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Die traditionelle Netzwerksegmentierung funktioniert nicht für Microservices. IP-Adressen und Ports können die API-Kommunikation nicht schützen, wenn Dienste dynamisch in Containern hoch- und heruntergefahren werden.

Unternehmen, die Microservices-Architekturen betreiben, benötigen einen anderen Ansatz: identitätsbasierte Segmentierung, die Diensten folgt, wo immer sie ausgeführt werden.

CISOs suchen nach Open-Source-Mikrosegmentierungstools, die Folgendes können:

  • Netzwerksicherheitsrichtlinien zwischen APIs durchsetzen, um nicht autorisierten Datenverkehr zu blockieren
  • Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) ermöglichen, um Benutzer- und Geräteberechtigungen zu definieren

Wir haben die 10 besten Open-Source-Mikrosegmentierungstools basierend auf GitHub-Sternen und aktiver Entwicklung bewertet.

Die 10 besten Open-Source-Mikrosegmentierungstools

Tabelle 1: Marktanwesenheit

Anbieter
Anzahl GitHub-Sterne
Anzahl GitHub-Mitwirkende
Unterstützte Sprachen
Wichtige Integrationen
Quellcode
Istio
35.098
1.025
Go,
Shell,
Makefile,
CSS,
HTML,
Python
cert-manager,
Grafana,
Jaeger,
Kiali,
Prometheus,
SPIRE,
Apache SkyWalking,
Zipkin,
Drittanbieter-Load-Balancer
HashiDays
27.874
910

Go,
MDX,
SCSS.,
JavaScript,
Handlebars,
Shell
CloudKinetics,
Insight,
3Cloud,
Atos,
Microsoft Azure,
Oracle Cloud Infrastructure,
AWS,
ACCUKNOX
Cilium
18.731
745
Go,
C,
Shell,
Makefile,
Dockerfile,
Smarty
AWS,
Google Kubernetes Engine (GKE),
Dataplane V2,
Anthos,
Azure CNI
Linkerd
10.453
354
Go,
Rust,
JavaScript,
Shell,
Smarty,
Makefile
ExternalDNS,
Consul,
Istio,
Knative
Flannel
8.530
235
Go,
Shell,
C,
Makefile,
Dockerfile
Nicht angegeben
Tigera
5.536
345
Go,
C,
Python,
Shell,
Makefile ,
PowerShell
OpenStack,
Flannel
Meshery
4.927
605
JavaScript,
Go,
Mustache,
CSS,
Makefile,
Open Policy Agent
AWS,
Kong .
OpenEBSMesh.
SPIFFE.
Prometheus
Kumahq
3.535
101
Go,
Makefile,
Shell,
Mustache,
JavaScript,
HTML
Native API-Verwaltungslösungen
Open Service Mesh
2.583
374
Go,
Shell,
Makefile,
C++,
Starlark
Dapr,
Prometheus,
Flagger,
Pyroscope
Traefik Mesh
2.004
31
Go,
Makefile,
Dockerfile
Amazon EKS,
K3S,
Azure Kubernetes Service,
Google Kubernetes Engine

Auswahlkriterien:

  • GitHub-Sterne: 2.500+
  • GitHub-Mitwirkende: 30+
  • Aktuelle Updates: Mindestens eine Veröffentlichung in der letzten Woche
  • Sortiert nach GitHub-Sternen (absteigend)

1. Istio

Offene Plattform zur Steuerung der API-Kommunikation durch Vernetzung von Microservices.

RBAC-Funktionen

Istio ermöglicht Mikrosegmentierung innerhalb eines Mesh durch Festlegung von:

Rollen: Definieren Sie Benutzerberechtigungen, die die Aktivitäten festlegen, die ein Benutzer ausführen kann. Kategorisieren Sie Rollen nach Aufgaben und Identitäten.

Beispiel: Ein Administrator definiert die Rolle als „Benutzer Mert, der vom Bookstore-Frontend-Service aus ruft“, kombiniert mit der Rollenidentität des aufrufenden Service (Bookstore-Frontend) und des Endbenutzers (Mert).

Zugriffsbeschränkungen: Erstellen Sie RBAC-Richtlinien.

Beispiel: Ein Datenbankadministrator legt Beschränkungen fest, nach denen DB-Administratoren vollen Zugriff auf die Backend-Dienste der Datenbank haben, ein Webclient jedoch nur auf den Frontend-Service zugreifen kann.

Abbildung 1: Istio-Mikrosegmentierung mit RBAC-Architektur

Quelle: Istio1

Die Rolle „products-viewer“ hat Lesezugriff („GET“ und „HEAD“). Einem Benutzer mit dieser Rolle kann die Anfrage und Antwort an einen Microservice im „default“-Namespace erlaubt werden.

Abbildung 2: Beispiel für eine Microservice-Abfrage mit Istio

Quelle: Istio2

2. Consul

HashiCorp’s Microservice-Netzwerklösung mit Mikrosegmentierungsfunktionen zur Verwaltung der API-Kommunikation. Bietet Microservice-Discovery und Mesh.

Administratoren können:

  • Datenanfragen manuell über die Befehlszeile oder API definieren
  • Den Prozess „Microservice-Discovery und Mesh“ in Kubernetes automatisieren

Dadurch wird sichergestellt, dass die Kommunikation zwischen Diensten autorisiert ist.

Video 1: Einführung in die Mikrosegmentierung mit gegenseitiger Proxy-Authentifizierung bei HashiCorp Consul

Quelle: HashiCorp3

3. Cillium

Ermöglicht Multi-Cluster-Kubernetes-Deployments für Service-Discovery, Mikrosegmentierung und Verwaltung von Netzwerksicherheitsrichtlinien.

Wichtiger Unterschied: Implementiert Sicherheitsregeln basierend auf der Identität von Service/Container statt auf IP-Adresse. Administratoren verwenden Richtlinien auf verschiedenen Ebenen, um den Datenverkehr innerhalb eines Kubernetes-Clusters zu steuern.

Beispiel: Mikrosegmentierung für Urlaubsflüge

Szenario: Passagiere auf einem Urlaubsflug mit verschiedenen Klassen.

Namespaces:

  • „Economy“ für Passagiere der Economy-Klasse
  • „Business“ für Passagiere der Business-Klasse
  • „First“ für Passagiere der First-Klasse

Regel: Passagiere können nur auf die Dienste ihrer Klasse (Namespace) zugreifen.

Abbildung 3: Administratoren erstellen drei unterschiedliche Namespaces mit Cillium

Abbildung 4: Administratoren erstellen die Dienste, auf die jeder Benutzer in diesem Namespace (z. B. economy) mit Cillium zugreift

Kommunikationsmuster (manuell konfiguriert):

  • Eingehend von Workloads innerhalb desselben Namespace (economy)
  • Ausgehend zu Workloads innerhalb desselben Namespace (economy)

Wenn ein Passagier der Economy-Klasse einen Dienst innerhalb desselben Namespace anfragt, erlaubt Cilium den Zugriff.

Abbildung 5: Mikrosegmentierungsrichtlinie in Aktion mit Cillium

Quelle: Isovalent4

4. Linkerd

Service-Mesh-Softwareebene mit Mikrosegmentierungsfunktionen. Erleichtert die Kommunikation zwischen Diensten oder Microservices über einen Proxy.

Video 2: Was ist Linkerd

Quelle: Linkerd5

5. Flannel

Open-Source-Virtual-Netzwerkprojekt für Kubernetes. Ermöglicht Administratoren, Richtlinien basierend auf der Art und Weise durchzusetzen, wie der Datenverkehr zwischen Containern geroutet wird.

Einschränkung: Konzentriert sich auf die Segmentierung von Netzwerken. Bietet keine Funktion zur Durchsetzung von Richtlinien zur Regelung, wie Container mit dem Host kommunizieren. Stellt ein Plugin für die Container-Netzwerkschnittstelle (CNI) zur Konfiguration von Containern bereit.

6. Calico

Tigera’s Open-Source-Netzwerkprojekt, das es Kubernetes- und Nicht-Kubernetes-/Legacy-Workloads ermöglicht, isolierte Netzwerke basierend auf einer Zero-Trust-Architektur aufrechtzuerhalten.

Isolieren, schützen und sichern Sie mehrere Sicherheitsdomänen, darunter:

  • Kubernetes-Workloads
  • Namespaces
  • Mandanten
  • Hosts

Komponenten

Calico CNI: L3/L4-Netzwerksteuerungsebene, die es Administratoren ermöglicht, Microserver zu konfigurieren. Erstellt isolierte Umgebungen über Host-zu-Host-Kommunikationsflüsse. Erstellen Sie auf Richtlinien basierende kleinere Segmente zwischen Kommunikationsprotokollen zum Schutz von:

  • Containern
  • Kubernetes-Clustern
  • Virtuellen Maschinen
  • Nativen Host-Workloads

Calico-Netzwerkrichtliniensuite: Ermöglicht das Festlegen von Richtlinien bei der Konfiguration von Microservices. Administratoren können:

  • „Namespace“ verwenden, um Berechtigungen bestimmten IP-Adressen über isolierte Container oder virtuelle Umgebungen hinweg zuzuweisen
  • Netzwerkeinstellungen für geteilte Netzwerke erstellen, die IP-Adressen einschränken

Video 3: Aktivierung der Workload-Mikrosegmentierung mit Calico

Quelle: Tigera6

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7. Meshery

Open-Source-Cloud-Native-Microservice-Manager.

Bei der Verwaltung von Microservices erstellen Administratoren:

Logische Gruppierung: Segmentieren Sie Umgebungen, um relevante Verbindungen und Anmeldeinformationen logisch zu gruppieren. Einfacher zu verwalten als alle Verbindungen separat zu behandeln.

Ressourcenfreigabe: Verbinden Sie Umgebungen, um Workspaces zuzuweisen. Teammitglieder teilen sich Ressourcen.

Video 4: Meshery-Design

Quelle: Meshery7

8. Kuma

Open-Source-Control-Plane für Service-Mesh, das Microservice-Kommunikation und -Routing bereitstellt.

Organisationen erstellen Service-Meshes basierend auf Identität und Verschlüsselung. Administratoren können eingehende Anfragen in Kubernetes erlauben oder ablehnen.

Abbildung 6: Kuma-Benutzeroberfläche

Quelle: Kuma8

9. Open Service Mesh (OSM)

Cloud-native Service-Mesh, das Benutzern die Verwaltung von Microservices ermöglicht.

Führt eine auf Envoy basierende Steuerungsebene in Kubernetes aus, konfiguriert über APIs. Benutzer können:

  • Erlauben/Verweigern von Anfragen für die Netzwerkkommunikation zwischen APIs senden
  • Die Kommunikation zwischen Diensten über Cluster hinweg sichern
  • Fein granulierte Zugriffssteuerungsrichtlinien für Dienste definieren

Video 5: Definition fein granulierter Zugriffssteuerungsrichtlinien für Dienste mit Open Service Mesh (OSM)

Quelle: Microsoft Azure9

10. Traefik Mesh

Open-Source-Service-Mesh mit Mikrosegmentierungsfunktionen. Container-nativ, läuft in Ihrem Kubernetes-Cluster.

Video 6: Traefik Enterprise-Demonstration von Microservices

Quelle: 10

So wählen Sie ein Open-Source-Mikrosegmentierungstool aus

1. Bewerten Sie den Ruf des Tools

Die Anzahl der GitHub-Sterne und Mitwirkenden zeigt die Beliebtheit. Tools mit höherer Beliebtheit erhalten:

  • Aktuellere Brancheninformationen, Trends, Entwicklungen
  • Mehr Unterstützung durch die Community

2. Analysieren Sie die Funktionen des Tools

Die meisten Open-Source-Mikrosegmentierungslösungen umfassen Microservice-Management, Richtliniendurchsetzung, Anmeldeoptionen.

Wenn Ihr Unternehmen Mikrosegmentierung für mehrere Anwendungen verwendet, suchen Sie nach einer umfassenden Lösung.

Beispiel: Ein Unternehmen, das identitätsbasierte Zugriffsbeschränkungen sucht, sollte ein System mit rollenbasierten Zugriffskontrollfunktionen (RBAC) wählen.

3. Vergleichen Sie Open-Source- mit Closed-Source-Alternativen

Einschränkungen von Open-Source:

  • Begrenzte Integrationen
  • Weniger fortgeschrittene Funktionalität

Vorteile von Closed-Source:

  • Maßgeschneideltere Lösung
  • Umfassendere Funktionen (Cloud-Sicherheitskonfigurationsmanagement (CSPM))
  • Automatisierung von Netzwerkänderungen
  • Konfigurationsüberwachung
  • Netzwerktopologie-Mapping
  • Cloud-Discovery- und Expositionsmanagement (CDEM)

Kann für Ihr Unternehmen produktiver sein.

Weiterführende Lektüre

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

Cem Dilmegani (2026) - "Die 10 besten Open-Source-Mikrosegmentierungstools". Online veröffentlicht auf AIMultiple.com. Abgerufen am 28. Januar 2026, von: https://aimultiple.com/open-source-micro-segmentation-tools [Online-Ressource]

Dilmegani, C. (2026, 28. Januar). Die 10 besten Open-Source-Mikrosegmentierungstools. AIMultiple. https://aimultiple.com/open-source-micro-segmentation-tools

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Cem Dilmegani
Cem Dilmegani
Leitender Analyst
Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.
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