Database as a Service
Daten-Management für Kubernetes
Moderne Anwendungen müssen schnell, verfügbar und sicher sein. Sie bestehen aus vielen Micro-Services, die oft von mehreren Datendiensten Unterstützung erhalten. Die Verwaltung jedes einzelnen dieser Datendienste in einer dynamischen Kubernetes-Welt ist komplex, zeitaufwendig und lässt wenig Zeit für Innovationen. Das Daten-Management lässt sich mit Database as a Service (DBaaS) für Kubernetes vereinfachen.
Die Verwaltung zustandsabhängiger Anwendungen auf Kubernetes in der Produktion ist schwierig. Laut einer Umfrage von Pure Storage sind die wichtigsten Kundenanforderungen die Sicherung und Wiederherstellung, die Datenmobilität, das Kapazitäts-Management, die Hochverfügbarkeit, die Multi-Cloud, die Verschlüsselung sowie die Disaster Recovery.
Die meisten Anwendungen verwenden irgendeine Art von Datenbank, Message Queue oder Key Value Store, um den Status zu verwalten. Wenn es jedoch darum geht, diese Datendienste in Containern auszuführen, vervielfachen sich die Probleme. Container und beliebte Scheduler wie Kubernetes sind nun einmal nicht für die mit Datenbanken verbundenen Probleme ausgelegt.
Probleme mit containerisierten Datenbanken
Bei containerisierten Datenbanken können einige Probleme auftreten. Wenn ein Container „stirbt“, können Daten verloren gehen, wenn die Persistenz nicht korrekt eingerichtet ist. Außerdem ist es problematisch, dass gängige Scheduler nicht für zustandsbehaftete Dienste ausgelegt sind und nur eine begrenzte Funktionalität bieten. Außerdem erfordert die Replikation auf Anwendungsebene domänenspezifisches Wissen für jede Datenbank. Die Komplexität der containerisierten Datenbankverwaltung erhöht sich noch dadurch, dass moderne, mit Micro-Services erstellte Anwendungen Zugriff auf SQL- und NoSQL-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, Cassandra und Couchbase sowie auf Streaming-, Such- und KI/ML-Pipelines wie Elasticsearch und Kafka erfordern.
Die Verwaltung so vieler Arten von Datendiensten ist bereits komplex. Dies verstärkt sich zusätzlich durch die Anzahl der Datenbankinstanzen, die für die Verwaltung und Skalierung in unterschiedlichen Test-, Entwicklungs- und Produktionsumgebungen, Verfügbarkeitszonen und Clouds in Verwendung sind.
Ein traditioneller Ansatz zur Verwaltung dieser Daten-Services basiert auf Scripting und zahlreichen sich wiederholenden und manuellen Aktivitäten. Daraus resultiert ein erheblicher Aufwand, um sicherzustellen, dass die Datenbanken online bleiben und geschäftskritische Anwendungen unterstützen. Diese hochgradig manuellen Aktivitäten sind anfällig für menschliche Fehler und übermäßige Ausfallzeiten und lassen sich mit vorhandenen Tools zur Infrastrukturautomatisierung nicht einfach automatisieren.
Obwohl Kubernetes eine gewisse Unterstützung für eine solche Automatisierung bietet, ist die Ausführung von Datendiensten auf Kubernetes nach wie vor komplex.
Kubernetes-Komplexität
DevOps-Teams haben heute Schwierigkeiten, die zahlreichen Datendienste zu verwalten, die unternehmensweit auf Kubernetes bereitstehen. Jeder einzelne stellt eine Reihe komplexer Anforderungen in Bezug auf Leistung, Hochverfügbarkeit, Datenschutz, Datensicherheit und vieles mehr. Anstatt neue Funktionen und Anwendungen auf den Markt zu bringen, verbringen DevOps-Teams einen Großteil ihrer Zeit damit, bei Bereitstellungen Probleme zu lösen und den Betrieb dieser Datendienste zu verwalten.
DevOps-Teams benötigen ein As-a-Service-Angebot, das zuverlässige, leistungsstarke Datendienste für ihre auf Kubernetes ausgeführten Anwendungen bereitstellt. Dabei sollten sie nicht an einen bestimmten Anbieter gebunden sein, wie es bei einigen von Cloud-Service-Anbietern gehosteten Database-as-a-Service-Plattformen (DBaaS) der Fall ist.
- Daten-Management für Kubernetes
- Einfacher Betrieb einer Database-as-a-Service-Plattform
Lesen Sie mehr zum Thema
