Kubernetes, la plataforma de orquestación de contenedores de código abierto más popular del mundo, se considera un hito importante en la historia de las tecnologías nativas de la nube Desarrollada internamente en Google y lanzada al público en 2014, Kubernetes ha permitido a las organizaciones alejarse de la infraestructura de TI tradicional y avanzar hacia la automatización de las tareas operativas vinculadas a la implementación, el escalado y la gestión de aplicaciones en contenedores (o microservicios). Aunque Kubernetes se ha convertido en el estándar de facto para la gestión de contenedores, muchas empresas también utilizan la tecnología para una gama más amplia de casos de uso.
Los contenedores, unidades ligeras de software que empaquetan el código y todas sus dependencias para ejecutarse en cualquier entorno, forman la base de Kubernetes y son de misión crítica para los microservicios modernos, el software nativo de la nube y los flujos de trabajo de DevOps .
Docker fue la primera herramienta de software de código abierto que popularizó la creación, implementación y gestión de aplicaciones en contenedores. Pero Docker carecía de una herramienta de "orquestación" automatizada, lo que hacía que a los equipos de ciencia de datos les llevara mucho tiempo y les resultara complejo escalar las aplicaciones. Kubernetes, también conocido como K8s, se creó específicamente para hacer frente a estos retos mediante la automatización de la gestión de aplicaciones en contenedores.
A grandes rasgos, la plataforma de orquestación de Kubernetes se ejecuta a través de contenedores con pods y nodos. Un pod opera uno o más contenedores Linux y puede ejecutarse en múltiplos para escalar y resistir fallos. Los nodos ejecutan los pods y suelen agruparse en un clúster Kubernetes, abstrayendo los recursos de hardware físicos subyacentes.
La infraestructura declarativa y basada en API de Kubernetes ha ayudado a liberar a DevOps y a otros equipos de los procesos manuales para que puedan trabajar de forma más independiente y eficiente en la consecución de sus objetivos. En 2015, Google donó Kubernetes como tecnología semilla a la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), el centro de código abierto y neutralidad de proveedores de la computación nativa de la nube.
Hoy en día, Kubernetes se utiliza ampliamente en producción para gestionar Docker y esencialmente cualquier otro tipo de tiempo de ejecución de contenedores. Aunque Docker incluye su propia herramienta de orquestación, llamada a, la mayoría de los desarrolladores eligen en su lugar la orquestación de contenedores Kubernetes.
Como sistema de código abierto, los servicios de Kubernetes son compatibles con los principales proveedores de servicios en la nube pública, como IBM, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google. Kubernetes también puede ejecutarse en servidores bare metal y máquinas virtuales en entornos de nube privada, nube híbrida y edge, siempre que el sistema operativo anfitrión sea una versión de Linux o Windows.
A continuación se presenta un resumen de los seis principales casos de uso de Kubernetes que revelan cómo Kubernetes está transformando la infraestructura de TI.
Los sitios web con mucho tráfico y las aplicaciones de cloud computing reciben millones de solicitudes de usuarios cada día. Una ventaja clave del uso de Kubernetes para la implementación de aplicaciones en la nube a gran escala es el autoescalado. Este proceso permite que las aplicaciones se ajusten automáticamente a los cambios de la demanda, con rapidez, eficacia y un tiempo de inactividad mínimo. Por ejemplo, cuando la demanda fluctúa, Kubernetes permite que las aplicaciones se ejecuten de forma continua y respondan a los cambios en los patrones de tráfico web Esto ayuda a mantener la cantidad adecuada de recursos de carga de trabajo, sin aprovisionamiento excesivo o insuficiente.
Kubernetes emplea el autoescalado horizontal de pods (HPA) para llevar a cabo el equilibrio de carga (en cuanto al uso de la CPU o las métricas personalizadas) escalando el número de réplicas de pods (clones que facilitan la autorreparación) relacionadas con una implementación específica. Así se mitigan posibles problemas como picos de tráfico, problemas de hardware o interrupciones de la red.
Nota: el HPA no debe confundirse con el autoescalado vertical de pods de Kubernetes (VPA), que asigna recursos adicionales, como memoria o CPU, a los pods que ya se están ejecutando para la carga de trabajo.
Sectores como el gobierno, la ciencia, las finanzas y la ingeniería dependen en gran medida de la computación de alto rendimiento (HPC), la tecnología que procesa big data para realizar cálculos complejos. La HPC utiliza potentes procesadores a velocidades extremadamente altas para tomar decisiones instantáneas basadas en datos. Los usos reales de la HPC incluyen la automatización del comercio bursátil, la predicción meteorológica, la secuenciación del ADN y la simulación de vuelos de aviones.
Los sectores con gran carga de HPC utilizan Kubernetes para gestionar la distribución de cálculos HPC en entornos híbridos y multinube. Kubernetes también puede servir como herramienta flexible para soportar el procesamiento de trabajos por lotes implicados en cargas de trabajo informáticas de alto rendimiento, lo que mejora la portabilidad de datos y código.
La creación e implementación de sistemas de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) requiere enormes volúmenes de datos y procesos complejos como la computación de alto rendimiento y el análisis de big data. La implementación del machine learning en Kubernetes facilita a las organizaciones la automatización de la gestión y el escalado de los ciclos de vida de ML y reduce la necesidad de intervención manual.
Por ejemplo, la plataforma de orquestación en contenedores Kubernetes puede automatizar partes de los flujos de trabajo de mantenimiento predictivo de IA y ML, incluidas las comprobaciones del estado de salud y la planificación de recursos. Además, Kubernetes puede ampliar o reducir las cargas de trabajo de ML para satisfacer las demandas de los usuarios, ajustar el uso de recursos y controlar los costes.
El machine learning se basa en modelos de lenguaje de gran tamaño para llevar a cabo el procesamiento del lenguaje natural (PLN) de alto nivel, como la clasificación de textos, el análisis de sentimientos y la traducción automática, y Kubernetes ayuda a acelerar la implementación de modelos de lenguaje de gran tamaño para automatizar el proceso de PLN. A medida que más y más organizaciones recurren a las capacidades de IA generativa, utilizan Kubernetes para ejecutar y escalar modelos de IA generativa, lo que proporciona alta disponibilidad y tolerancia a fallos.
En general, Kubernetes proporciona la flexibilidad, portabilidad y escalabilidad necesarias para entrenar, probar, programar e implementar ML y modelos generativos de IA.
Los microservicios (o arquitectura de microservicios) ofrecen un enfoque moderno de arquitectura nativa de la nube en la que cada aplicación se compone de numerosos componentes o servicios más pequeños, poco conectados e implementables de forma independiente. Por ejemplo, los grandes sitios web de comercio electrónico minorista están formados por muchos microservicios. Estos suelen incluir un servicio de pedido, un servicio de pago, un servicio de envío y un servicio de atención al cliente. Cada servicio tiene su propia API REST, que los demás servicios utilizan para comunicarse con él.
Kubernetes se diseñó para gestionar la complejidad que implicaba gestionar todos los componentes independientes que se ejecutaban simultáneamente en la arquitectura de microservicios. Por ejemplo, la característica de alta disponibilidad (HA) integrada de Kubernetes garantiza las operaciones continuas incluso en caso de fallo, y la característica de autorreparación de Kubernetes se activa si una aplicación en contenedores o un componente de la aplicación se cae. La característica de autorreparación puede volver a implementar instantáneamente la aplicación o el componente de la aplicación, igualando el estado deseado, lo que ayuda a mantener el tiempo de actividad y la fiabilidad.
Kubernetes está diseñado para utilizarse en cualquier lugar, lo que facilita a las organizaciones la migración de aplicaciones de entornos locales a entornos de nube híbrida y multinube . Kubernetes estandariza la migración proporcionando a los desarrolladores de software comandos integrados para una implementación eficaz de las aplicaciones. Kubernetes también puede introducir cambios en las aplicaciones y ampliarlas o reducirlas en función de las necesidades del entorno.
Kubernetes ofrece portabilidad entre entornos locales y en la nube, ya que separa los detalles de infraestructura de las aplicaciones. Esto elimina la necesidad de dependencias de aplicaciones específicas de la plataforma y facilita el traslado de aplicaciones entre distintos proveedores de nube o centros de datos con un esfuerzo mínimo.
Para los equipos de DevOps empresariales, poder actualizar e implementar aplicaciones rápidamente es fundamental para el éxito del negocio. Kubernetes facilita a los equipos tanto el desarrollo como el mantenimiento de sistemas de software para incrementar la agilidad general. Además, la interfaz API de Kubernetes permite a los desarrolladores de software y otras partes interesadas en DevOps ver, acceder, implementar, actualizar y optimizar fácilmente sus ecosistemas de contenedores.
CI/CD, que significa integración continua (CI) y entrega continua (CD),se ha convertido en un aspecto clave del desarrollo de software. En DevOps, CI/CD agiliza la codificación, las pruebas y la implementación de aplicaciones proporcionando a los equipos un único repositorio para almacenar el trabajo y herramientas de automatización para combinar y probar el código de forma coherente y garantizar su funcionamiento. Kubernetes desempeña un papel importante en las canalizaciones CI/CD nativas de la nube al automatizar la implementación de contenedores en entornos de infraestructura en la nube y garantizar un uso eficiente de los recursos.
Kubernetes desempeña un papel crucial en la infraestructura de TI, como demuestran sus numerosos casos de uso de valor añadido que van más allá de la orquestación de contenedores. Esta es la razón por la que tantas empresas siguen implementando Kubernetes. En una encuesta Cloud Native Survey llevada a cabo en 2021 realizada por el CNCF, se muestra que el uso de Kubernetes ha alcanzado su punto más alto, con un 96 % de organizaciones que utilizan o evalúan la plataforma en contenedores. Según el mismo estudio, el uso de Kubernetes sigue aumentando en las regiones tecnológicas emergentes, como África, donde el 73 % de los encuestados utiliza Kubernetes en producción.
Kubernetes programa y automatiza tareas integrales para la gestión de arquitecturas basadas en contenedores, que abarcan la implementación de contenedores, las actualizaciones, el descubrimiento de servicios, el aprovisionamiento de almacenamiento, el equilibrio de carga, la monitorización del estado de salud y mucho más. En IBM estamos ayudando a los clientes a modernizar sus aplicaciones y optimizar su infraestructura de TI con Kubernetes y otras soluciones nativas de la nube.
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