Conteneurs et machines virtuelles : quelle différence ?

Les conteneurs et les machines virtuelles sont deux technologies de virtualisation des ressources, essentielles pour le développement logiciel moderne. La machine virtuelle propose une copie numérique complète d'une machine physique, tandis que le conteneur partage le noyau du système d'exploitation hôte et n'embarque que les dépendances applicatives nécessaires à l'exécution de l'application.

Dans cet article, découvrez les différences architecturales entre ces deux approches et leurs champs d'application respectifs.

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Qu’est-ce qu’une machine virtuelle ?

Définition et fonctionnement

La machine virtuelle, ou virtual machine (VM) est un environnement informatique entièrement virtualisé qui reproduit virtuellement ses propres composants (CPU, GPU, mémoire RAM, disque dur et carte réseau) et exécute son propre système d’exploitation (OS).

Plusieurs machines virtuelles peuvent coexister sur une même machine physique, chacune isolée des autres.

La création d'une machine virtuelle est rendue possible grâce à l'installation d'un hyperviseur sur un OS hôte. Cet outil de virtualisation effectue la partition des ressources matérielles et affecte des quotas système dédiés (processeur, mémoire, stockage, réseau) à chaque machine virtuelle.

Il existe deux types d'hyperviseurs : les hyperviseurs de Type 1 (installés directement sur le matériel physique) et de Type 2 (installés sur un système d'exploitation hôte).

Avantages et limites de la machine virtuelle

La technologie de machine virtuelle offre une isolation forte sur machine physique. Résultat, le déploiement des machines virtuelles s'effectue dans un environnement étanche et sécurisé. Même si une machine virtuelle est piratée, elle ne pourra pas contaminer les autres machines.

Le principe de fonctionnement via hyperviseur assure également une compatibilité optimale avec de multiples environnements. Une machine virtuelle peut ainsi être déployée sur différents systèmes d’exploitation hôtes comme Windows, Linux, macOS ou un serveur physique.

Toutefois, la machine virtuelle classique présente un inconvénient majeur : sa consommation de ressources. Elle est plus lourde qu’un conteneur, car chaque machine virtuelle embarque un système d’exploitation complet. Ce système a également tendance à offrir des démarrages plus longs que la conteneurisation, plus légère et rapide.

Qu’est-ce qu’un conteneur ?

Définition et fonctionnement

Le conteneur est une approche alternative de virtualisation, un paquet qui contient toutes les dépendances nécessaires à l'exécution d'une application logicielle (bibliothèques, codes tiers, fichiers, etc.). Il reproduit la couche applicative d'un système d'exploitation, mais sans ses composants externes. Il est donc beaucoup plus léger qu'une machine virtuelle.

Un conteneur peut être exécuté isolément sur n'importe quel système d'exploitation en parallèle d'autres conteneurs, tous partageant le kernel (noyau) de l'OS hôte. Si Docker est l’outil de référence des équipes de développement pour la gestion des conteneurs, la plateforme Kubernetes intervient quant à elle à un niveau supérieur en orchestrant ces conteneurs à grande échelle, en s'appuyant sur des moteurs d'exécution tels que containerd ou CRI-O.

Avantages et limites des conteneurs

L'avantage premier du conteneur est sa légèreté et sa rapidité de déploiement. Vous déployez l’image du conteneur sur n’importe quel environnement compatible et l'application est déjà fonctionnelle, avec des démarrages quasi instantanés.

Au contraire de la machine virtuelle, la virtualisation par conteneur est fortement dépendante de l'environnement hôte, car elle ne reproduit pas un nouvel OS complet. De plus, la compartimentation est moins optimale qu'avec la machine virtuelle, en raison du partage du kernel. Cela signifie qu'une vulnérabilité du kernel pourrait potentiellement affecter tous les conteneurs exécutés sur cet hôte.

Conteneurs vs machines virtuelles : les principales différences

Architecture

Les conteneurs et les machines virtuelles ne présentent pas la même architecture. Les machines virtuelles embarquent leur propre OS complet, alors que les conteneurs ne font que partager le noyau du système d'exploitation hôte. Ils n'exécutent que les applications qu'ils contiennent, nécessitent moins de ressources matérielles, mais offrent une isolation moins stricte que les machines virtuelles.

Performance et consommation

Sur ce point, les conteneurs ont clairement l'avantage. Ils démarrent quasi instantanément quand les machines virtuelles peuvent mettre plusieurs minutes pour s'exécuter. Cette différence s'explique par les ressources plus importantes consommées par les machines virtuelles. De leur côté, les conteneurs, étant beaucoup plus légers, sont également beaucoup moins gourmands en ressources.

Sécurité

La machine virtuelle offre une isolation plus stricte. Chaque machine virtuelle invitée est indépendante du système et des autres machines. Cela assure aux utilisateurs une protection complète. Les conteneurs partagent le noyau de l'OS hôte, leur étanchéité est donc moindre. Cependant, ils utilisent des mécanismes de sécurité du kernel (espaces de nommage, cgroups, sandboxing) pour atteindre un niveau d'isolation robuste, à condition que l'OS hôte soit correctement configuré et maintenu à jour.

Scalabilité et DevOps

Les conteneurs sont spécialement conçus pour les environnements DevOps et les architectures cloud-native.

Ils offrent une excellente scalabilité, ce qui représente un atout majeur pour les pipelines CI/CD et le développement agile.

Concrètement, vous disposez d'une solution qui se met automatiquement à l'échelle selon vos besoins, grâce à des orchestrateurs comme Kubernetes. Cette flexibilité est devenue indispensable, notamment dans les secteurs à forte variabilité de charge.

Les machines virtuelles sont davantage adaptées à des applications monolithiques où l'ensemble du code et des fonctionnalités sont implémentés dans un programme unique. Avec ce modèle, vous devez modifier le code source, créer et déployer une version mise à jour de l’application complète sur la machine virtuelle. Elles peuvent aussi évoluer, mais nécessitent davantage de ressources matérielles et de temps de déploiement.

Pour tirer pleinement parti des conteneurs en production, deux outils se distinguent : Kubernetes pour l'orchestration, et GitLab pour l'automatisation des pipelines CI/CD. Voici comment ils s'articulent.

Kubernetes et GitLab

Kubernetes est un système d’orchestration open source initié par Google et aujourd’hui gouverné par la Cloud Native Computing Foundation. Il permet la création et la gestion d'applications conteneurisées avec une infrastructure flexible et évolutive. Kubernetes représente une solution très efficace pour développer des applications de type microservices plus rapidement, sans être limité à une infrastructure fixe. Kubernetes est une solution cloud-native. Vous pouvez ainsi le déployer dans n'importe quel environnement de ce type (cloud public, privé ou hybride). Une caractéristique utile, notamment pour les entreprises qui utilisent plusieurs fournisseurs de services cloud. Vous gagnez en flexibilité et réduisez votre dépendance à un fournisseur cloud unique.

L'autre grande force de Kubernetes est sa capacité d'évolutivité. Les applications développées évoluent automatiquement selon vos besoins. Vos infrastructures disposent d'une disponibilité optimale, même en cas de hausse du trafic ou de pic de charge.

Kubernetes intègre enfin tous les outils nécessaires pour assurer une surveillance efficace : tableaux de bord intuitifs, outils de supervision (Prometheus, Grafana), alertes, etc.

GitLab CI/CD et Kubernetes

La plateforme DevSecOps de GitLab facilite grandement la mise en place de projets conteneurisés et le développement cloud-native.

GitLab et Kubernetes fonctionnent de trois manières distinctes :

• Connectez votre cluster Kubernetes à GitLab pour déployer, gérer et surveiller vos solutions cloud natives. Utilisez Kubernetes pour gérer vos GitLab Runners et adaptez la charge de travail selon vos besoins. Exécutez GitLab sur un cluster Kubernetes.

Chacune de ces approches peut être utilisée ensemble ou séparément. Par exemple, une instance Omnibus GitLab s'exécutant sur une machine virtuelle peut déployer des logiciels stockés en son sein vers Kubernetes.

Avec GitLab et Kubernetes, vous adaptez ainsi vos workflows aux contraintes de votre infrastructure, tout en conservant une intégration et une automatisation complètes.

Quand choisir un conteneur ou une machine virtuelle ?

Dans la plupart des cas, les conteneurs constituent le choix le plus adapté aux environnements modernes, grâce à leur légèreté, leur rapidité de déploiement et leur scalabilité native. Certains contextes spécifiques justifient cependant de privilégier la machine virtuelle. C'est ce que nous allons découvrir maintenant.

Quand privilégier la machine virtuelle ?

La conteneurisation offre une sécurité suffisante pour la plupart des entreprises. Toutefois, si vous avez besoin d'environnements entièrement cloisonnés, la machine virtuelle se révèle être une option intéressante.

Prenons un exemple. Votre entreprise de cybersécurité héberge plusieurs environnements de test pour analyser des malwares. Dans cette situation, la partition doit être optimale pour éviter une potentielle contamination entre les systèmes. Il est donc préférable d'utiliser une machine virtuelle.

La machine virtuelle s'impose également pour les tests en environnements multi OS. Si vous souhaitez tester des logiciels sur plusieurs systèmes d'exploitation (Windows, Linux et macOS), vous pouvez le faire à partir d'une seule machine physique. Vous faites ainsi des économies de matériel.

Plus globalement, les machines virtuelles sont surtout utilisées pour les applications monolithiques ou anciennes. Si votre entreprise est gérée via un ERP développé il y a plusieurs années sur un OS hôte obsolète, la transition conteneur risque d'être complexe (migration progressive du code, refonte architecturale, etc.).

Il est donc préférable de la faire tourner sur une machine virtuelle, mieux adaptée à ce type de structure logicielle.

Quand adopter les conteneurs ?

Aujourd'hui, les développements applicatifs s'appuient sur un modèle de microservices. Cette structure permet de tester, gérer, mettre à jour et déployer chaque module d'un logiciel, indépendamment des autres.

Pour arriver à ce résultat, il faut pouvoir disposer d'une distribution optimale des ressources entre les différents services. C'est exactement ce que permet la conteneurisation, grâce à sa structure légère et modulaire.

Cet aspect facilite grandement le travail des équipes Devops qui profitent de déploiements CI/CD plus rapides et fréquents. Une méthode qui limite les erreurs liées aux importantes mises à jour grâce à une itération continue. Là où les conteneurs sont particulièrement efficaces, c'est lorsque l'on aborde la question de la scalabilité et de la mise à niveau.

Avec la conteneurisation, l'ajout, le retrait et l'ajustement des microservices s'effectuent automatiquement, sans intervention manuelle ni interruption du service. Vous optimisez ainsi les ressources consommées, quelles que soient la charge, la demande ou la taille de votre infrastructure.

Coexistence machine virtuelle et conteneurs : la solution hybride à adopter

Il est tout à fait possible de faire coexister au sein d'une même structure ces deux architectures. Par exemple, une banque peut utiliser des machines virtuelles pour ses systèmes de paiement critiques et des conteneurs pour ses applications mobiles et services cloud-native.

La machine virtuelle s'impose pour les applications complexes ou critiques qui ne peuvent pas être divisées en modules ou qui nécessitent une isolation totale. Pour toutes les applications structurées en microservices (ou susceptibles de l'être), la conteneurisation est le modèle le mieux adapté.

Cependant, ce n'est pas toujours la meilleure solution. Si vous devez maintenir ou exécuter des logiciels anciens, analysez bien le rapport coût/bénéfice d'une transition en conteneurs. S'il est trop élevé ou techniquement risqué, la machine virtuelle reste plus pertinente.

Bonnes pratiques pour passer de la machine virtuelle au conteneur

Vous souhaitez passer de la virtualisation par machine virtuelle à la conteneurisation ? Voici comment procéder pour effectuer une transition optimale et sans rupture :

• Audit de votre structure : identifiez les systèmes d’exploitation utilisés, les dépendances logicielles, les services en cours d’exécution pour repérer les composants critiques. L'objectif ? Vérifier la compatibilité de ces éléments avec la structure modulaire en conteneurs.
• Refactorisation et découplage : la refactorisation consiste à adapter le code et les processus à une structure de logiciel en microservices. Ensuite, le découplage va isoler les services et bases de données pour les rendre indépendants les uns des autres.
• Empaquetage : une étape charnière pour créer l’image du conteneur via un Dockerfile, un fichier de configuration texte qui décrit l'environnement de l'application : dépendances, variables d'environnement, commandes d'exécution, etc.
• Test et sécurité : l’image conteneurisée doit être soumise à une série de tests rigoureux avant le déploiement en production. Des tests automatisés unitaires, d’intégration, de charge et de sécurité pour assurer une stabilité totale.
• Déploiement : c'est ici qu'entre en jeu GitLab CI/CD. Avec GitLab CI/CD, vous déployez automatiquement vos conteneurs via l'intégration native Kubernetes. Avec les outils de monitoring intégrés à GitLab et d'autres solutions (Prometheus, Grafana), vous suivez en temps réel l’état de vos déploiements.

Que vous optiez pour les conteneurs, les machines virtuelles ou une architecture hybride, l'essentiel est d'aligner votre choix technologique sur les besoins réels de votre infrastructure.

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