Docker und Kubernetes Kompakt-Workshop

Sie lernen die Architektur von Docker kennen: Daemon, CLI, Images und Container. Am Ende dieses Blocks verstehen Sie, wie Docker unter der Haube funktioniert und worin sich Container von virtuellen Maschinen unterscheiden.

Anhand konkreter Beispiele sehen Sie, wo Docker Entwicklungsprozesse beschleunigt und wo seine Grenzen liegen. Sie vergleichen Docker mit Alternativen wie Podman und ordnen ein, wann Container der richtige Ansatz sind.

Sie installieren Docker in Ihrer Cloud-Umgebung, prüfen die laufende Konfiguration und machen sich mit den wichtigsten Einstellungen vertraut. Danach können Sie Docker auf jedem Linux-System eigenständig einrichten.

Sie pullen Images von Docker Hub, inspizieren deren Layer-Struktur und pushen ein eigenes Image in eine Registry. Dabei lernen Sie, wie Docker Scout Ihnen hilft, Schwachstellen in Images zu erkennen, bevor sie in Produktion gehen.

Sie starten, stoppen und löschen Container mit docker run, ps, logs und exec. Am Ende navigieren Sie sicher durch laufende Container und können deren Zustand in Echtzeit inspizieren.

Sie erstellen Bridge- und Host-Netzwerke, verbinden Container miteinander und testen die Kommunikation zwischen ihnen. So verstehen Sie, wie Docker Networking funktioniert und wann Sie welchen Netzwerk-Typ einsetzen.

Sie vergleichen Bind Mounts, Named Volumes und tmpfs Mounts, erstellen ein Volume und prüfen, ob die Daten einen Container-Neustart überleben. Danach wissen Sie, wie Sie Daten in Docker persistent speichern.

Sie schreiben Ihr erstes Dockerfile, bauen daraus ein Image und starten einen Container. Dabei lernen Sie die grundlegende Syntax und den Build-Prozess von Docker kennen.

Sie arbeiten mit COPY, ADD, RUN, ENTRYPOINT, CMD, EXPOSE, VOLUME und WORKDIR und verstehen, wann welcher Befehl der richtige ist. Am Ende können Sie Dockerfiles lesen, schreiben und die Unterschiede zwischen ENTRYPOINT und CMD erklären.

Sie bauen ein Image mit mehreren Stages und sehen, wie drastisch Multi-Stage Builds Ihre Images verkleinern. Anschließend erstellen Sie ein Distroless Image, das nur noch die Anwendung enthält, ohne Shell und ohne Paketmanager.

Build-Kontext, Cache-Grenzen und Laufzeitrechte entscheiden, ob ein Dockerfile wartbar und sicher bleibt. An einem vorbereiteten Beispiel führen Sie Hadolint aus, beheben den gemeldeten USER-Fund, verkleinern mit .dockerignore den Build-Kontext und bauen das Image erneut. Der Vergleich von Build-Ausgabe, Cache-Nutzung und Container-UID zeigt, welche Wirkung die beiden Änderungen gegenüber der Ausgangsversion haben.

Sie lernen die YAML-Syntax kennen: Dictionaries, Listen, Multiline-Strings und Anker. Anhand praktischer Beispiele verstehen Sie, wie YAML aufgebaut ist und wo typische Fehler lauern.

Sie erstellen Ihre erste docker-compose.yml, starten damit mehrere Container gleichzeitig und lernen die wichtigsten Befehle der Docker Compose CLI kennen (up, down, logs, exec).

Sie konfigurieren Networks, Volumes, Depends_on und Environment-Variablen in Docker Compose und verstehen, wie Sie damit komplexe Multi-Service-Anwendungen orchestrieren.

Sie deployen einen kompletten Stack mit Datenbank, Loadbalancer, Backend und Frontend über Docker Compose. Dabei sehen Sie, wie alle Services zusammenspielen und wie Sie produktionsnahe Umgebungen lokal nachbilden.

Sie lernen die Architektur von Kubernetes kennen: Control Plane, Nodes, Pods und API-Server. Am Ende verstehen Sie, wie Kubernetes aufgebaut ist und wie die einzelnen Komponenten zusammenarbeiten.

Sie lernen die wichtigsten Kubernetes-Distributionen kennen: EKS, AKS, GKE für die Cloud und On-Premise-Varianten. Anhand konkreter Beispiele sehen Sie, wofür Kubernetes eingesetzt wird und wo seine Stärken liegen.

Sie installieren kubectl, verbinden sich mit einem Cluster und führen die ersten Befehle aus (get, describe, logs, exec). Am Ende navigieren Sie sicher durch Ihren Kubernetes-Cluster.

Sie installieren Krew als Plugin-Manager und erweitern kubectl um nützliche Plugins. Danach richten Sie K9s ein, eine Terminal-Oberfläche, mit der Sie Ihren Cluster visuell überwachen und Pods in Echtzeit debuggen.

Sie erstellen Ihren ersten Pod, beobachten seinen Lebenszyklus und verstehen, warum Pods die kleinste deploybare Einheit in Kubernetes sind. Anschließend deployen Sie Multi-Container-Pods und lernen das Sidecar-Pattern kennen.

Sie konfigurieren LivenessProbes, ReadinessProbes und StartupProbes an einem laufenden Pod. Danach simulieren Sie einen Ausfall und beobachten, wie Kubernetes den fehlerhaften Container automatisch neu startet.

Sie erstellen Ihren ersten Service und verbinden damit zwei Pods miteinander. Dabei verstehen Sie, wie Kubernetes-Networking funktioniert und wie Services als stabiler Endpunkt vor wechselnden Pod-IPs dienen.

Sie konfigurieren ClusterIP, NodePort und LoadBalancer Services und sehen live, wie sich der Netzwerkzugang zu Ihren Pods verändert. Danach wissen Sie, welchen Service-Typ Sie in welchem Szenario einsetzen.

Sie verteilen eine Anwendung auf mehrere Nodes, simulieren einen Node-Ausfall und beobachten, wie Kubernetes die Pods automatisch umverteilt. So erleben Sie Hochverfügbarkeit in der Praxis.

Sie erstellen ReplicaSets, skalieren die Replica-Anzahl hoch und runter und beobachten, wie Kubernetes die gewünschte Anzahl an Pods sicherstellt. Dabei lernen Sie auch, warum ReplicationController veraltet sind.

Sie erstellen Ihr erstes Deployment, aktualisieren das Container-Image und beobachten, wie Kubernetes ein Rolling Update durchführt. Danach verstehen Sie, warum Deployments das zentrale Objekt für den Betrieb Ihrer Anwendungen sind.

Sie vergleichen Rolling Update, Recreate, Canary und Blue-Green Deployments und führen jede Strategie selbst durch. Am Ende wissen Sie, welche Strategie für welches Risikoprofil geeignet ist.

Sie legen Namespaces an, verschieben Ressourcen zwischen ihnen und setzen Resource Quotas, um CPU und Memory pro Namespace zu begrenzen. So verstehen Sie, wie Teams ihre Workloads sauber voneinander trennen.

Sie sprechen Services über DNS-Namen an, testen die Namensauflösung zwischen Namespaces und debuggen typische DNS-Probleme. Danach können Sie jede Anwendung im Cluster zuverlässig über ihren Service-Namen erreichen.

Kubernetes bindet Container Runtime, Netzwerk und Storage nicht fest ein, sondern spricht sie über CRI, CNI und CSI an. Sie verfolgen an einem Pod, welche Schnittstelle beim Start des Containers, bei der Netzwerkanbindung und beim Bereitstellen eines PersistentVolume über einen CSI-Treiber beteiligt ist, und zeichnen den Ablauf nach. Damit können Sie Störungen später der Orchestrierung oder dem jeweiligen Infrastruktur-Plugin zuordnen.

Sie erstellen PersistentVolumes und PersistentVolumeClaims, binden sie an Pods und testen, ob die Daten einen Pod-Neustart überleben. Danach verstehen Sie, wie persistenter Storage in Kubernetes funktioniert.

Sie konfigurieren StorageClasses und sehen, wie dynamisches Provisioning automatisch Volumes anlegt. So verstehen Sie, wie Kubernetes Storage flexibel und skalierbar bereitstellt.

Sie erstellen ConfigMaps und Secrets, injizieren sie als Umgebungsvariablen und Volumes in Pods und verstehen, wie Sie Konfiguration und Credentials sicher verwalten.

Zum Abschluss überführen Sie die Multi-Service-Anwendung aus dem Docker Compose-Setup von Tag 2 nach Kubernetes: Deployments, Services, ConfigMaps und Secrets ersetzen die Compose-Datei. So verbinden Sie beide Workshop-Hälften zu einem durchgängigen Migrationspfad, den Sie direkt auf eigene Projekte anwenden können.