Knative im Fokus: Skalierbare und flexible Architekturen mit Kubernetes

Moderne Softwareanwendungen müssen flexibel und effizient sein, insbesondere wenn die Anforderungen schwanken oder kurzfristig hohe Lastspitzen auftreten. Knative ist ein Open-Source-Framework, das auf Kubernetes basiert und serverlose sowie ereignisgesteuerte Architekturen unterstützt. Es bietet Werkzeuge, die Skalierung, Ereignissteuerung und Rollout-Management erleichtern.

Was ist Knative?

Knative ist ein Framework, das Kubernetes erweitert und Entwicklern ermöglicht, Anwendungen effizienter zu betreiben. Es automatisiert Skalierung, vereinfacht das Event-Handling und sorgt für einen reibungslosen Rollout neuer Funktionen. Dank seines modularen Aufbaus können die einzelnen Komponenten flexibel eingesetzt werden.

Die drei Hauptkomponenten sind:

1. Serving: Zuständig für die Bereitstellung und automatische Skalierung von Anwendungen.
2. Eventing: Ermöglicht die Verarbeitung und Weiterleitung von Ereignissen.
3. Functions: Kleine, unabhängige Code-Einheiten, die ähnlich wie AWS Lambda spezifische Aufgaben erfüllen.

Wie funktioniert Knative?

Serving: Skalierbare Anwendungen bereitstellen

Die Serving-Komponente sorgt dafür, dass Anwendungen flexibel bereitgestellt und automatisch an die aktuelle Arbeitslast angepasst werden.

• Traffic-Steuerung: Anfragen können gezielt auf verschiedene Versionen einer Anwendung verteilt werden, etwa für A/B-Tests oder Rollouts.
• Automatische Skalierung: Anwendungen skalieren basierend auf Metriken wie Anfragen pro Sekunde, CPU- oder Speichernutzung.
• Concurrency Limits: Die Anzahl gleichzeitiger Anfragen pro Instanz kann individuell festgelegt werden.
• Nahtlose Integration: Knative kann neben traditionellen Kubernetes Pods betrieben werden und integriert sich bspw. über CloudEvents.

Eventing: Ereignisgesteuerte Anwendungen

Mit Eventing können Anwendungen Ereignisse wie Nutzerinteraktionen, Datenveränderungen oder externe API-Aufrufe verarbeiten.

• Publish-Subscribe-Modell: Ereignisse werden an Channels gesendet, die mit Diensten verknüpft werden können.
• Broker-Architektur: Beliebte Plattformen wie Kafka, Redis oder RabbitMQ können als Broker eingesetzt werden, um Ereignisse zuverlässig weiterzuleiten.
• Standardisierte Kommunikation: Eventing unterstützt CloudEvents, was die Integration in bestehende Systeme erleichtert.

Functions: Modularer Code für spezifische Aufgaben

Functions bestehen aus kleinen, unabhängigen Code-Einheiten, die eine bestimmte Aufgabe übernehmen. Sie werden oft durch Ereignisse ausgelöst und in Containern isoliert ausgeführt, was Sicherheit und Portabilität erhöht.

Vorteile von Knative

Knative bietet eine Reihe von Vorteilen, die sich sowohl technisch als auch wirtschaftlich auszahlen:

• Automatische Skalierung: Ressourcen werden dynamisch angepasst, wodurch Anwendungen effizient betrieben werden können.
• Scale-to-Zero: Nicht genutzte Ressourcen werden automatisch gestoppt. Dadurch lassen sich Kosten reduzieren, insbesondere in Entwicklungs- und Testumgebungen (z. B. DEV und INT), wo Anwendungen nicht durchgehend aktiv sein müssen.
• Flexibilität: Knative unterstützt Cloud-, On-Premises- und Edge-Umgebungen, wodurch Anwendungen überall bereitgestellt werden können.
• Wirtschaftliche Effizienz: Knative stellt sicher, dass nur benötigte Ressourcen genutzt werden. Dies optimiert die Betriebskosten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
• Standardisierung:  Technologien wie CloudEvents vereinfachen die Integration mit bestehenden Systemen und Diensten.

Nachteile von Knative

Wie jede Technologie bringt auch Knative einige Herausforderungen mit sich:

• Selbstverwaltung: Die Komponenten, die serverlose Funktionen ermöglichen, müssen manuell eingerichtet und gepflegt werden.
• Abhängigkeit von Kubernetes: Die Funktionsweise von Knative ist von der verwendeten Kubernetes-Version abhängig.
• Limitierte Event-Sources: Nur unterstützte Event-Sources können genutzt werden.
• Zusätzliche Infrastruktur: Der Betrieb der Knative-Infrastruktur selbst erfordert Ressourcen.

Ein praktisches Beispiel

Ein Szenario für den Einsatz von Knative ist die Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen:

• Auslösen von Ereignissen: IoT-Sensoren senden Daten an einen Broker wie Kafka.
• Herausforderung: Ein System muss große Datenmengen aus IoT-Sensoren in Echtzeit analysieren und verarbeiten.
• Lösung: Knative ermöglicht eine ereignisgesteuerte Architektur, bei der Funktionen nur dann ausgeführt werden, wenn relevante Daten eintreffen. Broker wie Kafka sorgen für die zuverlässige Weiterleitung der Ereignisse, während Serving die Anwendung automatisch skaliert, um die Verarbeitungslast zu bewältigen.

Fazit

Knative erweitert Kubernetes um serverlose und ereignisgesteuerte Funktionen und ermöglicht so dynamische Skalierung, flexible Integration und wirtschaftliche Effizienz. Gleichzeitig erfordert der Einsatz sorgfältige Planung, insbesondere hinsichtlich der Infrastruktur und Wartung.

Weitere technische Details und Best Practices sind in der offiziellen Dokumentation von Knative verfügbar.