In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf Docker Desktop im Jahr 2023 und konzentrieren uns darauf, wie Entwickler mit Kubernetes arbeiten können. Unser Team bei Blueshoe hat kürzlich eine eigene Docker Desktop-Erweiterung für unser Open-Source-Entwicklungstool Gefyra veröffentlicht. Wir möchten die bequemste Entwicklererfahrung ("DX") für Kubernetes-basierte Entwicklungsworkflows bieten, und Docker Desktop könnte eine gute Grundlage sein. Dann schauen wir es uns an.

Installation

Die Installation von Docker Desktop ist für alle gängigen Plattformen recht einfach. Es gibt auch Installationskandidaten für Apples neue Silicon- und Intel-basierte Chipsätze. Das ist praktisch und erleichtert den Einstieg für Entwickler, die mit der Container-basierten Entwicklung beginnen möchten.

Als jemand, der mit Linux (speziell mit Ubuntu) arbeitet, stört es mich jedoch ein wenig, ein >500 MiB Installationspaket aus dem Browser auf meinen Rechner herunterzuladen. Normalerweise möchte ich ein Software-Repository hinzufügen und damit automatisch Update-Strategien konfigurieren. Wenn ich Docker Desktop aktualisieren möchte (ja, Docker Desktop sagt mir in der Benutzeroberfläche Bescheid), muss ich ein weiteres Installationspaket von der Website herunterladen und den Updater entsprechend ausführen.

Im Kern ist die Idee einfach: Führe einen logischen oder "virtuellen" Kubernetes-Cluster innerhalb eines physischen oder "Host"-Kubernetes-Clusters aus. Dieses Konzept bringt eine neue Ebene der Flexibilität, da es Entwicklern ermöglicht, schnell isolierte Umgebungen zu erstellen, ohne den Aufwand, mehrere physische Cluster zu verwalten. Mit diesem Ansatz können Entwickler Produktionsumgebungen replizieren, sicher experimentieren und Anwendungen für das Kubernetes-Ökosystem optimieren.

VM-Backend auf allen Plattformen erforderlich

Docker Desktop benötigt ein virtuelles Maschinen (VM)-Backend auf allen Plattformen, einschließlich Linux. Das ist erforderlich, da Software-Container eine Linux-native Technologie sind und daher auf Windows und Mac nicht direkt unterstützt werden. Auf Windows kannst du entweder das WSL2-Subsystem verwenden (eine leichte VM mit einem begrenzten Hyper-V-Toolset, um den Linux-Kernel auszuführen) oder ein Hyper-V-Backend. Je nach Windows-Edition wird die erste oder zweite Option empfohlen. Auf macOS läuft Docker Desktop mit HyperKit, einem Toolkit zur Einbettung von Hypervisor-Funktionen in eine Anwendung. Auf Linux wird QEMU verwendet.

Die Frage, warum Docker Desktop auf Linux genau eine VM benötigt, wird hier beantwortet. Ich finde die aufgeworfenen Punkte nachvollziehbar, auch wenn es bedeutet, dass ich Leistungseinbußen hinnehmen muss.

Zumindest unter Linux besteht die Alternative darin, nur den Docker-Daemon (auch als Docker-Engine bezeichnet) auszuführen. Dadurch kann ich Container mit systemweiter Leistung ausführen und verwalten. Das ist ein großer Vorteil gegenüber anderen Plattformen. Es scheint jedoch nicht möglich zu sein, Docker Desktop mit einem nativen Docker-Daemon zu verwenden. Das wäre das Beste aus beiden Welten: die Funktionen und Bequemlichkeit von Docker Desktop und die Leistung einer nativen Docker-Engine. Nun, diese Option wird wahrscheinlich nie eintreten.

Leistung & Bequemlichkeit

Wenn wir über Bequemlichkeit sprechen: Worum geht es genau bei der Entwicklererfahrung mit Docker Desktop? Lass mich mit dem wichtigsten Nachteil im Jahr 2023 beginnen.

Da ich täglich mit der Docker CLI (zusammen mit der Docker-Engine) in Linux arbeite, bin ich sehr daran gewöhnt. Bisher war der Docker-Daemon (prominent) auf Windows oder macOS nicht verfügbar und konnte nur über die Docker Desktop-VM auf diesen Plattformen installiert werden. In der Vergangenheit habt mein Team bei Blueshoe erhebliche Unterschiede in der Geschwindigkeit der Containerausführung und dem Ressourcenverbrauch des VM-basierten Workarounds von Docker Desktop festgestellt. Wir haben beispielsweise lokale Kubernetes-Cluster mit k3d auf Basis von Docker-Containern ausgeführt, was für Linux-Benutzer in Ordnung war, aber für Mac-Benutzer selbst mit vergleichbaren oder besseren Hardware-Spezifikationen (d.h. CPU, Speicher usw.) nahezu unmöglich war.

Echte Rechenleistung erforderlich

Die Startzeit von Docker Desktop, insbesondere auf macOS, ist sehr lang und die Containerleistung ist ehrlich gesagt ziemlich schlecht. Da du die Systemressourcen nur für die gesamte VM anpassen kannst, musst du viel verfügbare Kapazität deines Host-Systems zugunsten der Docker-VM abzweigen. Der Nachteil ist, dass du eine sehr unflexible Ressourcenzuweisung erhältst. Wenn du viel Kapazität in die Docker-VM steckst, wirst du sie wahrscheinlich auf deinem Host-System vermissen und umgekehrt. Nur eine sehr leistungsstarke Maschine (mit mehr als 8 Kernen und mehr als 16 GiB Speicher) wird für ernsthafte containerbasierte Entwicklungsaufgaben ausreichen. In der Realität betreibst du auch eine ressourcenintensive IDE, einen Webbrowser mit vielen geöffneten StackOverflow-Tabs, einige Instant-Messenger und mehr auf deiner Entwicklungsmaschine. Das frisst auch viel Kapazität. Das Ausführen von Docker Desktop erfordert eine weitere enorme Anforderung, die einen gewöhnlichen Entwicklungsscomputer wahrscheinlich in die Knie zwingen wird. Das mindert die Bequemlichkeit und die Entwicklererfahrung von Docker Desktop erheblich.

Das Starten der integrierten Kubernetes-Distribution dauert ebenfalls sehr lange. Dies hat sich mit der WSL2-Integration unter Windows deutlich verbessert. Ich vermute, dass die Ressourcenzuweisung von WSL2 flexibler ist als bei Hyper-V-basierten VMs. Auf macOS ist dies immer noch sehr zeitaufwändig und frustrierend, wenn es mehrmals am Tag durchgeführt wird.

Viel besser als nur eine CLI

Aber abgesehen von der Leistung bietet Docker Desktop eine sehr saubere und intuitive grafische Benutzeroberfläche.Meiner Meinung nach ist es sehr einfach, wenn du bereits zuvor mit Containern gearbeitet hast. Zum Beispiel ist es ein großer Vorteil, mit einem Klick von Logs zu interaktiven Terminals zu Umgebungsvariablen zu wechseln. Das ist ein großer Vorteil gegenüber der reinen CLI (auch wenn du damit sehr schnell bist) und fühlt sich eher wie ein Entwicklungstool an, das nicht nur zum "Ausführen eines Software-Containers" entwickelt wurde. Möchtest du mit Kubernetes arbeiten? - Kein Problem. Aktiviere einfach das Kontrollkästchen in den Einstellungen und warte, bis Kubernetes verfügbar ist.

Alles, was du zusätzlich benötigst, ist kubectl, die primäre Schnittstelle zu jedem Kubernetes-Cluster. Die kubeconfig wird automatisch mit dem richtigen Kontext vorbereitet, sodass kubectl sofort einsatzbereit ist.

Einrichten von Docker Desktop Kubernetes

Die Arbeit mit Kubernetes in Docker Desktop erfordert eine ziemlich leistungsstarke Entwicklungsmaschine. Abgesehen von dieser Anforderung kannst du auf die Einschränkung stoßen, dass nur eine Kubernetes-Version verfügbar ist: diejenige, die mit der installierten Docker Desktop-Version geliefert wird. Das kann ein Problem sein, wenn du die spezifische Kubernetes-Version deines Produktionssystems abstimmen möchtest (im Hinblick auf die Übereinstimmung von Entwicklung und Produktion).

Wenn du eine bestimmte Kubernetes-Version installieren möchtest, schaue dir diesen Artikel an. Du könntest minikube mit dem --kubernetes-version-Flag und dem Docker-Treiber verwenden, um jede verfügbare Kubernetes-Version auf Docker Desktop zu installieren. Das könnte sogar hinsichtlich der Startzeit schneller sein.

Die mit Docker Desktop gelieferte Kubernetes-Distribution ist neutral. Das ist ein Vorteil, wenn du mit einer produktionsnahen Umgebung arbeiten möchtest. Der Nachteil ist jedoch, dass Entwickler alle Bausteine selbst bereitstellen müssen. Zum Beispiel ist standardmäßig kein Ingress-Controller verfügbar. Im Vergleich zu k3d sind einige zusätzliche Schritte erforderlich, um ihn verfügbar zu machen:

Welcher Ingress-Controller sollte verwendet werden?

Du kannst aus einer Reihe verschiedener Ingress-Controller für Kubernetes wählen. Die Plattform "learnk8s" pflegt eine sehr umfassende Tabelle, die praktisch alle Kubernetes Ingress-Controller vergleicht:

Diese Entscheidung sollte für Entwickler jedoch nicht sehr relevant sein. Wenn du immer noch nicht weißt, welchen Ingress-Controller du mit Docker Desktop verwenden sollst, kannst du wahrscheinlich jeden von ihnen wählen. Ich persönlich empfehle den Ingress-Nginx-Controller, der auch ein offizielles Kubernetes-Projekt ist.

Installiere Ingress-Nginx auf deinem Docker Desktop Kubernetes

Um es zu installieren, musst du zunächst sicherstellen, dass dein kubeconfig-Kontext auf docker-desktop festgelegt ist. In einem Terminal kannst du den folgenden Befehl ausführen:

> kubectl config current-context

docker-desktop

Wenn dieser Befehl etwas anderes sagt, setze den Kontext auf docker-desktop mit:

> kubectl config use-context docker-desktop

Switched to context "docker-desktop".

Wende dann einfach die Ingress-Controller-Konfigurationen für Kubernetes an, etwa so:

> kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/ingress-nginx/controller-v1.6.4/deploy/static/provider/cloud/deploy.yaml

Du kannst den ingress-controller mit diesem Befehl überprüfen und er sollte folgendes anzeigen:

> kubectl -n ingress-nginx get pod

  NAME                                        READY   STATUS      RESTARTS   AGE
  ingress-nginx-admission-create-szn97        0/1     Completed   0          70s
  ingress-nginx-admission-patch-plpcx         0/1     Completed   0          70s
  ingress-nginx-controller-6b94c75599-vpjjd   1/1     Running     0          70s

Et voilà, dein lokaler Kubernetes-Cluster ist bereit, echten HTTP-Verkehr zu bedienen.

Wichtig: Das Kubernetes von Docker Desktop bindet direkt an die Ports deines lokalen Computers. Das bedeutet, dass der gerade installierte Ingress-Controller auf Port 80 gestartet wird, der auf deinem Computer frei sein muss.

Testen des Ingress-Controllers mit einer kleinen Demo-Anwendung

Bestätigen wir, dass es funktioniert, indem wir eine Test-Workload anwenden und sie mit einem Ingress-Objekt freigeben:

> kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/gefyrahq/gefyra/main/testing/workloads/hello_dd.yaml

Dies ist die "hello-nginx" Anwendung, von unserem Kubernetes-Entwicklungstool Gefyra

Wenn du die Ingress-Objekte überprüfen möchtest, verwende:

> kubectl get ingress

NAME            CLASS    HOSTS                    ADDRESS   PORTS   AGE
hello-ingress      hello.127.0.0.1.nip.io             80      7s

Du erreichst das hello-ingress-Objekt unter http://hello.127.0.0.1.nip.io (dafür müssen nip.io-Domains in deinem aktuellen Netzwerk funktionieren; falls nicht, suche nach "DNS rebind protection"). Sobald du deinen Browser auf diese Adresse richtest, wirst du mit dem Hello Nginx-Bildschirm begrüßt.

Es gibt einige Informationen über deinen Cluster preis: den Namen des Pods, der diesen einfachen Prozess ausführt, und die IP-Adresse des Pods.

Wie sieht die Docker Desktop GUI aus?

Wenn du zu Docker Desktop zurückkehrst, findest du alle Container, die wir gerade in Kubernetes installiert haben, auch im Abschnitt "Container".

Durch Klicken auf die Schaltfläche "Details anzeigen" des Containers "k8s_hello-nginx_hellp-nginxdemo" erhältst du Protokolle und viele andere nützliche Informationen. Du kannst sogar über den Tab "Terminal" eine interaktive Shell starten.

Das ist sehr praktisch, wenn du den Zustand des Containers überprüfen oder einen einmaligen Verwaltungsbefehl deiner Anwendung ausführen möchtest.

Code schreiben mit Docker Desktop Kubernetes

Als Entwickler ist es nur natürlich, dass ich Code schreiben und schnell iterieren möchte. In vielen modernen Umgebungen findet man Kubernetes-basierte Produktionsumgebungen. Daher ist es konsequent, dass auch Kubernetes-basierte Entwicklungsumgebungen im Trend liegen.

Wenn DevOps viel Aufwand betreiben, um gute Kubernetes-Konfigurationen für alle erforderlichen Ressourcen zu schreiben, die die Anwendung ausmachen, warum stellen wir diese Ressourcen dann nicht auch unseren Entwicklern zur Verfügung?

Angenommen, du möchtest eine Kubernetes-basierte Entwicklungsumgebung erstellen. Hier ist, was du brauchst:

Von hier aus hast du im Grunde genommen einige Optionen, um die Entwicklungswerkzeuge einzurichten.

Lokale Container-Images in Kubernetes ausführen

Kubernetes ruft normalerweise Images aus einem Container-Register ab, was bedeutet, dass du das von uns erstellte Image nach jeder Änderung hochladen und herunterladen musst. Docker Desktop erleichtert dies, indem es dockershim verwendet, um den Image-Cache zwischen dem Docker-Engine und Kubernetes gemeinsam zu nutzen.

Das dockershim ist eine Komponente, die mit Docker Desktop Kubernetes geliefert wird und zwischen dem Kubernetes kubelet und der Docker-Engine übersetzt.

Das ist ein großer Vorteil für Entwickler, da sie ihre Container-Images nicht hochladen und herunterladen müssen, bevor sie sie in Docker Desktop Kubernetes ausführen können. Diese Funktion ist in gewisser Weise ähnlich zu dem, was du mit k3d, minikube und kind erreichen kannst, indem du das Container-Image auf deine Cluster-Knoten importierst. Mit Docker Desktop musst du jedoch das Container-Image wie gewohnt erstellen und es nicht in einen Kubernetes-Knoten importieren. Das ist sogar schneller als bei anderen lokalen Kubernetes-Lösungen.

Wenn du die Ausgabe der oben genannten "hello-nginx"-Anwendung ändern möchtest, wirf zuerst einen Blick auf die Workload-Spezifikation:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hello-nginxdemo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: hello-nginx
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hello-nginx
      spec:
        containers:
            - name: hello-nginx
            image: nginxdemos/hello
            ports:
            - containerPort: 80

Es sagt, dass das ausgeführte Container-Image "nginxdemos/hello" ist, das vom Dockerhub abgerufen wurde. Du kannst diese Informationen auch mit Docker Desktop im Abschnitt "Container" finden (siehe Screenshot von oben).

Jetzt kannst du entweder eine neue Version dieses Container-Images mit docker build . -t nginxdemos/hello erstellen und den Kubernetes-Pod löschen:

> kubectl get pod

NAME                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
hello-nginxdemo-6c4f96b577-2rkcp   1/1     Running   0          51m

> kubectl delete pod hello-nginxdemo-6c4f96b577-2rkcp

pod "hello-nginxdemo-6c4f96b577-2rkcp" deleted

Du erhältst fast sofort einen neuen Pod, der jedoch diesmal dein benutzerdefiniertes Container-Image ausführt, das du gerade erstellt hast.

Anstatt das ursprüngliche Container-Image, das mit der Kubernetes-Ressource geliefert wird, wiederzuverwenden, kannst du auch ein benutzerdefiniertes Container-Image erstellen und es beliebig benennen. Anschließend kannst du die Bereitstellung einfach ändern und dieses Image ausführen:

> kubectl patch deployment hello-nginxdemo -p '{"spec":{"template":{"spec":{"containers":[{"name":"hello-nginx","image":"my-custom-image"}]}}}}'

Dies führt zum gleichen Ergebnis: Der Pod wird mit dem neuen Image neu gestartet, das du gerade erstellt habst. Kubernetes wird sich nicht die Mühe machen, das Image abzurufen, da der Docker-Engine, den du zum Erstellen des Container-Images verwendest, genau derselbe ist wie der von Docker Desktop Kubernetes verwendete. Sie teilen sich den gleichen Image-Cache, was es sehr bequem macht, ein beliebiges Image im lokalen Cluster auszuführen.

Übrigens werden dem Container alle Kubernetes-Ressourcen und -Konfigurationen zur Verfügung stehen. Dies macht ihn der Produktionsumgebung sehr nahe.

Verwendung zusätzlicher Tools für noch schnellere Interaktion

Wenn du das Container-Image nicht jedes Mal neu erstellen möchtest, wenn du eine Code-Änderung vornimmst, brauchst du zusätzliche Tools. Wenn du einen Debugger an den Container-Prozess anhängen möchtest, kannst du dies nicht einfach mit dem lokalen Kubernetes tun. Darüber hinaus musst du deine Kubernetes-Konfigurationen im Cluster ändern, wenn du Umgebungsvariablen überschreiben musst (sagen wir, du möchtest einen DEBUG-Flag setzen).

Blueshoe hat Gefyra genau für diesen Anwendungsfall entwickelt. Damit kannst du einfach docker run ... – pardon, ich meinte gefyra run ... (es ist fast dasselbe) – dein Container-Image ausführen, ohne einen Kubernetes-Pod neu laden zu müssen. Auf diese Weise kannst du dein aktuelles Arbeitsverzeichnis in den Container einbinden und das Hot-Reloading-Flag in deinem Prozess aktivieren (falls verfügbar). Du kannst ganz einfach Umgebungsvariablen setzen und das Beste daran ist, dass du diesen Container auf einem dedizierten lokalen Port exponieren kannst, um noch schneller iterieren zu können. Der Container verhält sich wie in einem Kubernetes-Pod (einschließlich Netzwerksemantik) und erreicht daher alle auf Kubernetes basierenden Ressourcen wie Datenbanken oder andere Anwendungen.

Dies funktioniert mit der Befehlszeilenanwendung gefyra oder alternativ können Entwickler von der Gefyra Docker Desktop-Erweiterung aus dem Marketplace profitieren.

Schaue dir Gefyra und unseren Getting Started Guide zur Verwendung mit Docker Desktop Kubernetes oder der Docker Desktop-Erweiterung an.

Abschließende Bemerkungen

Obwohl Docker Desktop die Entwicklung mit Kubernetes vereinfacht, gibt es immer noch einige Herausforderungen. Die Ressourcenanforderungen sind überwältigend und der Aufbau eines Clusters, der der Produktion nahe kommt, erfordert Zeit und Wissen. Ich habe eine Diskussion im Docker-Ideenboard auf GitHub erstellt, um diesen Prozess in Zukunft einfacher zu gestalten. Vielleicht wird es aufgegriffen und umgesetzt.

Es gibt bereits einige interessante Docker Desktop-Erweiterungen im Marketplace, die das Entwicklungserlebnis noch weiter verbessern können. Bleib dran für einen weiteren Artikel, in dem wir bestehende Kubernetes-basierte Entwicklungserweiterungen vorstellen möchten.

Langfristig betrachtet sehe ich die lokale Kubernetes-Entwicklung jedoch nicht als nachhaltige Option. Remote-Entwicklungsumgebungen sind die Zukunft! Getdeck Beiboot wird alle auf Kubernetes basierenden Ressourcen ausführen, und mit Tools wie Gefyra ermöglichen wir Entwicklern, in einer echten Kubernetes-basierten Entwicklungsumgebung mit nur wenigen lokal ausgeführten Containern zu arbeiten.

Wenn du mehr über die Kubernetes-basierte Entwicklung erfahren möchtest, folge mir auf LinkedIn oder schreibe uns bei Blueshoe.