Docker vs. VM (virtuelle Maschine): Das sind die Unterschiede

Docker vs. VM (virtuelle Maschine): Was ist der Unterschied zwischen Docker und einer VM? Was haben sie gemeinsam und wann sollte man welche Virtualisierungs-Technologie einsetzen? Das alles erfährst du in diesem Artikel.

Im sich ständig weiterentwickelnden Bereich der IT-Infrastruktur haben zwei revolutionäre Technologien an Bedeutung gewonnen: Docker und virtuelle Maschinen. Diese Technologien haben die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Anwendungen verändert und bieten eine nie dagewesene Flexibilität und Effizienz. Dieser Artikel untersucht die wichtigsten Unterschiede zwischen Docker und VMs und hebt ihre Vorteile, praktischen Anwendungen und Auswirkungen auf moderne IT-Umgebungen hervor.

Docker vs. VM

Die Grafik zeigt die gegensätzlichen Architekturen von virtuellen Maschinen und Docker-Containern. Auf der linken Seite werden VMs als eigenständige Einheiten dargestellt, die jeweils ein komplettes Betriebssystem auf einem Hypervisor emulieren. Dies ermöglicht eine Isolation auf Betriebssystemebene, führt aber auch zu einem höheren Ressourcenbedarf. Auf der rechten Seite sind Docker-Container als leichtgewichtige Einheiten dargestellt, die Anwendungen und Abhängigkeiten kapseln und alle denselben Betriebssystemkern verwenden. Docker verwendet eine Container-Engine, um die Erstellung, Bereitstellung und Ausführung von Containern effizient zu verwalten und zu orchestrieren.

Docker: Leichtgewichtige Containerisierung

In der Welt der modernen Softwarebereitstellung hat sich Docker zu einer revolutionären Technologie entwickelt, die die Art und Weise verändert, wie Anwendungen gepackt, verteilt und ausgeführt werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen virtuellen Maschinen verfolgt Docker einen Containerisierungsansatz, bei dem Anwendungen und ihre Abhängigkeiten in leichtgewichtige, isolierte Einheiten, so genannte Container, gekapselt werden. Diese Container teilen sich den Betriebssystemkern des Host-Systems, arbeiten aber in isolierten Benutzerbereichen, was zu einer effizienten Ressourcennutzung und schnellen Startzeiten führt. Die Agilität und Konsistenz von Docker haben zu seiner breiten Akzeptanz geführt und ermöglichen Entwicklern die nahtlose Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen in unterschiedlichen Umgebungen. Der folgende Code ist ein Beispiel eines Dockerfiles für eine Python-Webanwendung:

# Use an official Python runtime as a base image
FROM python:3.10-slim

# Set the working directory in the container
WORKDIR /app

# Copy the current directory contents into the container at /app
COPY . /app

# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80

# Define environment variable
ENV NAME World

# Run app.py when the container launches
CMD ["python", "app.py"]

In diesem Beispiel weist das Dockerfile Docker an, ein Container-Image zu erstellen, welches das offizielle Python 3.10-Image nutzt. Der Anwendungscode wird in den Container kopiert, die Abhängigkeiten aus der Datei „requirements.txt“ werden installiert, Port 80 wird verfügbar gemacht, eine Umgebungsvariable wird gesetzt und schließlich wird das Skript app.py beim Start des Containers ausgeführt. Dies zeigt, wie Docker den Prozess des Packens, Bereitstellens und Ausführens von Anwendungen vereinfacht und seine erheblichen Vorteile gegenüber herkömmlichen virtuellen Maschinen demonstriert.

Übrigens: Mit dem Docker Init Befehl kannst du innerhalb von Sekunden eine Anwendung containerisieren.

Virtuelle Maschinen: Emulierte Umgebungen

Im Gegensatz zur Docker-Containerisierung funktionieren virtuelle Maschinen nach einem anderen Prinzip. Bei der Virtualisierung werden eigenständige Instanzen oder „virtuelle Maschinen“ erstellt, die jeweils ein vollständiges Betriebssystem auf einem Hypervisor ausführen, der auf der physischen Hardware gehostet wird. Diese virtuellen Maschinen sind isolierte Einheiten, die die Ressourcen der Host-Maschine effektiv segmentieren. Diese Isolation geht jedoch mit einem erhöhten Ressourcenverbrauch einher, da jede VM ihr eigenes Betriebssystem und ihre eigenen Systembibliotheken benötigt. Dies kann dazu führen, dass VMs langsamer starten und mehr Arbeitsspeicher und Speicherplatz benötigen als Docker-Container. Diese Methode ist ideal für Szenarien, in denen eine starke Isolierung und Kompatibilität mit verschiedenen Betriebssystemen erforderlich ist.

Docker vs virtuelle Maschine: Hauptunterschiede

• Ressourcennutzung: Docker-Container teilen sich den Kernel des Host-Betriebssystems, was sie sehr leicht und effizient macht. Im Gegensatz dazu verbrauchen VMs mehr Ressourcen, da sie emulierte Betriebssysteminstanzen benötigen.
• Isolierung: Docker-Container bieten Isolierung auf Prozessebene, indem sie Anwendungen voneinander isolieren, während sie den Betriebssystemkern gemeinsam nutzen.
• Leistung: VMs bieten eine bessere Isolierung, indem sie separate Instanzen von Gastbetriebssystemen ausführen, wodurch sie besser für die Ausführung verschiedener Betriebssysteme auf demselben Host geeignet sind. In Bezug auf die Leistung haben Docker-Container weniger Overhead, da sie kein vollständiges Betriebssystem benötigen, was zu schnelleren Startup-Zeiten und einer insgesamt besseren Leistung führt. VMs hingegen haben tendenziell einen etwas höheren Overhead, da sie komplette Betriebssystemumgebungen emulieren.
• Portabilität: In Bezug auf die Portabilität sind Docker Container portabler als VMs, da sie nur die notwendigen Abhängigkeiten packen und daher leichter von einem System auf ein anderes verschoben werden können. Docker Container sind sehr portabel und konsistent in verschiedenen Umgebungen, was die Bereitstellung von Anwendungen erleichtert. Aufgrund potenzieller Kompatibilitätsprobleme mit verschiedenen Hypervisoren kann es schwierig sein, VMs zwischen Umgebungen zu verschieben.
• Skalierung: Docker eignet sich hervorragend für die Skalierung von Anwendungen, da es die schnelle Bereitstellung und Skalierung einzelner Dienste innerhalb von Containern ermöglicht. VMs sind besser geeignet, um mehrere Anwendungen auszuführen, die unterschiedliche Betriebssystemumgebungen benötigen.

Docker ist ideal für Microservice-Architekturen, CI/CD-Pipelines (Continuous Integration and Deployment) und Szenarien, in denen leichtgewichtige und schnell skalierbare Container entscheidend sind.

Andererseits eignen sich virtuelle Maschinen gut für Szenarien, die eine starke Isolation, Kompatibilität mit verschiedenen Betriebssystemumgebungen und die Ausführung älterer Anwendungen erfordern.

FAQ

Zusammenfassung: Docker vs. VM

Dein spezifischer Anwendungsfall, deine Leistungsanforderungen, Skalierbarkeitsanforderungen und vorhandene Infrastruktur sollten deine Wahl zwischen den beiden Technologien bestimmen. Docker bietet eine einfache Containerisierung für eine effiziente Skalierung, während virtuelle Maschinen eine stärkere Isolation und Kompatibilität mit verschiedenen Betriebssystemumgebungen bieten.