Definition: Kubernetes auf Microsoft Azure, voll verwaltet Was ist Azure Kubernetes Service?

Azure Kubernetes Service ist ein in der Microsoft-Cloud Azure bereitgestellter, voll gemanagter Kubernetes-Service. Über den Dienst lassen sich Kubernetes-Cluster einfach bereitstellen und betreiben.

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Container-Orchestrierung: Hinter Azure Kubernetes Service, kurz AKS, steht ein voll verwalteter Kubernetes-Service aus der Microsoft-Cloud.
Container-Orchestrierung: Hinter Azure Kubernetes Service, kurz AKS, steht ein voll verwalteter Kubernetes-Service aus der Microsoft-Cloud.
(Bild: gemeinfrei © Gerd Altmann / Pixabay )

AKS basiert auf dem Open-Source-System Kubernetes und lässt sich für die Orchestrierung von Containern und containerbasierten Anwendungen einsetzen. Der Azure-Service unterstützt das Container-Imageformat Docker.

Das Akronym für Azure Kubernetes Service ist AKS. Azure Kubernetes Service ist der Produktname eines seit 2018 von Microsoft angebotenen Cloud-Services. Er wird auf der Micrsoft-Cloud-Computing-Plattform Azure produziert. Es handelt sich um einen voll gemanagten Kubernetes-Service. Der Dienst basiert auf dem ursprünglich von Google entwickelten und heute von der CNCF (Cloud Native Computing Foundation) verwalteten Open-Source-System Kubernetes. Kubernetes lässt sich zur Orchestrierung, Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von Container-Umgebungen und containerbasierten Anwendungen einsetzen.

Der Orchestrator-Dienst Azure Kubernetes Service vereinfacht die Bereitstellung von Kubernetes-Cluster und unterstützt das Container-Format Docker. Durch die Auslagerung betrieblicher Aufgaben in die Azure-Cloud reduziert sich der eigene Aufwand für das Bereitstellen und Betreiben eines Kubernetes-Clusters. Microsoft führt Aufgaben wie die Wartung und die Überwachung des Kubernetes-Systems aus. Zum Azure Kubernetes Service gehören die serverlose Kubernetes-Plattform, Funktionen für Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD), die Identitäts- und Sicherheitsverwaltung und einiges mehr. Der Dienst erfüllt verschiedene Compliance-Vorgaben beispielsweise nach SOC, HIPAA oder ISO. Verfügbar ist AKS in derzeit 42 Regionen (Stand April 2022) weltweit.

Der Azure Kubernetes Services und das Kubernetes Clustermanagement selbst sind prinzipiell kostenlos. Es werden nur die für die Kubernetes-Container-Umgebung verwendeten virtuellen Maschinen (VMs) und die genutzten Computerressourcen wie Speicher-, Rechen- und Netzwerkressourcen in Rechnung gestellt.

Die Funktionsbasis: das Open-Source-Container-Orchestrierungssystem Kubernetes

Die Grundlage für den Azure Kubernetes Services bildet das auf Open-Source-Software basierende Container-Orchestrierungssystem Kubernetes. Für ein besseres Verständnis des Azure Kubernetes Service zunächst einige grundlegende Informationen zu Kubernetes. Kubernetes (Kurzschreibweise K8s) ist in den letzten Jahren zu einer Art De-facto-Standard für die Container-Orchestrierung geworden.

Die ursprünglich von Google entwickelte und im Jahr 2014 erschienene Software steht unter Apache-Lizenz 2.0. 2015 spendete Google die Software der Cloud Native Computing Foundation (CNCF), die sie heute verwaltet und ihre Entwicklung weiter vorantreibt. Kubernetes vereinfacht und automatisiert das Einrichten, Bereitstellen, Betreiben und Skalieren von Container-Umgebungen und containerbasierten Anwendungen. Typisches Einsatzgebiet sind aus vielen einzelnen Microservices zusammengesetzte cloudnative Applikationen.

Kubernetes inside: von Pods, Nodes und Clustern

Kubernetes arbeitet nach dem Master-Slave-Prinzip und besteht aus den Komponenten Pods, Nodes (Master-Nodes und Worker-Nodes) und Cluster. Ein Pod bildet in einem Kubernetes-System die kleinste Einheit und umfasst einen oder mehrere Container. Auf einem Node arbeiten ein Pod oder mehrere Pods in Form von Prozessen. Ein Node kann ein physischer oder ein virtueller Rechner sein. Mehrere Worker-Nodes mit ihren Pods werden zu einem Cluster zusammengefasst. Die einzelnen Worker-Nodes werden von einem Master-Node gesteuert und überwacht.

Ein Master-Node weist beispielsweise den Pods Konfigurationen zu, startet oder stoppt Container, verteilt Pods auf andere Worker-Nodes oder sorgt bei einem Node-Ausfall für passenden Ersatz. Hierfür überwacht er den Betriebszustand der Nodes und deren Ressourcenauslastung. Die Container selbst werden über eine Container-Engine wie Docker bereitgestellt und ausgeführt. Durch die Kombination der Container-Laufzeitumgebung und der Orchestrierung der Container mit Kubernetes entsteht die Funktionalität des Kubernetes-Gesamtsystems.

Grundlegende Leistungsmerkmale des Azure Kubernetes Services

Der Azure Kubernetes Service (AKS) ist ein von Microsoft voll gemanagter und auf der Cloud-Computing-Plattform bereitgestellter Kubernetes-Dienst. Mithilfe des Diensts lassen sich Kubernetes-Cluster mit ihren Nodes, Pods und Containern schnell bereitstellen und managen. Ein Kubernetes-Cluster ist in die zwei Komponenten Steuerungsebene (Control-Plane: Ausführung der Kubernetes-Dienste und Orchestrierungsfunktionen) und Nodes (Ausführung der Anwendungsworkloads) unterteilt.

Für die Bereitstellung eines AKS-Clusters sind das Azure-Portal, das Azure Command Line Interface (CLI), die Azure PowerShell und andere Deployment-Optionen wie der Azure Resource Manager (ARM) nutzbar. Der Anwender definiert die Anzahl und die Größe der Knoten. Ein Cluster besteht mindestens aus einem Node. Der AKS-Dienst stellt den Kubernetes-Master und die Knoten (Nodes) bereit und konfiguriert sie. Nodes werden in Azure VMs ausgeführt. Es lassen sich verschiedene Funktionen für die Überwachung, den erweiterten Netzwerkbetrieb und die Integration in das Azure Active Directory konfigurieren. Verbindungen der Nodes und Pods mit einem Storage können hergestellt werden. Die Control-Plane des Clusters ist eine vollständig von Azure gemanagte Komponente. Azure sorgt für die sichere Kommunikation zwischen den Nodes und der Control Plane.

Für die Überwachung und die Steuerung des Zugriffs sind das Azure Active Directory und die rollenbasierte Kubernetes-Zugriffskontrolle (RBAC) integrierbar. Vorhandenen Azure AD-Benutzern und -Gruppen kann der Zugriff auf die AKS-Ressourcen gewährt werden. Über das Azure-Portal stehen Monitoring-Daten wie Ressourcenauslastungen der Container und Nodes zur Verfügung.

Weitere Merkmale des Azure Kubernetes Services sind:

  • verschiedene Kubernetes-Versionen verfügbar und über das Azure-Portal einstellbar,
  • automatisches Skalieren der Cluster, Nodes und Pods,
  • Unterstützung GPU-fähiger Node-Pools,
  • Clusterbereitstellung in einem vorhandenen virtuellen Netzwerk,
  • Unterstützung von Pools mit Intel SGX-basierten Confidential-Computing-Knoten und hardwarebasierten vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen (Enklaven),
  • Unterstützung von HTTP-Anwendungsrouting,
  • umfassendes Ökosystem mit Entwicklungs- und Verwaltungstools wie Helm und der Kubernetes-Erweiterung für Visual Studio Code,
  • Einbindung von vorhandenen Codes und Git-Repositorys,
  • Einrichtung kompletter CI- und CD-Pipelines (Continuous Integration und Continuous Delivery).

Anwendungsmöglichkeiten für den Azure Kubernetes Service

AKS bietet als voll gemanagter Kubernetes-Container-Orchestrierungsdienst zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. Prädestiniert ist der Service für die Bereitstellung, den Betrieb und die Verwaltung von containerbasierten, cloud-nativen Anwendungen bestehend aus vielen Microservices. Azure Kubernetes Service unterstützt das DevOps-Prinzip und das CI/CD-Konzept. Container-Builds lassen sich aus Repositorys in AKS einbinden und als Workloads in produktiven Containern bereitstellen. Ein weiterer Anwendungsfall für den Azure Kubernetes Service ist das Data-Streaming, beispielsweise für Analyseanwendungen.

Der Dienst vereinfacht das Erfassen und Verarbeiten von Echtzeitdatenstreams. Weitere typische Anwendungsmöglichkeiten für den Azure Kubernetes Service sind:

  • Migration bestehender Anwendungen in die Cloud,
  • Verarbeitung von Daten im Internet der Dinge (IoT),
  • Anwendungen im Big-Data-Umfeld,
  • Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) – Training von Machine-Learning-Modellen.
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