Die Skalierung von Containern erfordert mehr, als einfach einen Proxy vor einen Dienst zu schalten und es dabei zu belassen. Skalierung umfasst mehr als nur die Verteilung von Lasten. In der schnelllebigen Welt der Container sind fünf zentrale Funktionen erforderlich, um Skalierbarkeit zu gewährleisten: Wiederholungsversuche, Schutzschalter, Diensterkennung, Lastverteilung und Überwachung.
In diesem Beitrag über die Kunst der Skalierung von Containern befassen wir uns eingehend mit der Service-Erkennung.
Erkennung
Herkömmliche Skalierungsmodelle sind in ihrer Konfiguration relativ starr. Load-Balancing-Proxys verwenden einen Algorithmus, um eine Ressource aus einem weitgehend statischen Ressourcenpool auszuwählen. Während die Auswahl der Ressource (Verteilung) in Echtzeit erfolgt und dabei aktuelle Variablen wie Auslastung und Antwortzeiten berücksichtigt werden können, ist die Gesamtumgebung nicht dynamisch. Betreiber fügen Ressourcen auf Grundlage unternehmensspezifischer Prozesse hinzu oder entfernen sie, um die Kapazität zu erhöhen oder zu verringern.
Moderne Skalierungsmodelle sind von Natur aus volatil und dynamisch. Die Skalierung moderner Systeme beruht auf der Prämisse, alles zu automatisieren. Autoscaling, ein durch die Cloud konkretisiertes Konzept, setzt voraus, dass Ressourcenpools je nach Bedarf erweitert oder verkleinert werden. Dies ist jedoch nur ein halber Schritt über traditionelle Modelle hinaus. Nach wie vor gibt es einen „Kernpool“ von Ressourcen, aus dem ein Lastverteilungsalgorithmus eine Auswahl trifft. Dieser Pool kann zwar dynamisch erweitert oder verkleinert werden, unterliegt aber weiterhin den Einschränkungen des recht traditionellen Modells, in dem er betrieben wird.
Container – und insbesondere Umgebungen zur Container-Orchestrierung – brechen vollständig mit diesem Muster. Das Konzept eines Endpunkts (der Ingress) ist eines der wenigen „festen“ Elemente bei der containerbasierten Skalierung, während alles andere – von den Routing-Regeln bis hin zu den Ressourcen, aus denen der zugehörige Pool besteht – als hochgradig variabel gilt. Theoretisch können Container nur wenige Sekunden bestehen. In der Praxis bleiben sie jedoch in der Regel mehrere Tage bestehen. Verglichen mit traditionellen Modellen, bei denen Ressourcen über Monate (und manchmal Jahre) hinweg bestanden, setzt diese Lebensdauer die Betreiber unter einen Druck, der ohne Automatisierung nicht zu bewältigen ist.
Die Erkennung ist daher eine entscheidende Komponente für die Skalierung von Containern. Load-Balancing-Proxys müssen in der Lage sein, eine Ressource aus einem Ressourcenpool auszuwählen, dessen Zusammensetzung sich gegenüber der vor einer Minute geändert haben kann. Die meisten Container-Orchestrierungsumgebungen verfügen deshalb über eine Ressourcen-Registry, die Proxys bei der Echtzeiterkennung von Ressourcen unterstützt und so die Skalierbarkeit gewährleistet.
Dieser Prozess erfordert nicht nur, dass Proxys in das Container-Orchestrierungsökosystem integriert sind, sondern auch, dass sie die gemeinsame Sprache dieser Umgebungen beherrschen: In Container-Orchestrierungsumgebungen werden deklarative Konfigurationsdateien (Ressourcendateien) und Metadaten verwendet, damit Proxys die Ressourcen identifizieren können, die den von ihnen skalierten Diensten zugeordnet sind. So können Proxys ihre Ressourcenpools automatisch in Echtzeit anpassen und vermeiden, eine Ressource auszuwählen, die bedauerlicherweise bereits heruntergefahren wurde.
Ohne Discovery gibt es für einen Load-Balancing-Proxy keine effiziente Möglichkeit, Anwendungen und Dienste in einer Container-Umgebung zu skalieren. Kein Administrator könnte mit manuellen Konfigurationsmethoden mit den Veränderungen in einer solchen Umgebung Schritt halten. Allein den Überblick darüber zu behalten, welche Ressourcen aktiv und einem bestimmten Dienst zugeordnet sind, würde den Großteil der Arbeitszeit beanspruchen, sodass kaum Zeit bliebe, die erforderlichen Änderungen tatsächlich vorzunehmen.
Die Service-Erkennung ermöglicht es Komponenten in einer Container-Orchestrierungsumgebung, in Echtzeit zu arbeiten, und versetzt Load-Balancing-Proxys in die Lage, Anwendungen und Dienste zu skalieren, indem sie ihnen die Informationen bereitstellt, die sie benötigen, um Ressourcen bei Bedarf auszuwählen.
Über den Autor
Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.
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