L’orchestration de conteneurs provisionne, déploie, met à l’échelle et gère automatiquement le cycle de vie des applications conteneurisées. Les développeurs se tournent vers l’orchestration de conteneurs pour rationaliser les workflows Agile ou DevOps, assurant la flexibilité et la rapidité nécessaires pour prendre en charge l’infrastructure multicloud hybride moderne.
La plateforme d’orchestration de conteneurs la plus populaire à l’heure actuelle est Kubernetes, c’est pourquoi la plupart des grands fournisseurs de services cloud proposent des services Kubernetes gérés, notamment Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform, IBM Cloud et Microsoft Azure. Il existe néanmoins d’autres outils sur le marché, tels que Docker Swarm et Apache Mesos.
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Les conteneurs sont des composants d’application légers et exécutables qui regroupent le code source de l’application et toutes les bibliothèques et dépendances du système d’exploitation nécessaires à l’exécution du code dans n’importe quel environnement.
Si la possibilité de créer des conteneurs existe depuis des décennies, elle est devenue largement accessible en 2008, lorsque Linux a intégré des fonctions de conteneur dans son noyau. Son rôle est devenu essentiel avec l’arrivée de la plateforme de conteneurisation open source Docker en 2013. (Docker est si populaire que les termes « conteneurs Docker » et « conteneurs » sont souvent utilisés de manière interchangeable). Aujourd’hui, les conteneurs sont compatibles avec de nombreux autres systèmes d’exploitation autres que Linux, dont Windows.
Parce qu’ils sont plus petits, plus économes en ressources et plus portables que les machines virtuelles, les conteneurs, et plus précisément les microservices conteneurisés ou les fonctions sans serveur, se sont imposés de facto comme les unités de calcul des applications cloud native modernes.
En petit nombre, les conteneurs sont assez faciles à déployer et à gérer manuellement. Toujours est-il que les applications conteneurisées, qui exigent une gestion à l’échelle, sont désormais incontournables pour la plupart des grandes entreprises.
Par exemple, un pipeline d’intégration continue/distribution continue (CI/CD) ou DevOps est impossible sans l’orchestration des conteneurs, qui automatise les tâches opérationnelles concernant le déploiement et l’exécution des applications et services conteneurisés.
Selon une étude réalisée par IBM, 70 % des développeurs interrogés utilisent des solutions d’orchestration des conteneurs. Dans 70 % des cas, il s’agit d’un service d’orchestration des conteneurs entièrement géré dans le cloud.
L’architecture d’orchestration de conteneurs permet d’exécuter des clusters de conteneurs sur plusieurs machines et environnements. Chaque cluster comporte généralement un groupe de nœuds (également appelés « instances de serveur »). Les worker nodes (nœuds de travail) gèrent les conteneurs à l’aide de systèmes d’exécution de conteneurs tels que Docker. Un groupe de nœuds du plan de contrôle fait office d’orchestrateur du cluster. Les utilisateurs peuvent gérer et surveiller les workloads conteneurisés grâce à des outils associant interfaces de programmation d’application (API) et interfaces utilisateur graphiques (GUI).
Bien que les méthodologies et les capacités diffèrent d’une plateforme et d’un outil à l’autre, l’orchestration de conteneurs se déroule essentiellement en trois étapes (ou en un cycle, lorsqu’elle fait partie d’un pipeline agile ou DevOps itératif) :
La plupart de ces outils s’appuient sur un modèle de configuration déclaratif. Un développeur rédige un fichier de configuration (en YAML ou JSON selon l’outil) qui définit l’état souhaité ; puis l’outil d’orchestration exécute le fichier dans le but d’atteindre cet état en faisant appel à sa propre intelligence. En règle générale, le fichier de configuration :
L’outil d’orchestration planifie le déploiement des conteneurs (et des répliques de conteneurs pour plus de résilience) sur un hôte. Il choisit le meilleur hôte en fonction de la capacité de l’unité centrale de traitement (CPU) disponible, de la mémoire et d’autres exigences ou contraintes spécifiées dans le fichier de configuration.
Une fois les conteneurs déployés, l’outil d’orchestration gère le cycle de vie de l’application conteneurisée en fonction du fichier de définitions des conteneurs (souvent un fichier Docker).
Voici quelques exemples de tâches de gestion du cycle de vie :
Regardez cette vidéo pour en savoir plus sur l’orchestration de conteneurs :
Voici les principaux avantages de l’orchestration de conteneurs :
Le principal avantage qu’offre l’orchestration des conteneurs est l’automatisation, qui réduit considérablement l’effort manuel et simplifie la gestion des parcs d’applications conteneurisées à grande échelle.
Les solutions d’orchestration de conteneurs améliorent la résilience en les redémarrant ou en les mettant à l’échelle si l’un d’entre eux échoue. Cette capacité permet de garantir la disponibilité et de prolonger le temps de fonctionnement des applications.
Automatiser la sélection des hôtes et l’allocation des ressources permet d’optimiser l’utilisation des ressources informatiques. Par exemple, les solutions d’orchestration de conteneurs ajustent la mémoire et le stockage des processeurs en fonction d’un conteneur donné, ce qui évite le surprovisionnement et améliore la performance globale.
L’orchestration de conteneurs élimine la nécessité d’intervenir manuellement, ce qui réduit les coûts opérationnels. En outre, les conteneurs requièrent moins de ressources que les machines virtuelles, ce qui peut réduire les besoins en infrastructure informatique et les frais généraux.
Les outils d’orchestration de conteneurs permettent d’accélérer le développement et le déploiement des applications. Leur rôle est donc essentiel dans les processus cloud natif modernes.
Les conteneurs améliorent la sécurité en isolant les applications du système hôte et les unes des autres, réduisant ainsi les surfaces d’attaque. De nombreuses plateformes intègrent une analyse automatisée pour détecter les vulnérabilités et sécuriser les registres d’images, renforçant ainsi la protection globale.
L’automatisation donne la possibilité d’adopter une approche agile ou DevOps, de mettre en place des cycles de développement et de déploiement rapides et itératifs, et donc de publier de nouvelles fonctionnalités et capacités plus rapidement.
Développé par Google et publié en 2014, Kubernetes est devenu l’un des projets à la croissance la plus rapide de l’histoire des logiciels open source. Kubernetes est actuellement maintenu par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Depuis que Kubernetes a rejoint la CNCF en 2016, le nombre de contributeurs est passé de 731 à 8 012.1
Associé à d’autres outils de l’écosystème de conteneurs, Kubernetes permet aux entreprises de fournir une plateforme en tant que service (PaaS) hautement productive.Ce modèle de cloud computing prend en charge une grande partie des tâches et des problèmes liés à l’infrastructure et aux opérations lors du développement d’applications cloud native. Les équipes de développement peuvent ainsi se concentrer exclusivement sur le codage et l’innovation.
Si Kubernetes s’avère plus avantageux que d’autres solutions d’orchestration, c’est principalement en raison de ses fonctions plus complètes et plus performantes :
Kubernetes déploie un nombre spécifique de conteneurs sur un hôte donné et les maintient dans l’état souhaité.
Un rollout est une modification apportée à un déploiement. Kubernetes permet aux développeurs d’initier, de mettre en pause, de reprendre ou d’annuler des rollouts.
Kubernetes peut automatiquement exposer un conteneur à Internet ou à d’autres conteneurs en utilisant un nom DNS (Domain Name System) ou une adresse IP pour découvrir les services.
Les développeurs peuvent faire en sorte que Kubernetes installe un espace de stockage local ou cloud permanent pour leurs conteneurs, en fonction des besoins.
En cas de pic de trafic vers un conteneur, Kubernetes peut faire appel à l’équilibrage de charge et à une mise à l’échelle automatique pour répartir le trafic sur le réseau et assurer stabilité et performance. Cette fonctionnalité évite également aux développeurs d’avoir à configurer un équilibreur de charge.
Lorsqu’un conteneur tombe en panne, Kubernetes le redémarre ou le remplace automatiquement. Il peut également mettre hors service les conteneurs dont l’état ne répond pas aux exigences de l’entreprise.
Kubernetes bénéficie d’une large prise en charge chez tous les principaux fournisseurs de services cloud. Cette prise en charge est essentielle aux entreprises qui souhaitent déployer des applications dans un cloud hybride (la combinaison de cloud public, de cloud privé et d’infrastructure sur site) ou multicloud (utilisation de services cloud proposés par plusieurs fournisseurs).
Le CaaS (conteneurs à la demande) est un service géré qui permet aux développeurs de gérer et de déployer des applications conteneurisées. Les entreprises bénéficient ainsi de solutions cloud portables et facilement évolutives. En 2022, le marché mondial du CaaS était évalué à près de 2 milliards de dollars.2 Selon les spécialistes, le marché devrait dépasser 7 milliards de dollars d’ici 2027, avec un TCAC de 30,2 % pendant cette période.3
Les fournisseurs de CaaS offrent de nombreux avantages aux entreprises : environnements d’exécution de conteneurs, couches d’orchestration, gestion du stockage persistant, intégration avec d’autres services et plus encore. La plupart des grands fournisseurs publics proposent des services gérés d’orchestration de conteneurs, avec Kubernetes comme technologie sous-jacente.
Les principaux fournisseurs de CaaS sont les suivants :
Les plateformes d’orchestration conteneurisées comme Kubernetes peuvent automatiser certains aspects de l’IA et du ML, comme les workflows de maintenance prédictive (par exemple, contrôler l’état en temps réel et planifier les ressources).
Le machine learning s’appuie sur des grands modèles de langage (LLM) pour effectuer un traitement automatique du langage naturel (NLP) de haut niveau, tel que la classification de texte, l’analyse des sentiments et la traduction automatique. L’orchestration de conteneurs contribue à accélérer le déploiement de grands modèles de langage (LLM) afin d’automatiser le processus NLP. En outre, les organisations ont recours à l’orchestration de conteneurs pour exécuter et faire évoluer des modèles d’IA générative, garantissant ainsi une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.
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1 Kubernetes Project Journey Report, Cloud Native Computing Foundation, 8 juin 2023.
2 Containers as a Service Market worth USD 5.6 billion by 2027 - Exclusive Study by MarketsandMarkets, Cision, 30 novembre 2022.
3 Container as a Service Global Market Report 2023, Yahoo Finance, 1er juin 2023.