Kubernetes vs Docker Swarm: что выбрать

Контейнеры стали стандартом в разработке и эксплуатации приложений, но сами по себе они — только половина уравнения. Когда проект выходит за рамки одной машины, без оркестрации не обойтись. И тут встает вопрос о том, какой инструмент выбрать — Kubernetes или Docker Swarm.

Сегодня ландшафт DevOps-инструментов продолжает меняться: одни технологии теряют поддержку, другие — активно развиваются и набирают сообщество. Компании и разработчики ищут баланс между гибкостью, простотой и производительностью. Кто-то не хочет погрязнуть в сложности Kubernetes, кто-то боится, что Swarm «умрет» и оставит проект без поддержки. У каждого — свои цели и страхи, но выбор нужно сделать сейчас.

Эта статья призвана разложить все по полочкам: где Kubernetes действительно необходим, а где проще и быстрее будет развернуть Docker Swarm. Своим опытом и знаниями делится эксперт-преподаватель Академии ТОП Владимир Суртаев.

Она решает задачи, связанные с масштабированием, развертыванием, мониторингом и обеспечением отказоустойчивости приложений, которые состоят из множества контейнеров, работающих на различных хостах.

Контейнеры позволяют «упаковывать» приложения со всеми их зависимостями в легковесные, изолированные единицы, которые можно запускать на любой системе, поддерживающей контейнеризацию. Это упрощает разработку, тестирование и деплой приложений, обеспечивает консистентность окружения. Однако, когда речь заходит о сложных распределенных системах, состоящих из десятков, сотен или тысяч контейнеров, ручное управление становится непрактичным.

Оркестратор:

• самостоятельно разворачивает контейнеры на доступных узлах, учитывая зависимости, сетевые настройки и требования к ресурсам;

• позволяет автоматически масштабировать количество контейнеров в зависимости от нагрузки, метрик производительности или других параметров;

• отслеживает состояние контейнеров и узлов, автоматически перезапуская или перемещая контейнеры на другие узлы в случае сбоя;

• предоставляет механизмы для управления сетевыми настройками, включая назначение IP-адресов, настройку DNS, маршрутизацию и управление доступом;

• позволяет выполнять rolling updates — постепенное обновление контейнеров до новой версии приложения без прерывания работы сервиса;

• помогает эффективно распределять ресурсы (CPU, память, диск) между контейнерами, предотвращая их перерасход. 

Она предназначена для автоматизации управления контейнеризированными приложениями в распределенных системах, таких как микросервисные архитектуры, где требуется координация множества контейнеров. Kubernetes обеспечивает развертывание, обновление, мониторинг и восстановление приложений без ручного вмешательства. 

Работает на основе декларативного подхода: пользователь описывает желаемое состояние системы в YAML/JSON-манифестах, а оркестратор поддерживает это состояние. Кластер состоит из мастер-узлов, управляющих контрольной плоскостью (API-сервер, etcd для хранения данных, scheduler для размещения задач), и воркер-узлов, где kubelet запускает контейнеры.

Плюсы:

• полная автоматизация жизненного цикла приложений;

• гибкость для любых типов workloads;

• высокая отказоустойчивость и самовосстановление;

• переносимость между on-premises и облачными средами;

• расширяемость через CRD и Operators.

Минусы:

• высокая сложность настройки и отладки;

• значительные ресурсы для контрольной плоскости;

• требует глубоких знаний для эксплуатации;

• долгая начальная конфигурация.

Swarm подходит для проектов, где важна интеграция с Docker и минимальная сложность.

Работает через комбинацию декларативных (Docker Compose) и императивных (Docker CLI) подходов. Кластер создается командой docker swarm init. Он включает менеджеров (управление кластером с консенсусом Raft) и воркеров (выполнение задач). Сервисы определяют группы контейнеров: replicated (заданное число экземпляров) или global (по одному на узел). Overlay-сеть обеспечивает взаимодействие между контейнерами, а routing mesh — встроенную балансировку нагрузки. Swarm поддерживает rolling updates, управление секретами и автоматический перезапуск задач при сбоях.

Плюсы:

• полная интеграция с Docker CLI и Compose;

• быстрый запуск кластера;

• встроенные сети, секреты и балансировка;

• низкие накладные расходы;

• простые обновления без остановки.

Минусы:

• ограниченный функционал для сложных задач;

• зависимость от Docker Engine;

• слабая кастомизация;

• меньше инструментов для мониторинга.

Например, крупные платформы вроде Spotify используют его для управления микросервисами в облаке, автоматически масштабируя поды под миллионы пользователей и распределяя нагрузку по географически разным кластерам для минимальных задержек.

Финтех-стартапы разворачивают CI/CD-пайплайны с Jenkins, запуская сотни подов для тестирования кода, с плавными релизами через GitOps.

Интернет-магазины управляют базами данных, такими как PostgreSQL, через StatefulSet, обеспечивая стабильность заказов даже при сбоях. Банки комбинируют on-premises и облачные среды (например, AWS) для обработки данных и аналитики под единым управлением.

Производители используют Kubernetes через KubeEdge для анализа IoT-данных с датчиков прямо на edge-узлах, минимизируя задержки.

Стартапы могут за час развернуть интернет-магазин с API и фронтендом, используя знакомый Docker CLI и встроенную балансировку. Небольшие команды запускают локальные CI/CD-среды с GitLab Runner, легко масштабируя воркеры одной командой. Ритейл-компании управляют складскими системами на локальных серверах с минимальной настройкой, полагаясь на автоматическое восстановление. На хакатонах Swarm помогает студентам быстро развернуть проекты благодаря интуитивной интеграции с Docker Compose. Медиаагентства запускают простые блог-платформы, где overlay-сеть и секреты обеспечивают легкое взаимодействие сервисов.

Будущее контейнерных технологий перспективно благодаря их гибкости, масштабируемости и эффективности. Контейнеры обеспечивают единообразную среду выполнения, минимизируя проблемы совместимости между разработкой, тестированием и продакшеном. Это ускоряет DevOps-процессы и упрощает миграцию между облаками.

Ожидается, что контейнеры:

• станут основой для развертывания приложений на устройствах IoT и периферийных узлах. Это обеспечит низкую латентность и локальную обработку данных;

• будут дополняться WebAssembly для более легковесных и безопасных runtime-окружений. Это расширит применение в браузерах и серверлесс-архитектурах;

• адаптируются для поддержки AI-ворклоадов, с улучшенной интеграцией GPU и специализированных фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch, для распределенных вычислений;

• усилят защиту данных и изоляцию за счет устранения текущих уязвимостей.

Kubernetes и новые оркестраторы эволюционируют в сторону автономных систем с ИИ-driven управлением, что минимизирует ручное вмешательство. Они станут ядром для гибридных, edge- и AI-ориентированных экосистем, с фокусом на автоматизацию, безопасность и универсальность.

Изучить структуру сервисов и все тонкости работы с Kubernetes и Docker Swarm вы сможете на курсах программирования Академии ТОП. Рекомендуем базовый курс DevOps-инженер, где вы с нашим экспертом освоите перспективную профессию всего за 18 месяцев. Учиться можно очно или онлайн, в том числе на базе колледжа после 9 или 11 класса или параллельно школе.  

Михаил Шмаров — преподаватель Python и DevOps в Академии ТОП. Автор учебных программ и методик обучения современным языкам программирования и инструментам разработки. Автор учебника The Ultimate Docker Mastery Guide for DevOps Engineers.