La virtualisation des conteneurs explique : Architecture, avantages, compromis

De nombreuses équipes informatiques d’entreprise déploient aujourd’hui plus d’applications qu’il y a seulement quelques années, mais les coûts d’infrastructure n’ont pas diminué proportionnellement. Pour les organisations qui s’appuient toujours sur des machines virtuelles traditionnelles pour chaque charge de travail, la promesse d’en faire vraiment plus avec moins reste souvent insaisissable.

La virtualisation des conteneurs est une forme légère de virtualisation qui permet aux applications de s’exécuter dans des espaces utilisateurs isolés appelés conteneurs tout en partageant le même noyau du système d’Operating System. Contrairement aux machines virtuelles traditionnelles qui virtualisent des piles matérielles entières, les conteneurs virtualisent uniquement le OS lui-même, ce qui améliore considérablement l’efficacité des ressources, la vitesse de déploiement et la portabilité. Cette virtualisation au niveau du OS d’exploitation a transformé la façon dont les organisations créent, déploient et font évoluer des applications modernes.

Malgré une adoption généralisée, les entreprises ont du mal à relever un défi essentiel : gérer les données persistantes dans des environnements conteneurisés. Alors que les conteneurs excellent dans les charges de travail « stateless », la complexité s’accroît dès que les applications ont besoin de conserver les données, qu’il s’agisse de bases de données, de téléchargements de fichiers ou de journaux de transactions.

Ce guide examine la virtualisation des conteneurs du point de vue architectural et pratique. Vous comprendrez en quoi les conteneurs diffèrent des machines virtuelles, quand chaque approche a du sens, et comment relever les défis du stockage persistant qui déterminent la réussite ou l’échec de la production.

Fonctionnement de la virtualisation des conteneurs

La virtualisation des conteneurs s’effectue via une virtualisation au niveau du OS d’exploitation, où le noyau du système d’Operating System hôte fournit des espaces utilisateurs isolés pour chaque conteneur. Chaque conteneur pense disposer d’un accès exclusif au Operating System, mais tous les conteneurs d’un hôte partagent le même noyau, une différence fondamentale par rapport à la virtualisation traditionnelle.

L’exécution du conteneur (Docker Engine, containerd ou CRI-O) gère l’isolation à l’aide de deux fonctionnalités clés du noyau Linux. Les espaces de nom isolent les ressources du système telles que les ID de processus, les interfaces réseau et les systèmes de fichiers. Les groupes de contrôle (cgroups) limitent la consommation de ressources, empêchant tout conteneur de monopoliser l’UC, la mémoire ou la bande passante I/O.

Lorsque vous lancez un conteneur, l’exécution crée un nouvel ensemble d’espaces de nom et attribue des limites de cgroupe. L’image de conteneur, un modèle contenant le code d’application, l’exécution, les bibliothèques et les dépendances, est décomposée dans cet environnement isolé. Contrairement aux machines virtuelles qui démarrent l’ensemble d’un Operating System, les conteneurs démarrent presque instantanément, car il ne s’agit que de processus isolés exécutés sur le noyau hôte déjà démarré.

Cette architecture peut offrir des temps de démarrage allant de plusieurs centaines de millisecondes à des dizaines de secondes.

Mais l’isolation n’est pas absolue. Tous les conteneurs partagent le noyau hôte, ce qui signifie qu’une vulnérabilité du noyau peut potentiellement affecter tous les conteneurs sur cet hôte. Ce compromis, plus léger mais moins complet, motive de nombreuses décisions architecturales dans les déploiements d’entreprise.

Virtualisation des conteneurs et machines virtuelles

Le choix entre conteneurs et machines virtuelles ne consiste pas à choisir des technologies plus récentes. Chaque approche offre des avantages distincts en fonction des exigences de charge de travail, des besoins de sécurité et des contraintes opérationnelles.

Les machines virtuelles fonctionnent grâce à la virtualisation matérielle, où un hyperviseur crée du matériel virtuel pour chaque VM. Chaque VM exécute un Operating System d’exploitation invité complet, avec son propre noyau, ses bibliothèques système et ses binaires. Cela assure une forte isolation ; une VM compromise ne peut pas accéder directement à l’hyperviseur ou à d’autres VM, mais elle nécessite des ressources considérables.

Containers partagent le noyau du OS d’exploitation hôte tout en conservant des espaces utilisateurs isolés. Un conteneur inclut uniquement l’application et ses dépendances, qui nécessitent généralement des mégaoctets par rapport aux gigaoctets pour les machines virtuelles. Cette efficacité permet d’exécuter davantage de conteneurs que de machines virtuelles sur un matériel identique.

Les machines virtuelles assurent une meilleure isolation grâce à la virtualisation matérielle, ce qui les rend privilégiées pour les environnements multi-locataires ou le code non fiable. Containers offrent une isolation au niveau des processus, généralement suffisante pour les charges de travail de confiance, bien que le noyau partagé reste pris en compte pour les applications sensibles.

Avantages de la virtualisation des conteneurs

La virtualisation des conteneurs apporte des améliorations mesurables en termes de vitesse de développement, d’efficacité opérationnelle et de coûts d’infrastructure. Cela peut entraîner une réduction des temps de déploiement et des coûts d’infrastructure après conteneurisation des charges de travail appropriées.

Rapidité et efficacité

Containers éliminent le problème de « travail sur ma machine » grâce à la cohérence environnementale. Les développeurs regroupent les applications avec toutes les dépendances, garantissant un comportement identique de l’ordinateur portable à la production. Cette cohérence réduit les échecs de déploiement.

Les pipelines CI/CD exploitent les conteneurs pour accélérer l’itération, ce qui permet de réduire les temps de création de plusieurs heures à quelques minutes. Les restaurations deviennent insignifiantes ; il suffit de redéployer l’image de conteneur précédente. Netflix, par exemple, déploie jusqu’à un demi-million d’instances de conteneurs par jour. La nature légère transforme l’économie des ressources. La mise à l’échelle automatique devient pratique à l’échelle des conteneurs : Kubernetes lance de nouveaux conteneurs en quelques secondes, pour répondre à la charge, tandis que la mise à l’échelle automatique des machines virtuelles prend quelques minutes. Cette réactivité implique une exécution plus allégée, avec une évolutivité précise en cas de besoin, plutôt qu’un surprovisionnement.

Portabilité entre les environnements

Les Containers les applications de l’infrastructure sous-jacente, pour une véritable portabilité. La même image de conteneur s’exécute de la même manière sur l’ordinateur portable, les serveurs de test et les clusters de production d’un développeur, que ce soit sur site ou sur plusieurs clouds.

Cette portabilité permet de mettre en place des stratégies multi-cloud sans l’intervention d’un fournisseur. Les organisations exécutent simultanément des conteneurs sur AWS, Azure et infrastructure sur site, déplaçant les charges de travail en fonction des coûts, des performances ou des exigences réglementaires.

Mais la portabilité a des limites. Containers nécessitant un stockage persistant ont besoin d’une architecture soigneuse pour maintenir la disponibilité des données pendant les migrations. Les applications « stateful » — bases de données, magasins de fichiers, files d’attente de messages — nécessitent une attention supplémentaire par rapport aux microservices « stateless ».

Stockage de conteneurs et persistance des données

Bien que les conteneurs excellent dans l’exécution d’applications « stateless », le stockage persistant reste le défi le plus important dans les déploiements de conteneurs. Contrairement aux machines virtuelles avec stockage permanent intégré, les conteneurs sont de conception éphémère. Lorsqu’un conteneur s’arrête, sa couche inscriptible et toutes les données qu’il contient disparaissent.

Cela pose un problème fondamental : De nombreuses applications d’entreprise nécessitent un stockage de données persistant. Les bases de données, les systèmes de gestion de contenu et les journaux de transaction ont tous besoin de données qui survivent au redémarrage des conteneurs. Pourtant, la plupart des discussions portant sur les conteneurs traitent le stockage comme une réflexion après coup.

Relever le défi du stockage persistant

L’interface de stockage par conteneurs (CSI) est apparue comme la norme du secteur pour connecter les systèmes de stockage aux charges de travail conteneurisées. CSI permet aux fournisseurs de stockage d’écrire des plug-ins une fois qu’ils fonctionnent sur n’importe quel orchestrateur compatible CSI.

Les volumes persistants (PV) constituent le mécanisme de persistance des données. Lorsqu’elles sont correctement configurées, les PV existent indépendamment des cycles de vie des conteneurs, ce qui permet aux données de persister lors des mises à jour, des migrations et des défaillances des conteneurs. Les solutions de stockage modernes natives pour conteneurs relèvent ces défis grâce à un provisioning dynamique, où les volumes de stockage sont créés automatiquement lorsque les applications en font la demande.

Les solutions de sauvegarde compatibles avec les conteneurs capturent les volumes persistants tout en préservant la cohérence des applications. Les objectifs de temps de récupération (RTO), souvent mesurés en quelques minutes, deviennent réalisables lorsque les systèmes de sauvegarde comprennent l’orchestration des conteneurs. La localisation des données affecte considérablement les performances. Les plateformes de stockage haute performance utilisent la planification locale pour maintenir les conteneurs proches de leurs données, réduisant ainsi la latence.

Considérations relatives à la mise en œuvre

Pour réussir la virtualisation des conteneurs, il est nécessaire de planifier soigneusement la sélection, l’orchestration et la sécurité de la plateforme.

Plateforme et orchestration

Docker reste l’un des outils de conteneurs les plus largement utilisés dans les environnements de développement, se classant fréquemment au premier rang des enquêtes d’adoption par les développeurs. Dans les environnements Kubernetes de production, le conteneur est couramment utilisé comme runtime de conteneur, y compris sur des services gérés tels qu’Amazon EKS et Google GKE. CRI-O offre une autonomie de conteneur légère et native de Kubernetes, optimisée pour les déploiements Kubernetes uniquement.

Kubernetes est devenu la norme de facto avec 77 % de parts de marché dans l’orchestration des conteneurs. Il automatise le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion grâce à une configuration déclarative : vous décrivez ce que vous souhaitez, et Kubernetes garantit des correspondances réelles.

Il existe d’autres systèmes d’orchestration pour des cas d’utilisation spécifiques : Docker Swarm pour les déploiements plus petits, Amazon ECS pour l’intégration AWS et HashiCorp Nomad pour les charges de travail hétérogènes. Faites votre choix en fonction des besoins d’évolution, de l’expertise de l’équipe et de l’infrastructure existante.

Sécurité et conformité

La sécurité des conteneurs nécessite de passer de modèles basés sur le périmètre à des modèles Zero Trust. Chaque conteneur a besoin de politiques de sécurité individuelles plutôt que de s’appuyer sur les limites du réseau. L’analyse d’images identifie les vulnérabilités avant le déploiement : les principaux registres signalent automatiquement les conteneurs avec des CVE connus.

La sécurité de la chaîne logistique devient essentielle lors de l’utilisation d’images publiques. Les organisations mettent en œuvre la signature d’images, les registres privés et la standardisation des images de base pour garantir la provenance des conteneurs. Les moteurs de règles appliquent des règles telles que « aucune vulnérabilité critique en production » ou « tous les conteneurs doivent être exécutés en tant qu’utilisateurs non racines ».

Stratégies de conteneurs multi-cloud

La portabilité des conteneurs atteint son plein potentiel dans les déploiements multi-cloud, mais de nombreuses organisations ont du mal à gérer l’ensemble du cloud. Le défi n’est pas d’exécuter des conteneurs dans plusieurs clouds, mais de les exploiter efficacement dans différents environnements.

La véritable portabilité du cloud nécessite l’abstraction des services spécifiques au cloud. Plutôt que de coupler étroitement les applications aux services cloud natifs, les organisations utilisent des abstractions et des opérateurs de plus haut niveau pour fournir des capacités cohérentes entre les environnements.

Les conteneurs multi-cloud permettent un arbitrage sophistiqué des coûts. L’orchestration ponctuelle des instances peut réduire les coûts, mais elle varie selon le cloud et la région. Les plateformes avancées mettent en œuvre une optimisation inter-cloud en tenant compte de la tarification au comptant, des coûts de sortie des données et des variations régionales.

Les lois sur la résidence des données compliquent les déploiements multi-cloud. Le placement basé sur des politiques utilise des contrôleurs d’admission pour assurer automatiquement la conformité. Les étiquettes indiquent la classification des données, tandis que les politiques de placement garantissent que les conteneurs ne fonctionnent que dans des régions conformes.

Comment Everpure contribue à la réussite des conteneurs

La virtualisation des conteneurs modifie fondamentalement la manière dont les applications sont conçues, déployées et gérées. En partageant le noyau du OS d’exploitation tout en conservant des espaces utilisateurs isolés, les conteneurs offrent des avantages mesurables : déploiements plus rapides, économies d’infrastructure et évolutivité quasi instantanée.

Mais pour réussir, il faut comprendre à la fois les capacités et les limites. Bien que les conteneurs excellent dans les microservices « stateless », le stockage persistant reste le défi essentiel qui détermine le succès de la production. Les entreprises qui traitent l’architecture de stockage à un stade précoce évitent les coûts de remaniement ultérieurs.

Qu’il s’agisse de moderniser les applications traditionnelles ou de créer des systèmes cloud natifs, la virtualisation des conteneurs apporte de la valeur lorsqu’elle est mise en œuvre avec une architecture de stockage appropriée.

Portworx® est une plateforme de services de données native Kubernetes spécialement conçue pour les applications conteneurisées. Contrairement aux solutions de stockage modernisées pour les conteneurs, Portworx s’intègre directement à Kubernetes pour fournir un provisioning automatisé, une protection des données et Disaster Recovery pour les volumes persistants.

La plateforme répond aux défis du stockage persistant décrits dans cet article. Le provisioning automatique des volumes élimine la configuration manuelle du stockage. Les snapshots compatibles avec les applications assurent la cohérence entre les bases de données distribuées. La mobilité des données inter-cloud permet une véritable portabilité sans l’intervention d’un fournisseur.

Lorsqu’elles sont associées à Everpure FlashArray™ ou FlashBlade//S™, les entreprises bénéficient de performances de stockage de niveau professionnel dans le cadre de charges de travail conteneurisées. Cette intégration prend en charge les objectifs de temps de reprise tout en préservant la localisation des données pour les applications sensibles à la latence. Pure1® assure une surveillance pilotée par l’AI sur l’ensemble de l’infrastructure de stockage et de conteneurs, offrant ainsi aux équipes opérationnelles une visibilité unifiée sur les performances et la capacité.