I container e le macchine virtuali (VM) sono due approcci ampiamente utilizzati per distribuire le applicazioni e migliorare l’efficienza dell’infrastruttura IT. Mentre le VM virtualizzano l’hardware fisico ed eseguono sistemi operativi separati, i container condividono il kernel del sistema operativo host e includono le applicazioni insieme alle dipendenze necessarie per il loro funzionamento.
Con la crescente adozione di applicazioni cloud-native, Kubernetes e workload di intelligenza artificiale (AI), comprendere le differenze tra container e macchine virtuali diventa sempre più importante. Entrambe le tecnologie offrono vantaggi differenti in termini di efficienza delle risorse, isolamento, scalabilità e portabilità e vengono spesso utilizzate insieme nei moderni ambienti IT.
Questo articolo spiega come funzionano i container e le macchine virtuali, ne confronta le principali differenze e i casi d’uso ed esplora il ruolo dello storage persistente nel supportare i moderni workload containerizzati e di intelligenza artificiale.
Che cos’è la virtualizzazione?
La virtualizzazione è una tecnologia che consente di eseguire più ambienti di elaborazione virtuali su una singola macchina fisica. Invece di dedicare un server fisico a un unico sistema operativo o a una sola applicazione, la virtualizzazione permette alle organizzazioni di utilizzare le risorse di elaborazione in modo più efficiente, condividendo le risorse hardware tra più macchine virtuali.
Un componente fondamentale della virtualizzazione è l’hypervisor, un livello software che crea e gestisce le VM, assegnando a ciascuna risorse quali CPU, memoria, storage e rete. Ogni VM esegue il proprio sistema operativo e le proprie applicazioni in un ambiente isolato.
I container adottano un approccio diverso. Anziché virtualizzare l’hardware fisico, operano a livello del sistema operativo e condividono il kernel del sistema operativo host. Questa differenza architetturale rende generalmente i container più leggeri e più rapidi da distribuire rispetto alle VM.
Che cos’è una macchina virtuale (VM)?
Una macchina virtuale (VM) è un ambiente di elaborazione definito tramite software che funziona come un computer fisico. Un hypervisor suddivide le risorse di un server fisico tra più VM, consentendo a ciascuna di eseguire il proprio sistema operativo, le proprie applicazioni e le relative dipendenze.
Poiché ogni VM dispone di un sistema operativo guest indipendente, le macchine virtuali garantiscono un elevato livello di isolamento tra i workload. Inoltre, sistemi operativi differenti possono essere eseguiti sulla stessa infrastruttura fisica, rendendo le VM adatte alle organizzazioni che devono supportare ambienti applicativi diversi o applicazioni aziendali esistenti.
Tuttavia, l’esecuzione di un sistema operativo completo per ogni VM richiede risorse aggiuntive di CPU, memoria e storage. Di conseguenza, le VM sono generalmente più pesanti e richiedono tempi di avvio più lunghi rispetto ai container.
Che cos’è un container?
Un container è un ambiente leggero e portabile che include un’applicazione insieme alle librerie e alle dipendenze necessarie per eseguirla. A differenza di una macchina virtuale, un container non richiede un sistema operativo guest completo. Più container possono invece condividere il kernel del sistema operativo host, utilizzando generalmente meno risorse di elaborazione e avviandosi più rapidamente rispetto alle VM.
I container sono particolarmente adatti alle architetture a microservizi, in cui le applicazioni vengono suddivise in servizi più piccoli e indipendenti, che possono essere distribuiti, aggiornati e scalati separatamente. Tecnologie come Docker sono ampiamente utilizzate per creare ed eseguire container, mentre Kubernetes offre funzionalità di orchestrazione per distribuire, scalare e gestire le applicazioni containerizzate nei cluster.
I container facilitano inoltre l’esecuzione coerente delle applicazioni negli ambienti di sviluppo, test, on-premises e cloud. Sebbene offrano vantaggi in termini di efficienza delle risorse, portabilità e scalabilità, non sostituiscono completamente le macchine virtuali. Le due tecnologie adottano architetture differenti e rispondono a esigenze diverse dei workload.
Container vs. Macchine Virtuali: quali sono le principali differenze?
Sebbene container e VM forniscano entrambi ambienti isolati per l’esecuzione delle applicazioni, operano a livelli differenti dell’infrastruttura.
| Container | Macchine Virtuali | |
|---|---|---|
| Architettura | Virtualizzazione a livello del sistema operativo | Virtualizzazione dell’hardware fisico |
| Sistema operativo | Condividono il kernel del sistema operativo host | Ogni VM esegue il proprio sistema operativo guest |
| Utilizzo delle risorse | Generalmente inferiore | Generalmente superiore |
| Tempo di avvio | Solitamente più rapido | Solitamente più lento |
| Portabilità | Elevata tra ambienti compatibili | Maggiormente dipendente dall’ambiente VM |
| Isolamento | A livello di applicazione e processo | Isolamento più forte a livello del sistema operativo |
| Scalabilità | Rapida scalabilità orizzontale | Richiede più risorse per la scalabilità |
| Casi d’uso comuni | Microservizi, applicazioni cloud-native, DevOps, servizi AI | Applicazioni legacy, ambienti con più sistemi operativi, workload che richiedono un isolamento elevato |
La differenza principale tra container e VM non riguarda quindi soltanto le prestazioni. Le VM forniscono ambienti operativi completi con un elevato livello di isolamento, mentre i container offrono ambienti applicativi leggeri e portabili, che possono essere distribuiti e scalati rapidamente.
Le organizzazioni non devono necessariamente scegliere una tecnologia a discapito dell’altra. I container vengono spesso eseguiti all’interno delle VM, consentendo di combinare l’isolamento delle macchine virtuali con la portabilità e la scalabilità dei container.
Quando utilizzare macchine virtuali o container?
La scelta della tecnologia più adatta dipende dai requisiti applicativi, dall’infrastruttura esistente, dalle esigenze di sicurezza e dalle modalità di scalabilità dei workload.
Le macchine virtuali sono generalmente indicate quando:
- Le applicazioni richiedono un sistema operativo completo.
- È necessario eseguire sistemi operativi differenti sulla stessa infrastruttura fisica.
- Le applicazioni esistenti o legacy sono già progettate per ambienti VM.
- I workload richiedono una separazione più forte a livello del sistema operativo.
I container sono generalmente indicati quando:
- Le applicazioni sono sviluppate utilizzando un’architettura a microservizi.
- La distribuzione rapida e la scalabilità orizzontale sono importanti.
- Le applicazioni devono essere eseguite in ambienti di sviluppo, on-premises e cloud.
- Le organizzazioni utilizzano workflow DevOps e CI/CD.
- I singoli servizi applicativi devono essere scalati in modo indipendente.
- L’inferenza AI, l’elaborazione dei dati o altri servizi distribuiti richiedono una distribuzione flessibile.
In molti ambienti IT moderni, le VM e i container si completano a vicenda anziché competere direttamente.
Container e macchine virtuali per i workload AI
La crescita dell’intelligenza artificiale in ambito aziendale aggiunge una nuova dimensione al confronto tra container e VM. Le applicazioni AI possono richiedere accesso a GPU, dataset di grandi dimensioni, modelli, database e risorse di elaborazione scalabili, rendendo sempre più importante la flessibilità dell’infrastruttura.
Container per i workload AI
I container consentono di creare un ambiente coerente che include le applicazioni AI insieme alle librerie, ai framework e alle dipendenze necessarie. Questa portabilità può semplificare la distribuzione negli ambienti di sviluppo, test e produzione.
Le piattaforme di orchestrazione dei container, come Kubernetes, possono inoltre aiutare le organizzazioni a distribuire e scalare i servizi AI nei cluster. Gli ambienti containerizzati possono supportare workload quali:
- Inferenza AI (AI inference) e model serving
- Applicazioni Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- API per applicazioni AI
- Pipeline di elaborazione dei dati
- Database vettoriali (Vector Database) e servizi correlati
- Componenti di applicazioni AI distribuite
Ad esempio, un’applicazione AI aziendale può utilizzare container separati per il model serving, un database vettoriale, l’elaborazione dei dati e l’interfaccia applicativa. Questi componenti possono quindi essere scalati indipendentemente in base alla domanda.
Macchine virtuali per i workload AI
Le VM continuano a svolgere un ruolo importante nell’infrastruttura AI. Possono offrire un isolamento più forte dei workload e un maggiore controllo sugli ambienti dei sistemi operativi, risultando utili quando le organizzazioni devono separare applicazioni, team o ambienti infrastrutturali.
Le VM possono anche ospitare container. Questo approccio ibrido consente alle organizzazioni di combinare le funzionalità di isolamento e gestione dell’infrastruttura offerte dalla virtualizzazione con la portabilità e la scalabilità delle applicazioni containerizzate.
La scelta tra container e VM per l’AI dipende quindi dai requisiti specifici del workload, piuttosto che dalla superiorità assoluta di una tecnologia rispetto all’altra.
Perché le applicazioni containerizzate hanno bisogno di storage persistente?
I container sono progettati per ambienti dinamici. In un cluster Kubernetes, container e Pod possono essere creati, scalati, riavviati o spostati tra i nodi in base alle variazioni della domanda applicativa.
Questa flessibilità introduce una sfida importante nella gestione dei dati. I dati archiviati esclusivamente all’interno di un container potrebbero non rimanere disponibili quando il container viene eliminato o sostituito. Le applicazioni stateful richiedono quindi uno storage persistente (Persistent Storage) che rimanga indipendente dal ciclo di vita dei singoli container o Pod.
Kubernetes risponde a questa esigenza attraverso concetti come Persistent Volume (PV) e Persistent Volume Claim (PVC). Le applicazioni possono utilizzare lo storage persistente per conservare i dati anche quando i container vengono riavviati o i workload vengono spostati tra nodi.
Lo storage persistente è particolarmente importante per i workload stateful, come database, servizi file, piattaforme di analisi e applicazioni AI.
I workload AI possono richiedere accesso continuo a:
- Dataset di training e di riferimento
- Modelli AI e file dei modelli
- Checkpoint dei modelli
- Database vettoriali
- Dati applicativi
- Risultati dell’inferenza e log
Separare i dati persistenti dal container stesso consente a queste risorse di rimanere disponibili quando le applicazioni AI containerizzate vengono scalate, riavviate o spostate tra ambienti infrastrutturali.
Come CSI collega Kubernetes allo storage persistente
La Container Storage Interface (CSI) è un’interfaccia standardizzata che consente ai sistemi di storage di integrarsi con piattaforme di orchestrazione dei container come Kubernetes.
Anziché richiedere a Kubernetes di supportare direttamente ogni sistema di storage, i fornitori possono sviluppare driver CSI che consentono a Kubernetes di effettuare il provisioning e gestire le risorse di storage per i workload containerizzati.
Un percorso semplificato di accesso allo storage può essere rappresentato come segue:
Applicazione containerizzata → Kubernetes Pod → Persistent Volume → Driver CSI → Sistema di storage
Attraverso CSI, le applicazioni possono accedere a storage persistente a blocchi o a file, mentre Kubernetes gestisce il ciclo di vita e il posizionamento dei workload containerizzati.
Questa separazione diventa sempre più importante man mano che le organizzazioni eseguono un numero crescente di applicazioni stateful e servizi AI negli ambienti Kubernetes. Le risorse di elaborazione possono cambiare dinamicamente, ma i dati applicativi devono rimanere disponibili, protetti e accessibili.
Per le aziende che sviluppano infrastrutture per container e AI, lo storage persistente diventa quindi una componente essenziale dell’architettura, anziché un semplice elemento aggiuntivo.
Conclusione
Le macchine virtuali e i container rispondono a esigenze infrastrutturali differenti, anziché sostituirsi semplicemente a vicenda. Le VM offrono un isolamento elevato e flessibilità nella gestione dei sistemi operativi, mentre i container garantiscono portabilità, utilizzo efficiente delle risorse e rapida scalabilità. Le organizzazioni possono utilizzare una o entrambe le tecnologie in base ai requisiti delle applicazioni e dei workload.
Con la continua crescita delle applicazioni cloud-native e dei workload AI, uno storage persistente affidabile diventa sempre più importante per le applicazioni containerizzate. Combinando l’orchestrazione dei container con uno storage enterprise scalabile, le organizzazioni possono mantenere disponibili i dati critici mentre le applicazioni vengono scalate, riavviate o spostate tra ambienti infrastrutturali.
