Storage in Kubernetes

Speicher in Kubernetes ist keinesfalls trivial. Stateful Workloads stellen höchste Anforderungen an Stabilität, Performance und Verfügbarkeit – der Umgang mit persistenten Daten ist daher eine der komplexesten Aufgaben im Cloud‑Native‑Umfeld. Dieser Artikel beleuchtet das Thema umfassend: von CSI, über Cloud vs. On‑Premise CSI, Longhorn, Ceph und einer weiteren Lösung, bis hin zu Cloud‑Controller‑Manager, Kosten, Skalierung, Redundanz, Sicherheit und den Herausforderungen lokaler Speicherlandschaften.

Was ist CSI (Container Storage Interface)?

CSI, die Container Storage Interface, ist ein Standardschnittstelle (API-Spezifikation), die Kubernetes oder anderen Container-Orchestrierungen ermöglicht, mit beliebigen Speicherlösungen (Block oder File) zu arbeiten – ohne Änderungen am Kubernetes-Kerncode. So können externe Speicheranbieter CSI-Treiber entwickeln und unabhängig vom Kubernetes-Releasezyklus bereitstellen. Die Architektur umfasst in der Regel zwei Komponenten: einen Controller Plugin (für Provisionierung, Attachment etc.) und einen Node Plugin (für Mounting)  .

Vorteile von CSI:

• Unabhängig vom Kubernetes-Kern (keine “In‑Tree”-Plugins mehr nötig)
• Unterstützung von dynamischer Provisionierung, Snapshots, Resize
• Treiber können eigenständig und individuell rollbar sein 

Wie funktioniert Storage “unter der Haube” in Kubernetes?

Kubernetes verwaltet zunächst flüchtigen Speicher über Volumes, die mit dem Lebenszyklus von Pods gebunden sind. Für Persistenz nutzen wir:

• PersistentVolumes (PV) – Abstraktion eines Speicherbereichs
• PersistentVolumeClaims (PVC) – Nutzeranfragen nach Storage
• StorageClasses – deklarieren Eigenschaften (z. B. SSD, Replikation)

Unter der Oberfläche führt Kubernetes bei einer PVC:

1. Installierten CSI‑Treiber erkennen
2. Volume dynamisch provisionieren (Controller Plugin)
3. An Node anhängen
4. Mount durch Node Plugin
5. Pod erhält persistenten Speicher 

Im Hintergrund können Block‑Devices angelegt, verschlüsselt, gepuffert oder repliziert werden – je nach CSI‑Treiber.

Vergleich: Cloud-CSI vs. On-Premise/Bare-Metal CSI

Cloud-CSI

• In Cloud‑Umgebungen stellen Anbieter wie AWS, GCP oder Azure eigenen CSI‑Treiber bereit (z. B. AWS EBS CSI, GCE PD CSI) 
• Stark integrierbar mit Cloud-APIs: automatische Provisionierung, hohe Verfügbarkeit, regional verteilbar
• Komfortable Skalierbarkeit bei Bedarf

On-Premise/Bare-Metal

• Lokale Infrastruktur: eigene Hardware, oft via iSCSI, RBD, NFS etc.
• Erfordert eigene CSI‑Treiber oder Storage-Stacks wie Longhorn, Ceph, OpenEBS ZFS LocalPV oder StorPool 
• Mehr Kontrolle, aber höhere Verantwortung: Hardware, Redundanz, Konfiguration liegen am Nutzer

Vergleich: Longhorn, Ceph und eine weitere bare-metal fähige Lösung

4.1 Longhorn

Longhorn ist ein Cloud-Native, verteiltes Block-Storage, entwickelt von Rancher Labs. Es läuft leichtgewichtig, einfach zu deployen via Helm und bietet Replikation, Snapshots, Restoration, hohe Verfügbarkeit auf Standard-Hardware  .

Vorteile:

• Einfache Einrichtung, benutzerfreundliches UI
• Ideal für kleine bis mittelgroße Bare-Metal-Cluster
• Geringer Administrationsaufwand

Nachteile:

• Skalierbarkeit geringer als bei Ceph
• Performance-Overhead bei intensiver Nutzung möglich, aber durch Optimierung (uBlk etc.) verbesserbar   

Ceph (RookCeph)

Ceph ist ein etabliertes, verteiltes Storage-System, das Block (RBD), File (CephFS) und Object Storage (RGW) in einem System vereint. Es bietet hohe Skalierbarkeit, Fault Tolerance, Self-Healing, Snapshotting, hohe Datenintegrität und wird vielfach in großen Produktionssystemen eingesetzt (z. B. CERN, OVH)  .

Vorteile:

• Extrem skalierbar, vielseitig (Objekt, File, Block)
• Hohe Redundanz, Datenintegrität, selbstverwaltend
• S3-kompatibler Gateway (RGW)

Nachteile:

• Konfiguration und Betrieb komplex, hoher Wartungsbedarf
• Performance kann bei Write-Last hoch und Latenz empfindlich sein   

4.3 OpenEBS ZFS LocalPV (Bare-Metal fähige Lösung)

OpenEBS ZFS LocalPV nutzt lokale ZFS-Laufwerke pro Node, kombiniert mit Kubernetes-StorageClasses via CSI. Viele Betreiber schätzen Checksum-Schutz (Bitrot-Vermeidung), Snapshots, CoW Vorteile – und kombiniert mit Longhorn ergibt sich eine flexible, performante Bare-Metal-Lösung  .

Vorteile:

• Hohe lokale Performance, ZFS-Funktionen (Snapshots, Checksummen, CoW, Quotas)
• Flexible Kombinierbarkeit (z. B. mit Longhorn für Replikation)
• Besonders geeignet für datenintensive Workloads auf On‑Premise

Nachteile:

• Kein nativer Cloud-Scale, komplex bei konsistenter Cluster-Replikation
• Bei Multi-Node notwendig, zusätzliche Tools für Replizierung erforderlich

Vergleichstabelle

Storage-Handling in der Cloud (CSI)

In Cloud-Umgebungen übernehmen die CSPs (Cloud Service Provider) viele Aufgaben:

• CSI‑Treiber installieren (z. B. via Helm)
• StorageClasses definieren (z. B. type: gp3 für AWS EBS)
• Dynamische Provisionierung bei PVC: Volume → Attachment → Mount
• Region/Zone-Auswahl, automatisches Resize, Snapshots, Backups je nach Cloudanbieter integriert     

Der Cloud-Controller-Manager (CCM) übernimmt Aufgaben wie:

• Node Annotation basierend auf Cloud-Metadata (Zonen, Netzwerk)
• Automatischen Management von LastClas, LoadBalancer-Services, LLDP etc.
• CCM arbeitet eng mit CSI-Treibern zusammen, um Cloud-spezifische Storage-Operationen in Kubernetes zu orchestrieren (z. B. VolumeAttachment auf AWS) – oft in Kombination.

6. Rolle des Cloud-Controller-Manager in Kubernetes

Der Cloud-Controller-Manager entkoppelt Cloud-spezifische Logik vom Core-Kubernetes. Er übernimmt Aufgaben wie:

• Node-Controller: Nodes mit Cloud-Status synchronisieren
• Volume-Controller: CSI-Treiber auf Cloud-Volumes orchestrieren
• Route/LoadBalancer-Controller: Cloud-LoadBalancing, Netzwerk-Routing verwalten

Der CCM sorgt dafür, dass Storage-Operationen (z. B. EBS Attachment) orchestriert und auf Node-Failure reagiert.

Vor- und Nachteile Storage lokal vs. Cloud

Lokaler (On-Premise) Storage

Vorteile:

• Kontrolle über Hardware, Datenlokation, Datenschutz
• Potenziell günstiger bei (langfristiger) stabiler Auslastung
• Performance (z. B. NVMe, ZFS) sehr gut

Nachteile:

• Hoher Betreuungsaufwand (Hardware, Redundanz, Netzwerk)
• Komplexe Skalierung – manuelles Hinzufügen von Kapazität
• Sicherheit, Backup & DR selbst umsetzen
• Stärker fehleranfällig bei Hardware-Ausfall

Cloud-Storage

Vorteile:

• Hohe Automatisierung, Skalierbarkeit “on demand”
• Redundanz, Sicherheit und Backup inklusive
• Regionale Tiered Storage-Optionen (z. B. SSD, HDD, Archiv)

Nachteile:

• Laufende Kosten (OPEX), eventuell teurer langfristig
• Vendor Lock-in (spezifische CSI-Treiber)
• Weniger Kontrolle über physische Sicherheitsaspekte

Herausforderungen für On-Premise Storage

• Hardware-Ausfall: Disk/Node-Failures müssen durch Replikation oder Self-Healing kompensiert werden (z. B. Ceph oder Longhorn).
• Netzwerk-Latenz und Bandbreite: Cluster über mehrere Racks/NICs erfordert sorgfältige Planung.
• Redundanz & Backups: Multi-Site oder Offsite Backup erfordert eigene Infrastruktur (z. B. Velero).
• Komplexität: Tools wie Ceph erfordern Expertenwissen; auch ZFS erfordert tuning.
• Performance-Tuning: ZFS/Tuning vs. RADOS/Placement/CRUSH requires intimate knowledge.
• Ausfallsicherheit: Fehlertoleranz bei Stromausfall, Datenkorruption, Bitrot – Tools wie ZFS (Checksums) helfen, aber sind einzurichten.

Fazit

Persistent Storage in Kubernetes ist keine triviale Aufgabe. Die Einführung von CSI hat den Weg zur Modularität geöffnet – sowohl in der Cloud wie On-Premise. Cloud-CSI bietet Komfort, On-Premise CSI-Lösungen wie Longhorn, Ceph und OpenEBS ZFS LocalPV ermöglichen Kontrolle und Leistung.

Die Wahl hängt entscheidend von Use-Case, Expertise, Budget und Betriebsschwerpunkten ab:

• Longhorn: ideal für schnell deploybare, unkomplizierte Bare-Metal-Kluster
• Ceph/Rook: mächtig und skalierbar – aber mit Komplexitätskosten
• OpenEBS ZFS LocalPV: für Leistung, Datenintegrität, ZFS-Fans

Kubernetes verlangt bei Storage ein hohes Maß an strategischem Denken – von Hardware über Software, APIs, Automatisierung, Kostenkontrolle bis Compliance. Am Ende entscheidet nicht nur Technologie, sondern auch betriebliche Reife.