Docker Compose vs Kubernetes: una checklist per le piccole app

Quello che stai davvero scegliendo\n\nLa vera scelta tra Docker Compose e Kubernetes non è “semplice vs avanzato”. È se vuoi eseguire la tua app come una piccola macchina ben tenuta su un solo server, oppure come un sistema progettato per continuare a funzionare anche quando alcune parti falliscono.\n\nLa maggior parte dei piccoli team non ha bisogno di una piattaforma complessa. Ha bisogno che le basi siano noiose e prevedibili: avviare l'app, mantenerla in funzione, aggiornarla senza drammi e riprendersi rapidamente quando qualcosa si rompe.\n\nGli strumenti per i container coprono tre lavori che spesso vengono confusi: costruire immagini, eseguire servizi e gestire i cambiamenti nel tempo. Compose riguarda principalmente l'esecuzione di un insieme di servizi insieme (app, database, cache) su un singolo host. Kubernetes riguarda soprattutto l'esecuzione di quei servizi su un cluster, con regole per lo scheduling, i controlli di salute e i cambiamenti graduali.\n\nQuindi la vera decisione riguarda di solito i compromessi:\n\n- Un host che puoi comprendere end-to-end, oppure più nodi con più parti in movimento\n- Aggiornamenti manuali e programmati, oppure rollout automatici con misure di sicurezza\n- Riavvii di base, oppure self-healing con ridondanza\n- Pianificazione della capacità che fai in anticipo, oppure regole di scaling che reagiscono al carico\n- Rete e segreti semplici, oppure un controllo completo per traffico e configurazioni\n\nL'obiettivo è adattare la tua app alla configurazione più piccola che soddisfa i bisogni di affidabilità, così non costruisci troppo il primo giorno e poi te ne penti.\n\n## Definizioni rapide senza gergo\n\nDocker Compose in una frase: ti permette di descrivere un'app multi-container (web, API, database, worker) ed eseguirla insieme su una macchina usando un unico file di configurazione.\n\nKubernetes in una frase: è un orchestratore che esegue container su un cluster di macchine e li mantiene sani, aggiornati e scalati.\n\nLa rete è semplice in entrambi, ma la portata è diversa. Con Compose, i servizi comunicano tra loro su un unico host usando nomi di servizio. Con Kubernetes, i servizi comunicano su molte macchine, di solito dietro nomi di Service stabili, e aggiungi regole di instradamento (Ingress) quando vuoi punti d'ingresso organizzati.\n\nLo storage è spesso il punto di svolta. Compose di solito significa volumi locali su quell'host o un disco di rete montato che gestisci tu. Kubernetes tratta lo storage come una risorsa separata (persistent volumes), il che aiuta la portabilità ma aggiunge lavoro di setup e più parti in movimento.\n\nAnche i segreti differiscono nella pratica. Compose può iniettare variabili d'ambiente o usare un file dei segreti, ma devi comunque proteggere l'host e il processo di deployment. Kubernetes ha un sistema di secrets integrato e regole di accesso, ma ora devi gestire quelle risorse e politiche.\n\n### La differenza quotidiana\n\nQuel che cambia per te è per lo più lo sforzo operativo, non il codice.\n\nCon Compose aggiorni la config, scarichi nuove immagini, riavvii i servizi e guardi i log su una sola macchina. Backup e spazio su disco sono di solito manuali ma semplici.\n\nCon Kubernetes applichi manifest, monitori i pod, ti confronti con namespace e permessi e fai debug di problemi che possono coinvolgere più nodi. Backup, classi di storage e upgrade sono potenti, ma richiedono un piano concreto.\n\nSe costruisci con una piattaforma no-code come AppMaster, cambiare la logica dell'app può essere veloce, ma la scelta dell'hosting decide quanto tempo spenderai a sorvegliare il deployment e il runtime.\n\n## Quando Docker Compose è di solito sufficiente\n\nPer molti piccoli team, Docker Compose vs Kubernetes non è una gara così ravvicinata all'inizio. Se la tua app è un pugno di servizi e il traffico è per lo più prevedibile, Compose ti dà un modo chiaro e semplice per eseguire tutto insieme.\n\nCompose è una buona scelta quando puoi far girare l'intero stack su una macchina solida, come una singola VM o un piccolo server on-prem. Questo copre la configurazione comune: front end web, API, worker e database.\n\nSe tolleri brevi downtime durante gli aggiornamenti, sei spesso a posto con Compose. Molte app aziendali possono gestire un riavvio breve durante una finestra tranquilla, soprattutto se puoi programmare le release.\n\nCompose di solito basta quando la maggior parte di questi punti ti descrive: stai eseguendo circa 2–6 servizi che non cambiano spesso, un server può gestire il carico di picco con margine, distribuire manualmente (pull delle immagini, riavvio dei container) non è doloroso e una breve interruzione durante l'aggiornamento è accettabile.\n\nUn esempio concreto: un'azienda di servizi locale gestisce un portale clienti più uno strumento di amministrazione. Serve login, un database e notifiche email, e i picchi d'uso avvengono principalmente durante l'orario d'ufficio. Mettere l'app e il database su una VM con Compose può essere più economico e semplice da gestire che far girare un intero cluster.\n\nUn altro segnale: se la tua preoccupazione principale è costruire l'app, non gestirla, Compose mantiene piccola la superficie operativa. AppMaster può aiutare qui, perché è pensato per generare app complete (backend, web e mobile) così non perdi settimane costruendo infrastruttura prima che il prodotto sia reale.\n\n## Quando Kubernetes inizia ad avere senso\n\nSe sei indeciso tra Docker Compose e Kubernetes, il punto di svolta non è quasi mai “la mia app è più grande”. È “ho bisogno di uptime prevedibile e operazioni più sicure su più macchine”.\n\nKubernetes comincia a essere sensato quando la tua app non è più una configurazione su una sola macchina e vuoi che la piattaforma mantenga le cose in funzione anche quando parti della piattaforma falliscono.\n\nSegnali comuni che sei nel territorio di Kubernetes:\n\n- Hai un obiettivo reale di zero-downtime durante i deploy e non puoi accettare una finestra di riavvio.\n- Giri su più server e hai bisogno di recupero automatico se una VM o un nodo muore.\n- Il tuo traffico è frastagliato e vuoi che la capacità salga e scenda in base al carico.\n- Vuoi rollout più sicuri e rollback rapidi quando una release dà problemi.\n- Ti servono controlli più forti sui segreti, accessi e tracce di audit per conformità o richieste dei clienti.\n\nUn esempio concreto: una piccola impresa gestisce un'API, un frontend web e un worker di background. Parte su un server con Compose e funziona. Più tardi si sposta su due o tre macchine per ridurre il rischio, ma il guasto di un singolo host prende comunque l'app offline e i deploy diventano una checklist notturna. Kubernetes può ripianificare i carichi, riavviare in base ai controlli di salute e darti un modo standard per rilasciare cambiamenti.\n\nKubernetes è anche più adatto quando il team cresce. Ruoli chiari, permessi più sicuri e deploy ripetibili contano di più quando più persone possono fare push dei cambiamenti.\n\nSe costruisci con AppMaster e prevedi di eseguire workload di produzione su infrastruttura cloud, Kubernetes può diventare il fondamento "noioso" una volta che hai davvero bisogno di alta disponibilità, deploy controllati e guardrail operativi più solidi.\n\n## Rolling updates: ne hai davvero bisogno?\n\nQuando la gente confronta Docker Compose e Kubernetes, i “rolling updates” spesso suonano come indispensabili. Per una piccola app aziendale valgono la pena solo se risolvono un problema di business che senti ogni settimana.\n\nDefinisci il downtime in termini semplici. Va bene se l'app non è disponibile per 2–5 minuti mentre distribuisci? O hai bisogno di quasi zero downtime perché ogni minuto significa ordini persi, chat di supporto non ricevute o workflow interni bloccati?\n\nSe puoi programmare finestre di manutenzione, i rolling update sono spesso esagerati. Molti team rilasciano dopo l'orario di lavoro o in un periodo tranquillo e mostrano un messaggio di manutenzione breve. È una strategia valida quando l'uso è prevedibile e l'app non è critica 24/7.\n\nI rolling update ti danno una cosa principale: puoi sostituire i container gradualmente così una parte della capacità resta online mentre le nuove versioni partono. Non rendono i deploy automaticamente sicuri. Ti servono comunque modifiche al database compatibili all'indietro (o un piano di migrazione), health check che riflettano la reale readiness, un piano di rollback quando la nuova versione parte ma si comporta male e monitoraggio per notare i problemi rapidamente.\n\nUna verifica semplice: se la tua app ha una singola istanza dietro un reverse proxy, un “rolling update” può comunque causare un lieve disturbo, specialmente se le richieste sono di lunga durata o tieni le sessioni in memoria.\n\n### Alternative che spesso funzionano\n\nCon Compose, molti team usano un approccio semplice in stile blue-green: esegui la nuova versione accanto a quella vecchia su una porta diversa, cambi il proxy, poi rimuovi i vecchi container. Serve un po' di scripting e disciplina, ma può dare la maggior parte del beneficio senza adottare un cluster completo.\n\nI rolling update di Kubernetes iniziano a ripagare quando hai più repliche, health check solidi e deploy frequenti. Se rigeneri e ridistribuisci spesso (per esempio dopo aver aggiornato un progetto AppMaster e aver pubblicato una nuova build), un flusso di rilascio più fluido può contare, ma solo se il downtime è davvero costoso per il business.\n\n## Autoscaling: realismo per le piccole app\n\nL'autoscaling sembra prestazioni gratis. In pratica funziona bene solo quando l'app è progettata per quello e hai spazio per scalare.\n\nL'autoscaling richiede solitamente tre cose: servizi che possono girare in più copie senza conflitti (stateless), metriche affidabili (CPU, memoria, richieste, profondità delle code) e capacità disponibile da qualche parte (più nodi, più headroom nella VM o capacità cloud che può aggiungere macchine).\n\nSpesso fallisce per motivi semplici. Se la tua app mantiene sessioni utente in memoria, le nuove copie non hanno la sessione e gli utenti vengono disconnessi. Se l'avvio richiede 2–3 minuti (cache fredda, migrazioni pesanti, controlli di dipendenza lenti), l'autoscaling reagisce troppo tardi. Se solo una parte del sistema è il collo di bottiglia (database, una coda singola, una API di terze parti), aggiungere container dell'app non aiuta.\n\nPrima di adottare Kubernetes principalmente per l'autoscaling, prova mosse più semplici: passa a una VM più grande, aggiungi CPU/RAM di riserva, aggiungi una CDN o una cache per contenuti statici e ripetuti, usa lo scaling schedulato per picchi prevedibili, riduci i tempi di avvio e rendi le richieste meno costose, e aggiungi rate limiting di base per sopravvivere agli spike.\n\nL'autoscaling vale la complessità quando il traffico è frastagliato e costoso da sovradimensionare, puoi eseguire più copie sicure dell'app e puoi scalare senza trasformare il database nel nuovo collo di bottiglia. Se costruisci con uno strumento no-code come AppMaster e distribuisci servizi generati, concentrati presto su design stateless e avvio rapido così lo scaling più avanti diventa una vera opzione.\n\n## Dati e stato: la parte che guida la scelta\n\nLa maggior parte degli outage delle piccole app non è dovuta al container web. Viene dai dati: il database, i file e tutto ciò che deve sopravvivere ai riavvii. Nella decisione Docker Compose vs Kubernetes, lo stato è di solito il fattore decisivo.\n\nI database hanno bisogno di tre cose noiose fatte bene: backup, migrazioni e storage prevedibile. Con Compose, un container Postgres più un volume nominato può funzionare per sviluppo o per uno strumento interno minuscolo, ma devi essere onesto su cosa succede se il disco dell'host si riempie, la VM viene sostituita o qualcuno esegue docker compose down -v per errore.\n\nKubernetes può eseguire database, ma aggiunge più parti in movimento: storage classes, persistent volumes, StatefulSet e upgrade di operator. I team si scottano quando mettono il database dentro il cluster troppo presto e poi scoprono che “spostarlo” è un progetto del weekend.\n\nUn default pratico per le piccole imprese è semplice: esegui i container stateless dell'app in Compose o Kubernetes e tieni i dati in servizi gestiti.\n\n### Checklist rapida per lo stato\n\nConsidera lo stato come requisito di prima classe (ed evita il fai-da-te a meno che non sia necessario) se uno di questi è vero: hai bisogno di ripristino point-in-time, esegui migrazioni ad ogni release e hai bisogno di un piano di rollback, conservi file utente che non si possono perdere, ti affidi a code o cache che devono sopravvivere ai riavvii, o hai requisiti di conformità per conservazione e controllo degli accessi.\n\nI servizi stateful complicano anche il clustering. Una coda, uno storage file condiviso o sessioni lato server possono bloccare lo scaling facile se non sono progettati per quello. Per questo molti team spostano le sessioni in un cookie o in Redis e i file in object storage.\n\nSe costruisci con AppMaster, il suo modello dati focalizzato su PostgreSQL si adatta bene a questo default: tieni PostgreSQL gestito e distribuisci il backend e le app generate dove le operazioni sono più semplici.\n\n### Se devi per forza eseguire il database “dentro”\n\nFallo solo se puoi impegnarti a backup gestiti e test di restore, procedure chiare per storage e upgrade, monitoraggio per disco/memoria/connessioni, un runbook documentato di disaster recovery e qualcuno on-call che lo capisca.\n\n## Basi operative che non puoi saltare\n\nSia che tu scelga Docker Compose o Kubernetes, la tua app ha comunque bisogno di alcune basi noiose per restare sana in produzione. Saltarle è ciò che trasforma un deployment semplice in fuochi d'artificio notturni.\n\n### Monitoraggio e log (non negoziabili)\n\nDevi vedere cosa succede e avere un registro di cosa è successo cinque minuti fa. Ciò significa un posto per visualizzare i log di ogni servizio (app, worker, database, reverse proxy), controlli di salute e allarmi base per “servizio giù” e “tasso di errori in aumento”, una dashboard semplice per CPU, memoria, disco e connessioni al database, e un modo per taggare le release così puoi collegare gli incidenti a un deploy.\n\nUn esempio piccolo: se un'app di prenotazioni online comincia a scadere, vuoi capire rapidamente se il container web crasha, il database è senza connessioni o un job di background è bloccato.\n\n### Segreti, config e controllo accessi\n\nI team piccoli spesso trattano i segreti come “un normale file .env”. Così le credenziali finiscono in screenshot di chat o in vecchi backup.\n\nUn approccio minimo sicuro è semplice: conserva i segreti fuori dal repo e ruotali quando qualcuno se ne va; separa la config dal codice così dev, staging e produzione non condividono password; limita chi può distribuire e chi può leggere i dati di produzione (sono ruoli diversi); e tieni una traccia di chi ha distribuito cosa e quando.\n\nCompose può gestirlo con pratiche disciplinate e un singolo operatore di fiducia. Kubernetes ti dà più guardrail integrati, ma solo se li configuri.\n\n### Conformità: il motivo silenzioso per superare Compose\n\nAnche se le prestazioni vanno bene, la conformità può cambiare la risposta in seguito. Requisiti come log di audit, controllo accessi rigoroso, residenza dei dati o gestione formale dei cambi spesso spingono i team verso Kubernetes o piattaforme gestite.\n\nSe costruisci strumenti interni con AppMaster e distribuisci i servizi generati, vale la stessa regola: tratta le operazioni come parte del prodotto, non come un pensiero successivo.\n\n## Trappole comuni e come evitarle\n\nL'errore più grande è scegliere l'opzione più complessa perché sembra “più professionale”. Per molti team, Docker Compose vs Kubernetes non è un dibattito tecnico. È una discussione su tempo e focus.\n\nUn pattern comune è sovrastimare il traffico, scegliere Kubernetes il giorno zero e poi passare settimane su setup del cluster, permessi e script di deploy mentre l'app aspetta. Un approccio più sicuro è partire dalla configurazione più semplice che soddisfa i bisogni di oggi e fissare un trigger chiaro per quando passerai a qualcosa di più complesso.\n\nLe trappole che fanno perdere più tempo sono spesso così:\n\n- Scegliere Kubernetes “per ogni evenienza”. Evitalo scrivendo uno o due bisogni che non puoi soddisfare con Compose, come eseguire su più nodi, self-healing oltre un singolo server o rilasci quasi zero-downtime.\n- Assumere che Kubernetes sostituisca monitoraggio e backup. Non lo fa. Decidi chi riceve gli alert, dove vanno i log e come ripristini il DB prima di scalare.\n- Trattare tutto come stateful. Tieni lo stato in un luogo (DB gestito, volume dedicato o servizio esterno) e rendi i container dell'app eliminabili.\n- Sottovalutare il lavoro su rete e sicurezza. Preventiva tempo per TLS, regole firewall, gestione dei segreti e accesso a minimo privilegio.\n\n- Aggiungere troppi strumenti troppo presto. Helm chart, service mesh e pipeline CI avanzate possono aiutare, ma ognuno aggiunge un sistema da debugare.\n\nEsempio: un'azienda esporta un'app da AppMaster e la distribuisce. Se il team passa il primo mese a mettere a punto add-on Kubernetes invece di impostare backup e alert base, il primo outage punterà comunque sul fatto che sono mancati i fondamentali. Parti dalle basi, poi aggiungi complessità solo quando te la sei guadagnata.\n\n## Checklist decisionale: Compose o Kubernetes?\n\nUsa questo come filtro rapido quando sei indeciso tra Docker Compose e Kubernetes. Non devi prevedere perfettamente il futuro. Ti serve lo strumento più piccolo che copre i rischi reali.\n\n### Quando Compose è di solito sufficiente\n\nCompose è spesso la risposta giusta quando la tua app è piccola e strettamente accoppiata (circa 1–5 container), il downtime durante gli aggiornamenti è accettabile, il traffico è stabile, i deploy sono manuali ma controllati e il tempo operativo è limitato, così meno parti in movimento è un vantaggio.\n\n### Quando Kubernetes inizia a ripagare\n\nKubernetes comincia a ripagare quando hai più parti in movimento che devono auto-ripararsi, requisiti di disponibilità più elevati, traffico frastagliato o imprevedibile, bisogno di rilasci più sicuri con rollback rapidi e un team che può gestire le operation day-2 (o usi Kubernetes gestito più DB gestiti).\n\nEsempio: un'attività locale con portale admin e API di prenotazione di solito si adatta a Compose. Un marketplace con rilasci frequenti e picchi stagionali beneficia spesso di Kubernetes o di una piattaforma che si occupa dei deploy per te (per app costruite in AppMaster, questo può significare eseguire su AppMaster Cloud).\n\n## Scenario di esempio: scegliere per una piccola impresa reale\n\nImmagina un salone locale che ha bisogno di un'app per prenotare appuntamenti. Ha un front end web semplice, un'API, un worker che invia promemoria e un database Postgres. Il proprietario vuole prenotazioni online, orari del personale e report base.\n\nPartono con un server affidabile e Docker Compose. Un file compose esegue quattro servizi: web, API, worker e Postgres. Aggiungono backup notturni, monitoraggio base e una policy di restart così i servizi tornano su dopo un reboot. Per un team piccolo e traffico stabile, questa è spesso la strada più calma e tiene "Docker Compose vs Kubernetes" fuori dalla lista delle distrazioni.\n\nDopo qualche mese il business cresce. La decisione cambia quando i picchi di traffico diventano reali (promozioni festive) e un singolo server rallenta, quando l'attività promette uptime 24/7 per le prenotazioni o quando si espandono e servono risposte più veloci in più regioni.\n\nA quel punto la checklist spesso punta a funzionalità di Kubernetes, ma solo se il team le userà davvero. L'autoscaling conta quando il carico è imprevedibile e puoi eseguire più repliche dell'API dietro un bilanciatore. I rolling update contano quando l'app deve essere aggiornata in orario lavorativo senza downtime evidente.\n\nUna decisione chiara spesso suona così: resta su Compose finché un server più buoni backup copre la promessa, poi passa a Kubernetes quando hai davvero bisogno di più nodi, deploy più sicuri e scaling controllato. Se costruisci con una piattaforma no-code come AppMaster, puoi applicare lo stesso ragionamento a dove e come distribuisci i servizi generati.\n\n## Prossimi passi: scegli una strada e mantienila gestibile\n\nUna volta scelta, l'obiettivo non è una configurazione perfetta. È una configurazione che puoi eseguire, aggiornare e ripristinare senza panico.\n\n### Se scegli Docker Compose\n\nCompose funziona meglio quando mantieni poche parti in movimento e scrivi per iscritto le basi. Al minimo, configura backup testati (database, upload e segreti di config), monitoraggio e alert base (uptime, spazio su disco, CPU/RAM, salute del DB), un piano di aggiornamento semplice (pull immagini, riavvio servizi, rollback), un luogo chiaro per vedere i log per primo e un runbook di disaster documentato (passi di restore, chi ha accesso, dove risiedono le chiavi).\n\nSe fai una sola cosa in più, crea un ambiente di staging che corrisponda a produzione. Molte storie di “Compose inaffidabile” sono in realtà “prod è diverso da test”.\n\n### Se scegli Kubernetes\n\nNon partire costruendo il tuo cluster. Usa un'opzione Kubernetes gestita e tieni il set di funzionalità minimo all'inizio. Punta a un namespace, un piccolo set di servizi e un processo di rilascio chiaro. Aggiungi parti avanzate solo quando puoi spiegare perché servono e chi le manterrà.\n\nUn buon primo traguardo è rolling update semplici per servizi stateless, più un piano per le parti stateful (DB, file) che di solito vivono fuori dal cluster.\n\nSe vuoi ridurre il lavoro operativo presto, AppMaster (appmaster.io) ti dà un percorso per costruire app complete senza codice e distribuirle su AppMaster Cloud, mantenendo comunque l'opzione di esportare il codice sorgente più tardi ed eseguirlo su AWS, Azure, Google Cloud o la tua infrastruttura quando hai bisogno di più controllo.