¿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.