Kubernetes

¿Por qué Kubernetes?

Kubernetes resuelve el problema que aparece cuando Docker ya no es suficiente: tienes decenas o cientos de contenedores que necesitan coordinarse, escalar, reiniciarse y comunicarse entre sí. Sin orquestación, administrar contenedores en producción a escala se convierte en una pesadilla operativa.

Para nuestros clientes, Kubernetes significa que sus aplicaciones se recuperan solas de fallos, escalan automáticamente cuando la demanda sube y se actualizan sin interrumpir el servicio.

Cómo lo usamos

Orquestación de aplicaciones empresariales

Desplegamos ERP, CRM, e-commerce y servicios de Business Intelligence en clusters de Kubernetes. Cada componente — aplicación, base de datos, caché, cola de mensajes — corre como un servicio independiente que Kubernetes mantiene vivo, escalado y accesible.

# Ejemplo: Deployment con auto-scaling
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: erp-web
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: erp-web
  template:
    spec:
      containers:
        - name: erp
          image: odoo:17
          resources:
            requests:
              cpu: "500m"
              memory: "512Mi"
            limits:
              cpu: "1000m"
              memory: "1Gi"
---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: erp-web-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: erp-web
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70

Alta disponibilidad

Configuramos clusters con múltiples nodos donde Kubernetes distribuye las réplicas de cada servicio. Si un nodo falla, los pods se reprograman automáticamente en los nodos restantes en segundos. Para nuestros clientes esto significa zero-downtime real — no teórico.

Despliegues sin interrupción

Cada actualización de aplicación se ejecuta con rolling updates: Kubernetes levanta las nuevas versiones antes de apagar las anteriores, verifica que funcionen correctamente (readiness probes) y si algo falla, hace rollback automáticamente a la versión anterior.

Gestión de ambientes

Un solo cluster puede contener múltiples ambientes aislados por namespace — desarrollo, staging, producción — cada uno con sus propios recursos, configuraciones y políticas de acceso. Esto simplifica la administración y reduce costos de infraestructura.

Dónde desplegamos Kubernetes

Implementamos Kubernetes en el entorno que mejor se adapte al cliente:

• Cloud administrado — EKS (AWS), AKS (Azure), GKE (Google Cloud) para clusters sin administrar el control plane
• On-premise — K3s o RKE2 sobre Proxmox para empresas que requieren sus datos en sus propias instalaciones
• Híbrido — Control plane en cloud con workers on-premise para cargas que necesitan baja latencia local

Kubernetes + nuestro stack

Kubernetes es el orquestador. Lo integramos con el resto de nuestra infraestructura:

• Docker — cada aplicación se empaqueta en contenedores Docker que Kubernetes orquesta
• PostgreSQL — bases de datos con operadores de Kubernetes (CloudNativePG) para alta disponibilidad automatizada
• Proxmox — hipervisor que hospeda los nodos del cluster en entornos on-premise
• Monitoreo con Prometheus y Grafana desplegados como servicios dentro del mismo cluster
• CI/CD con GitLab CI o GitHub Actions que despliegan automáticamente al cluster

¿Para qué tipo de empresa?

Kubernetes no es para todos. Lo recomendamos cuando:

• Tu aplicación tiene múltiples servicios que necesitan escalar de forma independiente
• Necesitas alta disponibilidad real — que el sistema siga funcionando aunque un servidor completo falle
• Tu carga de trabajo es variable y pagas de más por recursos que solo usas en horas pico
• Tienes múltiples ambientes (dev, staging, prod) que quieres administrar de forma unificada
• Tu equipo ya trabaja con contenedores y necesita el siguiente nivel de madurez operativa

Para empresas con cargas más simples, Docker Compose sobre un servidor bien configurado puede ser suficiente — y eso también lo implementamos.