von Nutzern, Administratoren und internen Prozessen entgegen und verteilt sie an die entsprechenden Komponenten im Cluster.
Über Tools wie kubectl oder die Kubernetes-Dashboard-Oberfläche greifen Entwickler direkt auf den API-Server zu. Auch Automatisierungsprozesse und CI/CD-Pipelines kommunizieren mit Kubernetes über diese Schnittstelle.
Der API-Server ist die einzige Komponente, die mit allen anderen kommuniziert, was ihn zu einem kritischen Bestandteil der Control Plane macht. Ohne ihn könnten keine Ressourcen verwaltet oder überwacht werden.
Wie Kubernetes entscheidet, wo Container laufen: Der Scheduler
Der Scheduler übernimmt die Aufgabe, neue Container-Instanzen auf die passenden Worker Nodes zu verteilen. Dabei berücksichtigt er:
- Verfügbare Ressourcen (CPU, RAM, Storage)
- Vorhandene Labels und Node Affinities
- Toleranzen und Constraints für spezialisierte Nodes
Wenn eine Anwendung gestartet wird, analysiert der Scheduler die Cluster-Ressourcen und wählt den besten Knoten aus, um den neuen Pod auszuführen. Damit sorgt er für eine gleichmäßige Verteilung und verhindert Überlastungen.
Automatisierung und Selbstheilung des Clusters: Der Controller Manager
Ein stabiler Cluster erfordert Automatisierung. Genau hier kommt der Controller Manager ins Spiel. Er besteht aus mehreren Controllern, die sicherstellen, dass Kubernetes den gewünschten Zustand aufrechterhält. Dazu gehören:
- Node Controller: Überprüft, ob Worker Nodes erreichbar sind.
- Replication Controller: Gewährleistet, dass immer die gewünschte Anzahl von Instanzen läuft.
- Endpoint Controller: Verbindet Services mit den richtigen Pods.
Wenn ein Pod ausfällt oder ein Node nicht mehr erreichbar ist, sorgt der Controller Manager automatisch für Ersatz – ohne menschliches Eingreifen.
Das verteilte Gedächtnis von Kubernetes: etcd
Jede Entscheidung in Kubernetes basiert auf einer zentralen Datenquelle: etcd. Diese verteilte Schlüssel-Wert-Datenbank speichert den aktuellen Zustand des Clusters, einschließlich aller Konfigurationen und Metadaten.
Da etcd hochverfügbar und konsistent ist, kann Kubernetes schnell auf Veränderungen reagieren. Fällt eine Komponente aus, kann der Zustand des Clusters dank etcd jederzeit wiederhergestellt werden.
Das Fundament für das Ausführen von Containern: Die Container Runtime
Kubernetes selbst führt keine Container aus – dafür benötigt es eine sogenannte Container Runtime. Sie sorgt dafür, dass Container gestartet, gestoppt und verwaltet werden. Unterstützte Laufzeiten sind:
- containerd (die von Docker genutzt wird)
- CRI-O (eine speziell für Kubernetes optimierte Runtime)
- Kata Containers (eine sicherheitsoptimierte Option)
Die kleinste Recheneinheit in Kubernetes: Pods
Ein Pod ist die kleinste ausführbare Einheit in Kubernetes. Ein Pod kann aus einem oder mehreren Containern bestehen, die sich Ressourcen teilen. Jeder Pod hat eine eigene IP-Adresse und kann über Kubernetes-Netzwerke mit anderen Pods kommunizieren.
Pods sind kurzlebig – Kubernetes kann sie je nach Bedarf neu erstellen oder verschieben. Deshalb sollte jede Anwendung so gebaut sein, dass sie mit unterbrochenen Sitzungen umgehen kann.
Service Discovery und interne Netzwerke
Damit sich Dienste in Kubernetes finden, gibt es ein integriertes Service Discovery System. Services erhalten eine feste IP-Adresse und einen internen DNS-Eintrag, sodass Anwendungen unabhängig von der dynamischen Natur der Pods miteinander kommunizieren können.
Darüber hinaus sorgen Netzwerk-Plugins (z. B. CNI-Plugins wie Flannel oder Calico) dafür, dass Container reibungslos untereinander kommunizieren können.
Die Schnittstelle zwischen Control Plane und Worker Nodes: Der Kubelet-Dienst
Jeder Worker Node hat einen Kubelet-Dienst, der als Vermittler zwischen der Control Plane und der Container Runtime fungiert. Er empfängt Anweisungen vom API-Server und setzt diese um, indem er Container startet oder beendet.
Kubelet überwacht außerdem den Zustand der laufenden Container und meldet Probleme an die Control Plane.
Netzwerkverwaltung und Lastverteilung: Der Kube-Proxy
Damit Anwendungen in Kubernetes erreichbar sind, kümmert sich der Kube-Proxy um die Netzwerkverwaltung. Er verteilt den Traffic an die richtigen Pods und ermöglicht Load Balancing innerhalb des Clusters.
Der Kube-Proxy sorgt dafür, dass Services sowohl intern als auch extern zuverlässig erreichbar bleiben, indem er den Netzwerkverkehr intelligent steuert.
Fazit
Jede dieser Komponenten trägt dazu bei, dass Kubernetes stabil, sicher und effizient funktioniert. Wer Kubernetes optimal nutzen möchte, sollte die Rolle dieser Kernbausteine verstehen.
In den nächsten Artikeln schauen wir uns detaillierter an, wie Kubernetes-Deployments und Skalierung in der Praxis funktionieren.
