Java Anwendungen haben den Ruf, schwergewichtig und langsam zu sein. Langsam ist Java dank ausgefeilter Optimierungen der JVM zwar nicht (mehr), jedoch sind Docker Container Images von Anwendungen relativ gross.

Das ist dadurch bedingt, dass eine JVM und ein Betriebssystem mitgeliefert werden muss, damit die Java Anwendung im Docker Container ausgeführt werden kann.

In aktuellen Java Versionen ist dank GraalVM die Möglichkeit gegeben, Java Anwendungen als native Programme zu kompilieren und statisch zu linken. Damit ist weder eine JVM noch ein Betriebssystem im Container Image erforderlich - vergleichbar mit dem aus der Go Welt bekanntem Vorgehen.

Wie das ganze funktioniert, wird im folgenden Beitrag vorgestellt.

Continuos Integration mit Docker Images für Angular Frontend Anwendung illustriert Karsten Sitterberg am Beispiel von GitLab-CI in seinem Artikel im aktuellen Entwickler Magazin. Continuos Integration ist vor allem im Frontend Bereich eine Herausforderung, da ein Frontend ohne Umsysteme bzw. Backend schwer zu testen ist. Auch der für die Testdurchführung regelmäßig erforderliche Browser kann in CI-Umgebungen schwierig sein.

gRPC hat bisher vor allem im Backend oder bei der direkten Kommunikation zwischen Anwendungen auf dem Endgrät und dem Backend eine Rolle gespielt. Aufgrund der zunehmenden Rolle von Browseranwendungen sollte gRPC auch in clientseitigen Webanwendungen genutzt werden können.
Das zugehörige Projekt ist gRPC-Web: https://github.com/grpc/grpc-web

In diesem Beitrag wurde die Erstellung eines Spring Boot gRPC Backends demonstriert. Nun get es darum, das Backend in einer Angular Webanwendung mit gRPC-Web anzubinden.

In diesem Beitrag wurde die Installation von Kubernetes auf ODROID unter Arch Linux ARM beschrieben.

Hier geht es nun um das Update auf Kubernetes 1.13, auch in diesem Fall mit selbst übersetzten Paketen für Arch Linux. Bei anderen Distributionen sind ggf. bereits die Upstream Pakete verfügbar.

Wie schon in Kubernetes Upgrade Arch Linux ARM im Detail beschrieben, wird das Update in folgenden Schritten durchgeführt:

In verteilten Systemen, zu denen etwa solche mit Microservice- und Cloud-Architekturen zählen, müssen in der Regel über Anwendungsgrenzen hinweg Funktionsaufrufe erfolgen. Typischerweise kommt dabei für synchrone Aufrufe HTTP als Transportschicht zum Einsatz, das Format der ausgetauschten Daten kann XML, JSON oder eine andere spezifische Datenstruktur sein. Welche HTTP-Verben und welche Adressen (URLs) wie zu verwenden sind, ist dabei eine fast schon in philosophische Bereiche ausufernde Debatte zwischen den verschiedenen Ansätzen. Am häufigsten finden sich REST und Abwandlungen davon als Schnittstellenkonzept.

Im Gegensatz zu der reichhaltigen API-Oberfläche von REST findet sich SOAP als XML-basiertes RPC- (Remote-Procedure-Call-) Verfahren, bei dem lediglich HTTP POST-Requests zum Einsatz kommen. Neben dem oft als schwerfällig bezeichneten Vorgehen von Design und Implementierung von SOAP-Schnittstellen hat XML als Transportformat auch deutliche Auswirkungen auf möglichen Durchsatz und erforderliche CPU- und Speicherresourcen bei der Verarbeitung.

Als Alternative zu diesen Ansätzen hat Google gRPC entwickelt: gRPC setzt ebenfalls auf HTTP auf, verwendet jedoch Google Protocol Buffers als optimiertes Datenformat. Wie der Einsatz im Kontext einer Java-Spring-Boot-Anwendung aussehen kann, wird im Folgenden dargestellt.

Debugging ist ein wichtiges Werkzeug in der Softwareentwicklung. Aus klassischen Umgebungen, wie Java oder .net ist Debugging in Entwicklungsumgebung (IDEs) wie beispielsweise Visual Studio, NetBeans oder Eclipse bekannt. Debugging bietet dem Entwickler...

Karsten Sitterberg hat auf der W-JAX 2018 in München einen Vortrag gehalten, in dem er seine Praxiserfahrungen mit Angular teilt:

Kubernetes nutzt Container Images im OCI- oder Docker-Format, um Workload im Cluster zu verteilen und auszuführen. Möchte man - zum Beispiel im Rahmen eines CI-Builds - in einem Kubernetes-Cluster auch Docker-Images bauen, gibt es im wesentlichen drei Ansätze:

Den Docker-Daemon, der im Cluster selbst Container bereitstellt, in einem Build-Container zu verwenden bringt vor allem den Nachteil mit sich, dass der Build die Stabilität der Cluster-Node beeinträchtigen kann. Zudem ist nicht gesagt, dass überhaupt ein Docker-Daemon bereitsteht, schließlich könnte der Kubernetes-Cluster auch CRI-O als Runtime verwenden. Diese Option scheidet somit in der Regel aus.

Docker-in-Docker (DinD) ist eine häufig gewählte Option, verlangt jedoch, dass der entsprechende Container priviligiert gestartet wird. Aus Sicherheitsaspekten ist diese Option zwar nicht optimal, lässt sich jedoch in der Praxis gut einsetzen. Das gilt selbst dann, wenn die Container-Engine des Clusters gar kein Docker verwendet.

Als letzte Optionen bleibt noch die Verwendung spezialisierter Werkzeuge zur Erstellung von Container-Images. In diesem Beitrag wurde die Verwendung von Buildah beschrieben, in Spring Boot mit Jib die Verwendung von Jib.

Jib ist speziell auf Java-Anwendungen ausgerichtet, buildah benötigt zum Bauen von Images root-Berechtigungen - beide Werkzeuge bringen damit gewisse Einschränkungen mit.

Von Google kommt das Werkzeug Kaniko, das in diesem Beitrag vorgestellt wird, und speziell für den Einsatz in Kubernetes konzipiert wurde.

In diesem Beitrag wurde die Installation von Kubernetes auf ODROID unter Arch Linux ARM beschrieben. Nachdem Kubernetes 1.12 veröffentlich wurde, ist es an der Zeit, sich auch mit dem Thema Kubernetes Update zu beschäftigen.

Das grundsätzliche Vorgehen bei einem Upgrade von Kubernetes erfolgt in mehreren Schritten:

Kubernetes Upgrades werden jeweils zwischen Minor Versionen supported, d.h. ein Update von 1.10 zu 1.12 muss über den Zwischenschritt eines Updates auf Kubernetes 1.11 erfolgen. Das konkrete Vorgehen hängt von dem gewählten Verfahren zur Kubernetes Einrichtung ab. Da der Beispiel-Cluster mit kubeadm eingerichtet wurde, wird auch das Update von Kubernetes mit kubeadm upgrade durchgeführt.

Auch wenn mit Docker die Containertechnologie fast überall Einzug hält, gibt es immer wieder in der praktischen Arbeit Herausforderungen zu meistern. Ganz besonders dann, wenn die Anwendung, die in einen Container verbracht werden soll, nicht dafür ausgelegt wurde, entsprechend betrieben zu werden. Vor allem im PHP Umfeld finden sich oft Anwendungsarchitekturen, die der Docker Philosophie "Ein Container, eine Aufgabe" entgegen stehen.

Ein möglicher Ansatz zur Lösung ist die Nutzung von Docker lediglich zur Ausführung der PHP- und Webserverprozesse und separate Verwaltung der PHP Programmdateien. Ein Host-Mount kann die Dateien in beliebige Container einbinden - doch verliert man dann gerade die Stärke von Docker, sowohl für Rollout als auch Rollback eine handhabbare Einheit bestehend aus Anwendungsserver und Programmdateien bereitzustellen.

Das Problem besteht bei PHP Anwendungen in Docker darin, dass diese typischerweise aus mehreren Komponenten bestehen:

Zumindest die ersten beiden Dienste benötigen Zugriff auf die selben PHP Programmdateien. Einen Scheduler und PHP-FPM im selben Container auszuführen passt nicht so ganz zur reinen Lehre von Docker, ist aber solange leicht zu verschmerzen, wie lediglich eine Container-Instanz läuft.

Sowieso als externe Resourcen verwaltete Dienste wie die Datenbank oder einen Memcached in einem separaten Container laufen zu lassen ist naheliegen. Doch wie geht mit man Software um, die für eine gänzlich andere Betriebsumgebung konzipiert wurde?

Am Beispiel typischer PHP Projekte kann man die unterschiedlichen Vorgehensweisen und damit einhergehende Eigenschaften betrachten.