Docker Container

Was ist ein Docker Container?

Ein Docker Container ist ein leichtgewichtiges, portables Paket, das eine Anwendung inklusive ihrer Abhängigkeiten (Libraries, Runtime, Konfiguration) in einer isolierten Umgebung ausführt. Genau dadurch löst Docker das klassische Problem: „Läuft lokal, aber nicht auf dem Server“.

Wichtig: Container sind keine virtuellen Maschinen. Sie teilen sich den Kernel des Host-Systems und sind deshalb meist schneller und ressourcenschonender als klassische VMs.

Warum Docker Container so verbreitet sind

Docker-Container haben die Bereitstellung von Software stark vereinfacht, weil sie Entwicklung, Testing und Betrieb näher zusammenbringen. Statt Umgebungen „nachzubauen“, liefern Sie eine definierte Laufzeitumgebung direkt mit.

Typische Ziele:

• reproduzierbare Builds
• schnelle, saubere Deployments
• weniger Unterschiede zwischen Dev, Staging und Produktion
• bessere Skalierbarkeit durch standardisierte Einheiten

Vorteile von Docker Containern

Konsistenz über alle Umgebungen

Wenn Dev, Staging und Produktion identisch sind, sinkt die Fehlerquote deutlich:

• gleiche Runtime-Versionen
• gleiche Abhängigkeiten
• gleiche Konfiguration (über Umgebungsvariablen steuerbar)

Portabilität

Ein Container kann auf verschiedenen Infrastrukturen laufen, solange Docker (oder eine kompatible Runtime) verfügbar ist:

• lokaler Rechner
• Server
• Cloud
• CI/CD-Systeme

Effizienz und Geschwindigkeit

• Container starten sehr schnell
• Ressourcenverbrauch ist oft geringer als bei VMs
• ideal für horizontale Skalierung (mehr Instanzen statt „größerer Server“)

Typische Einsatzfälle in Webprojekten

Docker ist besonders hilfreich für:

• lokale Entwicklungsumgebungen, die schnell startbereit sein sollen
• Microservices oder API-Backends
• Worker und Background Jobs (Queues)
• reproduzierbare CI/CD-Pipelines (Build, Tests, Deploy)
• Hosting-Setups mit klarer Trennung von Services (App, DB, Cache)

Ein klassisches Beispiel ist ein Setup aus:

• Web-App (z. B. Node, PHP, Python)
• Datenbank (z. B. Postgres, MySQL)
• Cache (z. B. Redis)
• Reverse Proxy (z. B. Nginx)

Docker Container vs. virtuelle Maschine

Wichtige Konzepte rund um Docker

Image und Container

• Image: Vorlage, aus der Container gestartet werden (Build-Artefakt)
• Container: laufende Instanz eines Images

Ein Image ist unveränderlich. Änderungen passieren durch neue Builds.

Volumes

Wenn ein Container Daten speichern soll, nutzt man Volumes. Ohne Volume sind Daten oft weg, sobald der Container neu erstellt wird.

Netzwerk und Ports

Container laufen in eigenen Netzwerken und müssen Ports gezielt freigeben, wenn sie von außen erreichbar sein sollen.

Best Practices im Alltag

• Images klein halten (nur das Nötigste installieren)
• Secrets nicht ins Image packen, sondern über Umgebungsvariablen oder Secret Stores
• Logs auf stdout/stderr, damit Monitoring sauber greift
• klare Versionierung der Images (Tags)
• Health Checks nutzen, damit Orchestrierung Probleme erkennt

Häufige Fehler

„Alles“ in einen Container packen

Besser ist: ein Container pro Service (App, DB, Cache). Das macht Debugging, Updates und Skalierung einfacher.

State im Container speichern

Wenn Daten im Container-File-System landen, sind sie bei Neustarts oft weg. Besser: Volumes oder externe Services.

Images werden zu groß

Zu große Images verlangsamen CI/CD und Deployments. Minimalistische Basis-Images und saubere Build-Stufen helfen.

Checkliste: Docker sinnvoll in Projekten einführen

• Anwendung als Image buildbar
• Konfiguration über Environment statt Hardcoding
• Datenhaltung über Volumes oder externe Services
• klare Trennung der Services
• Build und Tests laufen in CI reproduzierbar
• Logging und Health Checks sind definiert
• Image-Versionierung ist klar

Minimalbeispiel: Dockerfile (Code Snippet)

# Beispiel für eine Node-App
FROM node:20-alpine

WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci

COPY . .
EXPOSE 3000

CMD ["npm", "start"]

Insight: Docker ist besonders stark, wenn es nicht nur lokal genutzt wird, sondern den gesamten Weg von Build über Tests bis Deployment standardisiert.