Container-Workflows erzeugen Artefakte in hoher Frequenz: Images, Layer, Container, Netzwerkdefinitionen, Volumes, temporäre Build-Dateien. In Entwicklungs- und CI-Umgebungen steigt dieser Datenbestand exponentiell, wenn er nicht kontrolliert bereinigt wird. Pruning und Storage Cleanup sind deshalb keine kosmetischen Aufgaben, sondern essenzielle Maßnahmen zur Sicherstellung stabiler, reproduzierbarer und performanter Systeme. Podman bietet hierfür granularere, präzisere Mechanismen als klassische daemonbasierte Engines.
Jeder Build erzeugt neue Layer. Jeder Pull lädt neue Digests. Selbst wenn Container längst nicht mehr existieren, können ihre referenzierten Layer im Storage verweilen. In rootless-Setups liegt dieser Storage im Home-Verzeichnis des Benutzers und wächst unbemerkt, bis er in Konflikt mit anderen Entwicklungsprozessen gerät.
Der Kern des Problems ist das Layer-Referenzmodell: solange irgendeine Referenz existiert – ein Tag, ein Container, ein Manifest –, bleibt die Layer erhalten. Stillehüter sind häufig Build-Artefakte aus Feature-Branches, einmal verwendete Basisimages oder Zwischenlayer aus Multi-Stage-Builds.
Ein diagnostisches Mittel ist podman system df, das
ähnlich wie das Docker-Pendant einen Überblick über genutzte, ungenutzte
und potenziell freigebbare Ressourcen liefert.
Podman trennt Cleanup-Aufgaben in verschiedene Zielgruppen. Das ermöglicht deutlich präzisere Kontrolle, erfordert aber auch ein Verständnis der Zusammenhänge.
podman image prune entfernt ausschließlich Images, die
von keinerlei Container referenziert werden. Unbenannte oder dangling
Tags sind primäre Kandidaten. Besonders Build-intensive Projekte
profitieren von dieser Maßnahme. Images, die einzig über manuell
gesetzte Tags existierten, verschwinden erst, wenn diese Tags entfernt
wurden.
podman container prune löscht Container, die im Status
„exited“ oder „created“ stehen. Diese Container haben keinen
Laufzeitnutzen mehr, blockieren aber Referenzen auf Images und
Volumes.
Ein häufiger Effekt: Auch wenn das entsprechende Image bereits unbenutzt erscheint, kann ein vergessener exited-Container verhindern, dass es gelöscht wird. Erst das Container-Pruning macht das Image-Pruning wirksam.
Volumes sind persistent – per Definition. Sie leben über
Container-Lifecycles hinweg. podman volume prune löscht nur
solche Volumes, die tatsächlich keiner Ressource mehr zugeordnet sind.
In produktionsnahen Setups ist das ein sensibler Bereich, daher sollte
Volume-Pruning mit Bedacht eingesetzt werden.
podman network prune entfernt nutzlose
benutzerdefinierte Netzwerke. Besonders bei lokalen Testaufbauten, in
denen mehrere isolierte Services simuliert werden, sammeln sich
zahlreiche vergessene Netzwerke an.
podman system prune ist der Rundumschlag: Images,
Container, Volumes, Netzwerke – alles, was ungenutzt ist, wird entfernt,
sofern es keine harten Referenzen mehr besitzt. Für CI/CD-Pipelines ist
dies oft der effektivste Ansatz, da jede Pipeline mit einer sauberen
Umgebung arbeitet.
Ein Image kann unbenutzt wirken, aber noch referenziert sein. Der typische Fall:
Tag gelöscht → Digest bleibt Container gelöscht → Volume bleibt Manifest gelöscht → Teil-Images bleiben
Layer-basierte Engines löschen nur das, was sicher frei ist. Das bedingt, dass Pruning teils stufenweise erfolgen muss: erst Container, dann Images, dann Volumes.
Ein häufiger Stolperstein sind Manifeste.
podman manifest rm entfernt lediglich die Manifestliste,
nicht die darunterliegenden Images. Dadurch bleiben viele Layer zurück,
bis explizit ein Image-Prune ausgeführt wird.
Rootless-Podman nutzt
$HOME/.local/share/containers/storage. Dieser Pfad ist
vielfach unbemerkt ein Speicherfresser. Entwickler arbeiten häufig mit
mehreren Projekten, mehreren App-Versionen, mehreren Experimenten. Ein
systematisches Cleanup ist hier unverzichtbar.
Ein nützlicher Ablauf für produktionsnahe Workflows:
CI-Systeme fahren zusätzlich nach jedem Job ein vollständiges
system prune.
Build-Systeme wie Buildah (von Podman intern verwendet) erzeugen temporäre Layer, die als Cache dienen. Diese Layer beschleunigen Builds erheblich, doch sie verharren im Storage, wenn sie nicht bereinigt werden. Podman entfernt diese Art von Layern nicht automatisch.
Ein gezieltes Löschen des Build-Caches wirkt hier Wunder. Viele Teams erstellen dafür periodische Jobs, die je nach Build-Frequenz täglich oder wöchentlich laufen.
In Pipelines ist deterministischer Zustand wichtiger als Build-Geschwindigkeit. Ein zwischen Builds geteilter Cache führt zu nicht reproduzierbaren Ergebnissen oder – schlimmer – zu emergenten Fehlern, die erst Tage später sichtbar werden.
Die klare Empfehlung:
Ein Lightweight-Container pro Job ist die stabilste, aber auch ressourcenintensivste Variante.
Lang laufende Projekte erzeugen Fragmente im Storage – Versionen, Patches, Hotfixes, experimentelle Branches, die nie wieder gebraucht werden. Die eigentliche Herausforderung liegt nicht im fehlenden Pruning, sondern darin, dass niemand weiß, welche Artefakte noch benötigt werden.
Hier haben sich automatisierte Abläufe bewährt:
In Enterprise-Setups wird dieses Pruning häufig an Registries gespiegelt: Artifacts bleiben in der Registry, aber nicht im lokalen Storage. Das reduziert den Entwickler-Footprint erheblich.
Selbst ohne ausgefeilte UI kann man den Lebenszyklus interner Artefakte visualisieren:
Jede Phase repräsentiert einen eigenen Zustand und bietet eigene Cleanup-Punkte.