Kubernetes Services: AWS vs. Azure vs. Google Cloud

Kubernetes wird am häufigsten mit Docker, einer der beliebtesten Containerisierungsplattformen, verwendet. Container wurden nach dem Start des Docker-Containerisierungsprojekts im Jahr 2013 immer beliebter. Kubernetes kann aber auch mit jedem anderen Containersystem verwendet werden, das den Standards der Open Container Initiative (OCI) für Container-Image-Formate folgt. Da es sich um eine Open-Source-Lösung handelt, kann Kubernetes von jedermann verwendet werden, sei es vor Ort, in der öffentlichen Cloud oder in beiden. Verteilte containerisierte Anwendungen sind schwierig zu verwalten, aber Kubernetes macht containerisierte Anwendungen radikal einfacher zu verwalten und wurde zu einem wichtigen Bestandteil der Container-Revolution.

In diesem Artikel analysieren und vergleichen wir die verschiedenen Funktionen und Services, die von riesigen öffentlichen Clouds angeboten werden, und wie sie für Unternehmen von Vorteil sind. Um tief in Kubernetes einzutauchen, sollten Sie sich die Prüfungsvorbereitung zum Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) von Cloud Academy ansehen. Dieser Lernpfad umfasst eine Kombination aus Kursen, Prüfungen und einer Reihe von praktischen Übungen, um Kubernetes-Erfahrungen aus erster Hand direkt in einer Live-Cloud-Umgebung zu sammeln.

Wir haben die Kubernetes-Dienste und die grundlegende Kubernetes-Infrastruktur der großen Cloud-Anbieter besprochen. In diesem Abschnitt werden wir die wichtigsten Merkmale dieser drei Anbieter im Hinblick auf die Kubernetes-Architektur analysieren und vergleichen.

Für die Kubernetes-Überwachung bietet Google Cloud Stackdriver an. Stackdriver überwacht den Master und die Nodes sowie alle Kubernetes-Komponenten innerhalb der Plattform und integriert die Protokollierung, so dass keine weiteren manuellen Schritte des Benutzers erforderlich sind: Azure Monitor zur Bewertung des Zustands eines Containers und Application Insights zur Überwachung der Kubernetes-Komponenten. Ein Benutzer muss Istio (eine Service-Mesh-Lösung) konfigurieren, um Kubernetes-Komponenten zu überwachen. AWS hat keine integrierte Überwachungslösung, sondern verlässt sich stattdessen auf Lösungen von Drittanbietern.

Google Cloud hat die beste Verfügbarkeit unter diesen drei, aber nach der Einführung von Diensten in Lateinamerika und Afrika wird Microsoft Azure die Führung übernehmen. Da AWS keine Dienste in Lateinamerika, Afrika oder Ozeanien anbietet, wird es ins Hintertreffen geraten.

Für verschiedene Arten von Arbeitslasten werden den Clustern über Knotenpools verschiedene Arten von Maschinen zugewiesen. Für Datenbanksysteme sind mehr RAM und bessere Festplatten erforderlich, während Aufgaben wie Algorithmen für maschinelles Lernen eine bessere CPU benötigen. Mit Knotenpools können wir die beste Ressourcenverfügbarkeit bieten, da ein Benutzer die Bereitstellung von Diensten nach Bedarf festlegen kann. Google Cloud und AWS sind in diesem Rennen führend, da sie seit zwei Jahren Node-Pool-Unterstützung anbieten. Microsoft Azure hingegen bietet seit mehr als einem Jahr keine Node-Pools mehr an.

Kubernetes ist in der Lage, die Knoten automatisch nach oben und unten zu skalieren, um Ressourcen nach Bedarf zu nutzen, und das ist die interessanteste Funktion. Auf diese Weise stehen den Nutzern jederzeit verfügbare Dienste zur Verfügung, während die Beteiligten eine kosteneffiziente Infrastruktur schaffen können. Um die Ressourcennutzung für bestimmte Arten von Diensten fein abzustimmen, können wir Autoscaling zusammen mit Node Pools verwenden, wobei Google Cloud die ausgereifteste Lösung auf der Schnittstelle ist.

Der Nutzer muss lediglich die gewünschte VM-Größe und den Bereich der Knoten im Knotenpool angeben. Der Rest der Schritte wird von Google Cloud verwaltet. AWS steht bei der automatischen Skalierung an zweiter Stelle, da es einige kleinere manuelle Konfigurationen erfordert. Microsoft Azure hat einen Autoscaler eingeführt, der teilweise vom Kundensupport abgedeckt wird (nicht für den Produktionseinsatz verfügbar), und wird ihn möglicherweise in naher Zukunft mit Node-Pool-Funktionalität anbieten.

Der Begriff "Hochverfügbarkeit" bedeutet, dass Ihr Cluster auch dann noch verfügbar ist, wenn etwas schief geht. Wenn Ihre Dienste beispielsweise von einem einzigen Rechenzentrum abhängig sind und dieses ausfällt, werden Ihre Dienste unterbrochen. Um die Verfügbarkeit der Kubernetes-Endpunkte zu gewährleisten, sind die Master-Knoten für jeden der drei Dienste auf mehr als eine Verfügbarkeitszone verteilt. So ist der Kubernetes-Endpunkt auch dann verfügbar, wenn eine der Regionen ausfällt. Nur Google Cloud hat es geschafft, Hochverfügbarkeit für Worker Nodes vollständig zu unterstützen. Aber das ist natürlich kostspielig, da die minimalen Worker Nodes eine Verfügbarkeit von 99,99 % garantieren sollten.

Wir verwenden rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) über die Kubernetes-API, damit die Administratoren Richtlinien dynamisch konfigurieren können. Jeder der drei Anbieter von gehosteten Diensten bietet RBAC-Implementierungen an.

Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei virtuellen Maschinen (VMs) um eine emulierte Maschine, die über realer Hardware läuft. Für einen Cloud-Anbieter bietet diese Technik eine ganze Reihe von Vorteilen. Für eine bessere Ressourcennutzung können wir eine sehr große Maschine in mehrere kleinere Einheiten aufteilen, die von mehreren Kunden genutzt werden können. Hohe Zugänglichkeit und VMs lassen sich leicht von einer physischen Maschine auf eine andere verschieben, aber die Virtualisierungsschicht bringt auch einige Komplexitäten und eine geringere Leistung mit sich als die physische, reine Hardware. Zurzeit ist nur bei AWS Bare-Metal-Hardware verfügbar.

Das Cluster-Management, das die Verwaltung des Master-Knotens und der darauf laufenden Maschinen umfasst, wird von GKE und AKS kostenlos zur Verfügung gestellt. Sie zahlen für die von Ihnen ausgeführten Dienste wie VMs, Bandbreite, Speicher und Services. Auf der anderen Seite berechnet Amazon EKS Ihnen 0,20 $ pro Stunde für jeden bereitgestellten Cluster mit Ausnahme der Dienste, die Sie nutzen. Und für den ganzen Monat kostet es Sie extra. Denken Sie daran, dass AWS Ihnen auch für Test- und Staging-Cluster-Umgebungen zusätzliche Gebühren berechnet.