¿Qué es Ku­be­r­ne­tes y cómo funciona?

Ku­be­r­ne­tes es una pla­ta­fo­r­ma de código abierto para la im­ple­me­n­ta­ción, escalado y gestión au­to­ma­ti­za­da de apli­ca­cio­nes en co­n­te­ne­do­res. Organiza los co­n­te­ne­do­res en clústeres y asegura que los servicios funcionen de manera confiable y eficiente. Con funciones como la di­s­tri­bu­ción de carga, la au­to­rre­pa­ra­ción y los de­s­plie­gues, Ku­be­r­ne­tes si­m­pli­fi­ca eno­r­me­me­n­te la operación de apli­ca­cio­nes modernas.

¿Qué es Ku­be­r­ne­tes?

Ku­be­r­ne­tes (K8s) es un sistema de código abierto para la or­que­s­ta­ción de co­n­te­ne­do­res, de­sa­rro­lla­do ori­gi­na­l­me­n­te por Google y ac­tua­l­me­n­te ge­s­tio­na­do por la Cloud Native Computing Fou­n­da­tion (CNCF). Ad­mi­ni­s­tra apli­ca­cio­nes en co­n­te­ne­do­res en entornos di­s­tri­bui­dos, au­to­ma­ti­za­n­do el inicio, escalado, su­pe­r­vi­sión y su­s­ti­tu­ción de co­n­te­ne­do­res según sea necesario.

La ar­qui­te­c­tu­ra, escrita en el lenguaje de pro­gra­ma­ción Go, se basa en un nodo maestro y varios nodos de trabajo, donde di­fe­re­n­tes co­m­po­ne­n­tes como el pla­ni­fi­ca­dor se encargan de las tareas de gestión central. A través de co­n­fi­gu­ra­cio­nes de­cla­ra­ti­vas (por ejemplo, en archivos YAML) se definen los estados deseados que Ku­be­r­ne­tes asegura de manera continua. La he­rra­mie­n­ta está orientada tanto a su uso en la nube como en entornos locales o centros de datos on-premises.

¿Cómo funciona Ku­be­r­ne­tes?

Ku­be­r­ne­tes es un sistema de or­que­s­ta­ción de co­n­te­ne­do­res. Esto significa que el software no está diseñado para crear co­n­te­ne­do­res, sino para ge­s­tio­nar­los. Para ello, Ku­be­r­ne­tes se basa en la au­to­ma­ti­za­ción de procesos, lo que si­m­pli­fi­ca las tareas de prueba, ma­n­te­ni­mie­n­to y de­s­plie­gue de apli­ca­cio­nes. La ar­qui­te­c­tu­ra de Ku­be­r­ne­tes consiste en una jerarquía bien es­tru­c­tu­ra­da:

• Co­n­te­ne­dor: un co­n­te­ne­dor incluye apli­ca­cio­nes y entornos de software.
• Pod: es la unidad básica de Ku­be­r­ne­tes y agrupa co­n­te­ne­do­res que deben trabajar juntos dentro de una apli­ca­ción.
• Nodo: en cada nodo se ejecutan uno o varios pods, que pueden residir en máquinas físicas o virtuales.
• Clúster: varios nodos se agrupan en un clúster.

Además, la ar­qui­te­c­tu­ra de Ku­be­r­ne­tes se basa en el principio de nodos maestro y de trabajo. Los nodos de trabajo ejecutan las cargas de trabajo y co­n­s­ti­tu­yen las partes co­n­tro­la­das del sistema, mientras que los nodos maestro se encargan de la gestión y el control del clúster.

Entre las tareas de un maestro está, por ejemplo, di­s­tri­buir pods en nodos. Gracias a su vi­gi­la­n­cia constante, el maestro también puede in­te­r­ve­nir cuando un nodo falla y du­pli­car­lo au­to­má­ti­ca­me­n­te para ga­ra­n­ti­zar la es­ta­bi­li­dad del sistema. El estado actual siempre se compara con un estado deseado y se ajusta si es necesario. Tales ope­ra­cio­nes ocurren au­to­má­ti­ca­me­n­te. Sin embargo, el maestro también es el punto de acceso para los ad­mi­ni­s­tra­do­res, quienes pueden orquestar los co­n­te­ne­do­res a través de él.

Nodos de trabajo en Ku­be­r­ne­tes

El nodo de trabajo es un servidor físico o virtual en el que uno o varios co­n­te­ne­do­res están activos. El nodo incluye un entorno de ejecución para los co­n­te­ne­do­res. Además, está activo el llamado Kubelet, que es un co­m­po­ne­n­te que permite la co­mu­ni­ca­ción con el maestro. Este co­m­po­ne­n­te también inicia y detiene co­n­te­ne­do­res. El Kubelet utiliza cAdvisor, un servicio que registra el uso de recursos y facilita el análisis del re­n­di­mie­n­to. Fi­na­l­me­n­te, el Kube-proxy gestiona el tráfico de red y realiza el balanceo de carga mediante pro­to­co­los como TCP.

Nodo maestro en Ku­be­r­ne­tes

El maestro también es un servidor dentro del clúster. Para ga­ra­n­ti­zar el control y la su­pe­r­vi­sión de los nodos, en el maestro se ejecuta el Co­n­tro­ller Manager, que agrupa varios procesos ese­n­cia­les:

• El Node Co­n­tro­ller supervisa los nodos y reacciona cuando uno falla.
• El Re­pli­ca­tion Co­n­tro­ller garantiza que siempre se ejecute el número deseado de pods si­mu­l­tá­nea­me­n­te. En co­n­fi­gu­ra­cio­nes modernas, es re­em­pla­za­do en gran medida por Re­pli­ca­Sets, que ge­ne­ra­l­me­n­te se gestionan a través de de­s­plie­gues.
• El Endpoints Co­n­tro­ller gestiona los objetos endpoint, que es re­s­po­n­sa­ble de conectar los servicios con los pods.
• Los Service Account y Token Co­n­tro­lle­rs ad­mi­ni­s­tran los espacios de nombres y crean tokens de acceso a la API.

Además del Co­n­tro­ller Manager, en el nodo maestro se ejecuta la base de datos etcd. En esta base de datos de clave-valor, se guarda la co­n­fi­gu­ra­ción del clúster, de cuya gestión es re­s­po­n­sa­ble el nodo maestro. El co­m­po­ne­n­te Scheduler permite al maestro au­to­ma­ti­zar la di­s­tri­bu­ción de pods entre los nodos. La conexión con los nodos se establece mediante el API server integrado en el maestro. Este pro­po­r­cio­na una interfaz REST y, mediante JSON, in­te­r­ca­m­bia in­fo­r­ma­ción con el clúster. De este modo, por ejemplo, los di­fe­re­n­tes co­n­tro­la­do­res también pueden acceder a los nodos.

Ku­be­r­ne­tes y Docker: ¿co­m­pe­ti­do­res?

La cuestión sobre cuál ofrece un mejor re­n­di­mie­n­to en la co­m­pa­ra­ción Ku­be­r­ne­tes vs. Docker no tiene mucho sentido, ya que ambas te­c­no­lo­gías se utilizan co­n­ju­n­ta­me­n­te. Docker (u otra pla­ta­fo­r­ma de co­n­te­ne­do­res como rkt) es re­s­po­n­sa­ble de la creación y ejecución de co­n­te­ne­do­res también en Ku­be­r­ne­tes. Ku­be­r­ne­tes accede a estos co­n­te­ne­do­res y se encarga de la or­que­s­ta­ción y au­to­ma­ti­za­ción de procesos. Ku­be­r­ne­tes por sí solo no crea co­n­te­ne­do­res, se encarga de ge­s­tio­nar­los y or­que­s­tar­los.

La verdadera co­m­pe­te­n­cia se da con Docker Swarm. Se trata de una he­rra­mie­n­ta de or­que­s­ta­ción nativa de Docker. Esta he­rra­mie­n­ta también opera con clústeres y ofrece funciones similares a Ku­be­r­ne­tes.

¿Cuáles son las ventajas de Ku­be­r­ne­tes?

Ku­be­r­ne­tes ofrece una variedad de ventajas que mejoran tanto la es­ca­la­bi­li­dad como la seguridad operativa y la efi­cie­n­cia.

✓ Escalado au­to­má­ti­co: para ahorrar costes, Ku­be­r­ne­tes puede apro­ve­char los recursos de manera óptima. En lugar de mantener en fu­n­cio­na­mie­n­to máquinas que no se necesitan ac­tua­l­me­n­te, Ku­be­r­ne­tes puede liberar estos recursos y uti­li­zar­los para otras tareas o si­m­ple­me­n­te no usarlos, lo que puede ahorrar costes.

✓ Alta to­le­ra­n­cia a fallos: a través de la re­pli­ca­ción y la re­s­tau­ra­ción au­to­má­ti­ca, Ku­be­r­ne­tes asegura que las apli­ca­cio­nes continúen fu­n­cio­na­n­do incluso ante errores de co­m­po­ne­n­tes in­di­vi­dua­les.

✓ Or­que­s­ta­ción eficiente en cuanto a recursos: los pods y los co­n­te­ne­do­res se di­s­tri­bu­yen de manera in­te­li­ge­n­te en los nodos di­s­po­ni­bles, lo que permite apro­ve­char al máximo la capacidad de cálculo.

✓ De­s­plie­gue y reversión sencillos: pueden de­s­ple­gar­se nuevas versiones de apli­ca­cio­nes con un esfuerzo mínimo. Si es necesario, también es posible volver rá­pi­da­me­n­te a versiones an­te­rio­res.

✓ In­de­pe­n­de­n­cia respecto a la pla­ta­fo­r­ma: Ku­be­r­ne­tes funciona en se­r­vi­do­res locales, en la nube o en una nube híbrida, ma­n­te­nie­n­do la po­r­ta­bi­li­dad de las cargas de trabajo.

✓ De­s­cu­bri­mie­n­to de servicios y balanceo de carga: Ku­be­r­ne­tes detecta au­to­má­ti­ca­me­n­te los servicios dentro del clúster y di­s­tri­bu­ye el tráfico de manera uniforme, sin necesidad de ba­la­n­cea­do­res de carga externos.

✓ Gestión eficiente a través de API: mediante una API central, se pueden gestionar y au­to­ma­ti­zar todos los co­m­po­ne­n­tes del clúster, incluso uti­li­za­n­do he­rra­mie­n­tas externas y pipelines de CI/CD.

¿Para qué sirve Ku­be­r­ne­tes?

Ku­be­r­ne­tes es es­pe­cia­l­me­n­te adecuado cuando se operan apli­ca­cio­nes en co­n­te­ne­do­res y se necesita una in­frae­s­tru­c­tu­ra escalable y altamente di­s­po­ni­ble. Además, se pueden ide­n­ti­fi­car los si­guie­n­tes casos de uso:

• Ar­qui­te­c­tu­ras de mi­cro­se­r­vi­cios: en la práctica, K8s se utiliza con fre­cue­n­cia para operar ar­qui­te­c­tu­ras de mi­cro­se­r­vi­cios, donde muchos servicios pequeños se de­sa­rro­llan, prueban y ac­tua­li­zan de forma in­de­pe­n­die­n­te. Las empresas usan Ku­be­r­ne­tes para au­to­ma­ti­zar los entornos de de­sa­rro­llo y pro­du­c­ción, y así poder responder más rá­pi­da­me­n­te a nuevas demandas.
• CI/CD: Ku­be­r­ne­tes también se emplea en el ámbito de la in­te­gra­ción continua y el de­s­plie­gue continuo, ya que permite au­to­ma­ti­zar los de­s­plie­gues y gestionar las versiones de manera ordenada.
• Mu­l­ti­cloud y nube híbrida: en es­tra­te­gias mu­l­ti­cloud o de nube híbrida, Ku­be­r­ne­tes se utiliza para pro­po­r­cio­nar cargas de trabajo de forma in­de­pe­n­die­n­te a la pla­ta­fo­r­ma y moverlas de manera flexible entre di­fe­re­n­tes pro­vee­do­res de la nube o centros de datos.
• Big data: además, Ku­be­r­ne­tes también es adecuado para proyectos de datos masivos y apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co, en los que muchos co­n­te­ne­do­res de corta duración se ejecutan en paralelo.
• Grandes pla­ta­fo­r­mas: Ku­be­r­ne­tes es im­pre­s­ci­n­di­ble para grandes pla­ta­fo­r­mas con un elevado número de usuarios, pe­r­mi­tie­n­do gestionar au­to­má­ti­ca­me­n­te picos de tráfico y ga­ra­n­ti­zar la to­le­ra­n­cia a fallos.