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Docker und Kubernetes Patterns & Anti-Patterns

Kubernetes und Docker sind trotz des hohen Verbreitungsgrads noch relativ junge Technologien. Viele Menschen machen gerade gute und teilweise auch schmerzliche Erfahrungen mit beiden. Der Vortrag bietet einen Katalog an Patterns und Antipatterns bei der Entwicklung von Anwendungen auf Basis Kubernetes und Docker. Der Katalog repräsentiert dabei die Erfahrung aus mehreren Industrieprojekten, die es bis in Produktion geschafft haben. Es geht darum, was man bei Docker-Files und Kubernetes-Deskriptoren richtig und falsch machen kann; welche Architekturbausteine man einsetzen sollte; wie die Continuous Delivery Pipeline gestaltet werden sollte und wie Anwendungen auf Cloud-Native-Plattformen gut betreibbar und diagnostizierbar gemacht werden können.

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Docker und Kubernetes
Patterns & Anti-Patterns
Josef Adersberger ( @adersberger, #cloudnativenerd)
Safe Harbor Statement
• Selbst identifizierte und recherchierte Patterns - 

teilweise noch nicht geläufig
• Haben sich in realen Projekten als wertvoll erwiesen
• Auswahl, kein Anspruch aufVollständigkeit
• Kein Pattern-Formalismus
HYPERSCALE
RESILIENT
OPEX SAVINGS
SPEED
CLOUD NATIVE APPLICATIONS
PACKAGED AND
DISTRIBUTED AS CONTAINERS
DYNAMICALLY
EXECUTED IN THE CLOUD
BUILD AND COMPOSED
AS MICROSERVICES
Lasst uns 

Cloud Native
Anwendungen 

bauen!
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… so dass es mir bei der
Entwicklung und in
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Docker und Kubernetes Patterns & Anti-Patterns

  • 1. Docker und Kubernetes Patterns & Anti-Patterns Josef Adersberger ( @adersberger, #cloudnativenerd)
  • 2. Safe Harbor Statement • Selbst identifizierte und recherchierte Patterns - 
 teilweise noch nicht geläufig • Haben sich in realen Projekten als wertvoll erwiesen • Auswahl, kein Anspruch aufVollständigkeit • Kein Pattern-Formalismus
  • 4. CLOUD NATIVE APPLICATIONS PACKAGED AND DISTRIBUTED AS CONTAINERS DYNAMICALLY EXECUTED IN THE CLOUD BUILD AND COMPOSED AS MICROSERVICES
  • 5. Lasst uns 
 Cloud Native Anwendungen 
 bauen!
  • 6. WIE ????? … so dass es mir bei der Entwicklung und in Produktion nicht auf die Nase fällt.
  • 10. docker run -it -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock qaware/devbox Dings Bums * * Abstraktionsgrad Sweetspot für Docker/k8s Patterns/Antipatterns Abstraktion stabil genug Konkrete Beispiele möglich
  • 13. OPS COMPONENT DESIGN Design Components • Complexity unit • Data integrity unit • Cohesive feature unit • Decoupled unit PATTERN • Planning unit • Team assignment unit • Development unit • Integration unit BUILD Dev Components + RUN Ops Components • Release unit • Deployment unit • Runtime unit • Scaling unit +
  • 14. Container = Verpackung für Ops Components Standard-Schnittstellen für Standard-Betriebsprozeduren Einfach zu transportierende, schnell zu startende und mit wenig Overhead ausführbare Software-Einheiten
  • 15. Container Prozess
 (pid 1) Well-behaved Process reagiert auf SIGTERM [1] oder 
 definiert ein STOPSIGNAL [2] für einen
 würdevollen Abgang gibt sinnvolle Exit Codes zurück [3]:
 0 = OK, 1 = allgemeiner Fehler, … schreibt Log-Ausgaben auf 
 STDOUT/STDERR [4], damit sie per 
 Docker Log Driver verschifft werden 
 können Vordergrund-Prozess, kein 
 Daemon- oder Hintergrund-Prozess
 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] [1] https://medium.com/@gchudnov/trapping-signals-in-docker- containers-7a57fdda7d86 [2] https://docs.docker.com/engine/reference/builder/#stopsignal [3] http://tldp.org/LDP/abs/html/exitcodes.html [4] https://success.docker.com/article/Docker_Reference_Architecture- _Docker_Logging_Design_and_Best_Practices [5] http://label-schema.org/rc1 [6] https://alexei-led.github.io/post/docker_testing Container Interface EXPOSE von allen 
 von außen zugänglichen Ports
 EXPOSE 80 443 Alle Umgebungsvariablen,
 die von außen gesetzt werden können
 per ENV definieren und möglichst mit
 sinnvollem Default-Wert besetzen
 ENV NGINX_VERSION 1.9.9 Dockerfile als Interface Definition Kommentare und LABEL [5] ENV, EXPOSE und VOLUME
 (möglichst im Block und ganz am Schluss) ENTRYPOINT für Prozessstart und 
 CMD für Default-Argumente
 ENTRYPOINT ["/entrypoint.sh"] 
 CMD ["--db", "localhost","--user", “root”] Standard-Entrypoints 
 (z.B. docker run my-container /usr/bin/test) run: Container produktiv laufen lassen (default) run-dev: im Dev-Modus laufen mit z.B.Verbose Log test:Testfälle im Container durchlaufen lassen HEALTHCHECK: einen Healthcheck durchführen debug: eine passende interaktive Shell öffnen help: einen Hilfe zurVerwendung anzeigen
  • 17. CONTAINER INITIALIZER PATTERN Container Initializer
 (pid 1) Prozess Prozess- management
 (Exit, SIG, Zombies) Log- Umleitung (syslog, files) Config- Dateien schreiben Cron Warten auf TCP/HTTP Endpunkt Chaperone
 (veraltet) x x x x Dockerize x x x Tini 
 (in Docker > 1.13 enthalten) x dumb-init x pid1 x TrivialRC x phusion baseimage x x x … oder eigenes Shell-Skript oder Go-Programm (aber Achtung: Prozess stets mit exec starten!)
  • 18. IMAGE LAYER ARCHITECTURE PATTERN Layer 2 Layer 4 Layer 3 My Image Layer 1 FROM debian:jessie ENV NGINX_VERSION 1.12.2-1~jessie RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates && 
 nginx=${NGINX_VERSION} && rm -rf /var/lib/apt/lists/* RUN ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log EXPOSE 80 443 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] Layer 5 jede Instruktion im Dockerfile erzeugt einen neuen Layer (manche einen mit 0 Bytes) Base Image Scratch Niemals latest Tag nutzen!
  • 19. Layer 2 Layer 4 Layer 3 My Image Layer 1 Layer 5 Änderung FROM debian:jessie ENV NGINX_VERSION 1.12.2-1~jessie RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates && 
 wget nginx=${NGINX_VERSION} && rm -rf /var/lib/apt/lists/* RUN ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log EXPOSE 80 443 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] Cache wird invalidiert [1]: Muss neu gebaut und transportiert werden! [1] mehr zu Docker Caching: https://www.ctl.io/developers/blog/post/caching-docker-images
  • 20. Layer 2 Layer 4 Layer 3 My Image Layer 1 Layer 5 Änderungs- und Transporteinheit klein geringer Impact von Änderungen
  • 21. Layer 2 Layer 4 Layer 3 My Image Layer 1 Layer 5 Base Image volatil stabil klein groß klein:Alpine-*, Baseimage- Docker, Busybox, Scratch • Minimale Docker Images mit Java 9: https://blog.dekstroza.io/building-minimal-docker-containers-with-java-9 • Security Checks von Docker Images: Clair & docker-bench-security & dockscan 1. Abhängigkeiten 2. Applikation 3. Konfiguration 4. Metadaten / Schnittstelle
  • 22. IMAGE SHRINKING 101 • Unnötige Layer vermeiden • RUN Chaining: 
 RUN apk add --update wget git && rm -rf /var/cache/apk/* • Alle Layer verschmelzen zu einem (nur bei Basis-Images empfehlenswert): 
 docker export + docker import
 • Platzschonende Installation von Paketen
 RUN apt-get update && apt-get install -y —no-install-recommends apache2 wget && apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
  • 23. IMAGE METAMORPHOSIS ANTIPATTERN DEV INT PROD myimage-dev myimage-int myimage-prod myimage DEV.config INT.config PROD.config
  • 24. STATEFUL CONTAINER ANTIPATTERN mycontainer Prozess Container FileSystem • Zustand im Hauptspeicher: User-Session • Zustand auf Platte: Logs, Anwendungsdaten • Container sind flüchtig: Zustand kann verloren gehen • Das Container FS ist langsam mycontainer VOLUME In-Memory 
 DB/Grid 
 (z.B. redis, Ignite, Hazelcast) Für Log-Dateien: RUN ln -sf /proc/1/fd/1 /var/log/test.log Prozess
  • 25. CONTAINER UNITTESTING PATTERN nginx-container-test.rb describe package('nginx') do it { should be_installed } end describe port(80) do it { should be_listening } end https://www.inspec.io Alternativen: goss+dgoss, ServerSpec, Bats, Testinfra
  • 27. Kubernetes Patterns, Bilgin Ibryam und Roland Huß, https://leanpub.com/k8spatterns
  • 28. ENTERPRISE POD ANTIPATTERN Pod Web
 Server Data- base App
 Server • verletzt das Single
 Responsibility Prinzip • Scheduling schwierig 
 durch hohe Anforderungen • unzureichende Isolation 
 (Netzwerk,Volumes, IPC,
 Hostname, PID) MQ
 Broker
  • 29. STRUCTURAL CONTAINER PATTERNS • Scheduling (Quartz) • Failbot Pod Application Container Pattern Container Other Container “Design patterns for container-based distributed systems”. Brendan Burns, David Oppenheimer. 2016 Sidecar (Sidekick): Enhance container behaviour Ambassador: Proxy communication • TLS tunnel (Stunnel, ghosttunnel, istio) • Circuit Breaking (linkerd, istio) • Request monitoring (linkerd, istio) Adapter: Provide standardized interface • Configuration (ConfigMaps & Secrets to files) • Log extraction / re-formatting / shipping (fluentd)
  • 30. EXTERNALIZED CONFIGURATION apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:    name: april-aos-runtime-config data:    april-aos.properties: |            com.foo.iap.april.jwt.secret=some-secret           osmc.username=april        osmc.url=https://www.magic.works     ...   april-feature-togglz.properties: |              WRITE_TEXT5_TO_SOFAK_INVOICES=false     ...   log4j2.xml: |        <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>        <Configuration monitorInterval="60">       <Appenders> ... </Appenders>       <Loggers> ... </Loggers>     </Configuration> spec:        containers:          - name: april-aos-runtime       image: 'april-aos-runtime:1.5.0'       imagePullPolicy: Always              ports:              - containerPort: 8080                   volumeMounts:              - mountPath: /april/cfg                  name: april-aos-runtime-config-vol          volumes:        - name: april-aos-runtime-config-vol               configMap:                name: april-aos-runtime-config PATTERN Umgebungsspezifische Konfiguration: ConfigMap ENV Dynamische Konfiguration: ConfigMap Files Statische Konfiguration: Config Files im Container
  • 31. PACKAGE MANAGEMENT PATTERN • kubectl, kubectl, kubectl, … • Konfiguration? • Endpunkte? https://helm.sh • Chart suchen auf https://hub.kubeapps.com • Doku dort lesen (README.md) • Konfigurationsparameter lesen: 
 helm inspect stable/spark • Chart starten mit überschriebener Konfiguration:
 helm install --name my-release 
 -f values.yaml stable/spark
  • 32. SERVICE MESH PATTERN Pod Pod Pod • Sichere Kommunikation (2-Way-SSL,Token Relay) • Resilienz (Circuit Breaker) • Policy Enforcement • Diagnostizierbarkeit (Traces, Logs, Metriken) • A/BTesting, Canary Releases • Fault Injection, LatencyTesting • LocationTransparency Pod Pod Pod Proxy Proxy Proxy Mesh Control Plane • ohne Anpassung der Anwendungen! • zentral gesteuert!
  • 33. DIAGNOSABILITYTRIANGLE PATTERN Metrics Events / LogsTraces Diagnosability Triangle
  • 34. DIAGNOSABILITYTRIANGLE Metrics (RED = rate, errors, duration) Events / LogsDistributed Traces Diagnosability Triangle
  • 35. OPERATORS (Betriebsroboter) [1] https://coreos.com/operators [2] https://kubernetes.io/docs/concepts/api-extension/custom-resources [3] https://github.com/giantswarm/operatorkit [4] https://github.com/sapcc/kubernetes-operators [5] https://www.youtube.com/watch?v=cj5uk1uje_Y Zustandsbehaftete 
 Infrastruktur
 (z.B. Datenbanken) • Cluster Join / Leave • Failover auslösen • Fehlerzustände erkennen • Migration von Daten Standard-
 Betriebsprozeduren für Anwendungen • Zertifikate einspielen • Neue Konfiguration einspielen • Komplexe Rollout-Szenarien • Alerting …
  • 37. DEV ORCHESTRATION PATTERN • schnelle Roundtrips • geringe Komplexität • lokales Troubleshooting  Bei einzelnen lokalen Prozessen, die in ein existierendes Remote- Cluster gehängt werden sollen: https://www.telepresence.io kompose K8s and OpenShift Deployment YAML Dockerfile + docker-compose.yml Local Development Cloud Deployment
  • 38. PROMOTION PATTERN MicroservicePipelines Stage n Stage n+1 Promotion Degradation
  • 40. QUELLEN • Generell • Container Patterns: https://l0rd.github.io/containerspatterns/#1 • Docker • DockerFile Best Practices: https://docs.docker.com/develop/develop-images/dockerfile_best-practices/#use-a-dockerignore-file • DockerTools: https://github.com/veggiemonk/awesome-docker • OpenShift General Docker Guidelines: https://docs.openshift.com/enterprise/3.0/creating_images/guidelines.html • Common Docker Mistakes: https://runnable.com/blog/9-common-dockerfile-mistakes • Kubernetes • Kubernetes Patterns: https://vimeo.com/233785743 • Kubernetes Best Practices: https://www.youtube.com/watch?v=BznjDNxp4Hs • Continuous Delivery • Continuous Delivery Patterns: https://continuousdelivery.com/implementing/patterns/
  • 43. 43
  • 46. Design-Prinzipien Cloud-nativer Anwendungen • Design for Distribution: Container, Microservices, API-driven • Design for Performance: Responsive, concurrent, high utilization • Design for Automation: Automate dev and ops tasks • Design for Resiliency: Fault-tolerant and resilient • Design for Elasticity: Dynamisch skalierbar und reaktiv. • Design for Security: User context, application context and secret logistics. • Design for Delivery: Kurze Roundtrips und automatisierte Provisionierung. • Design for Diagnosability: Cluster-weite Logs, Metriken und Traces. • Design for Autonomy: Die sich selbst betreibende Software.
  • 47. System Subsystem Komponenten Services Monolith Macroservices Microservices Nanoservices Good starting point Dev Components Ops Components Decomposition Trade-Offs + Independent releases, deployments, teams + Short roundtrips + Runtime isolation (crash, slow-down) + More flexible to scale + Higher resources utilisation - Distribution debt - Increased infrastructure complexity - Increased troubleshooting complexity - Increased integration complexity - Higher resource overhead (potentially)