Desde el lanzamiento de Docker en 2013, los contenedores de software han ido adquiriendo cada vez más popularidad. Son «tiempos de ejecución» independientes que permiten lanzar software o componentes de software de forma aislada. Sin embargo, las aplicaciones distribuidas en contenedores son difíciles de coordinar.
Afortunadamente, existen plataformas de orquestación de contenedores, como Kubernetes. Al facilitar la gestión de aplicaciones en contenedores y la gestión simultánea de varios contenedores, estas soluciones están resultando indispensables.
¿Qué es la orquestación de contenedores?
Los contenedores son similares a las máquinas virtuales en el sentido de que permiten separar el software del sistema operativo de un ordenador. Sin embargo, ofrecen mayor flexibilidad y su uso es menos complejo.
Los contenedores han ganado popularidad rápidamente y han cambiado la forma de desarrollar, implantar y mantener el software. En una arquitectura en contenedores, los distintos servicios que componen una aplicación se separan en diferentes contenedores y se despliegan en un clúster de máquinas físicas o virtuales.
Con el auge de los contenedores ha llegado el de la orquestación de contenedores: herramientas para automatizar el despliegue, la gestión, el escalado, la conexión en red y la disponibilidad de las aplicaciones basadas en contenedores.
¿Qué es Kubernetes?
Entre las herramientas de orquestación de contenedores más populares se encuentra Kubernetes. Este proyecto de código abierto permite desplegar y gestionar aplicaciones multicontenedor.
La mayoría de las veces, Kubernetes se utiliza junto con la plataforma de contenedorización Docker. Sin embargo, puede funcionar con cualquier sistema de contenedores que cumpla las normas de la OCI (Open Container Initiative) sobre formatos de imágenes de contenedores y tiempos de ejecución.
Debido a su naturaleza de código abierto, Kubernetes puede ser utilizado libremente por cualquiera que desee ejecutar contenedores. Y está disponible en local o en la nube.
Originalmente, Kubernetes fue un proyecto iniciado internamente por Google. Su antecesor es la herramienta de gestión de contenedores Google Borg. En 2014, Google decidió que Kubernetes a código abierto. El motivo es que el gigante estadounidense estaba convencido de que el auge de los contenedores y los microservicios podría atraer a nuevos clientes a su nube.
En la actualidad, el mantenimiento de Kubernetes corre a cargo de la Cloud Native Computing Foundation de la Linux Foundation. Es una de las principales herramientas de desarrollo en la era de la Cloud Computing.
¿Cuáles son las ventajas de Kubernetes?
La creciente popularidad de Kubernetes está relacionada con sus numerosas ventajas. Ayuda a mantener el buen funcionamiento de una aplicación, optimizar el reparto de los recursos de hardware y ofrecer la máxima flexibilidad.
Los desarrolladores pueden trabajar de forma más eficiente, con acceso rápido a los recursos que necesitan. Además, esta herramienta ofrece un mejor aprovechamiento de los recursos que las máquinas virtuales, ya que los contenedores son muy ligeros y requieren menos memoria y potencia de cálculo.
Otra ventaja es que las aplicaciones Kubernetes pueden ejecutarse en una nube híbrida o en entornos multicloud. Esto le permite aprovechar las ventajas que ofrecen las distintas nubes. Es compatible con Google Cloud, Amazon Web Services o Microsoft Azure e incluso puede ejecutarse en local.
Los proveedores Cloud pueden gestionar Kubernetes para los usuarios. Servicios como Amazon EKS, Google Cloud Kubernetes Engine, Azure Kubernetes Service, Red Hat OpenShift, IBM Cloud Kubernetes Service facilitan el disfrute de las ventajas de Kubernetes.
Kubernetes y DevOps
Los equipos de DevOps utilizan un enfoque metodológico para ofrecer nuevas aplicaciones y funciones de forma rápida y eficaz. Para lograr sus objetivos, suelen recurrir a arquitecturas de microservicios.
No obstante, los contenedores se adaptan especialmente bien a la naturaleza distribuida de las arquitecturas de microservicios. Son ideales para el desarrollo ágil, ya que permiten reducir los ciclos de publicación de software de meses a días.
Los contenedores incluyen todo lo necesario para ejecutar una aplicación y se abstraen de la infraestructura subyacente. Los equipos de DevOps pueden utilizarlos para crear, probar y ejecutar nuevas aplicaciones o funcionalidades sin afectar a otros aspectos del entorno de la aplicación.
Para las operaciones, Kubernetes y los contenedores simplifican el ciclo de despliegue al eliminar las dependencias de la pila tecnológica, como los sistemas operativos y el middleware. Esta independencia de la infraestructura facilita la gestión y automatiza las implantaciones, el escalado y la asignación de recursos.
La flexibilidad de Kubernetes también simplifica el escalado de las aplicaciones y hace que los procesos de desarrollo sean más resistentes. Esto permite que los equipos de DevOps aprovechen las ventajas de la contenedorización sin verse frenados por los problemas de gestión.
Kubernetes y Data Engineering
En el ámbito de los datos, los contenedores también se han convertido en un estándar para pasar los proyectos a producción. Esta tecnología permite que las canalizaciones de datos y los modelos de Machine Learning se repliquen y ejecutarlos en cualquier lugar de la misma manera.
De este modo, Kubernetes permite abordar los retos de la gestión de contenedores. También simplifica la colaboración entre los Data Engineers y los equipos de DevOps para desplegar y supervisar las canalizaciones de datos. Del mismo modo, los contenedores facilitan el intercambio de código y la colaboración entre Data Engineers, Data Scientists y Data Analysts.
En caso de que se produzca un error de canalización de datos en un clúster de Kubernetes debido a la falta de memoria, Kubernetes facilita enormemente la solución del problema. Otra ventaja de la contenedorización es que todos los cambios realizados en el código quedan documentados, y siempre es posible volver a una versión anterior en caso de problema.
A medida que aumenta el volumen de datos, Kubernetes permite escalar las cargas de trabajo a múltiples nodos. Es muy fácil instalar Dask o Spark en un clúster informático y distribuir el procesamiento de datos entre varios nodos. La mayoría de los proveedores Cloud ofrecen servicios de autoescalado.
Las cargas de trabajo en contenedores también simplifican la transición del entorno de desarrollo y la producción. Además, se pueden realizar iteraciones más rápidamente para mejorar los productos de datos progresivamente.
¿Por qué hacer un curso de Kubernetes?
En los últimos años, gracias al auge de los contenedores en el desarrollo de software, Kubernetes ha sido ampliamente adoptado por las empresas. Según la encuesta anual de la Cloud Native Computing Foundation realizada en 2020, el 92 % de las empresas utiliza contenedores y el 83 % utiliza Kubernetes como herramienta de orquestación.
Por este motivo, realizar un curso de Kubernetes es una opción muy adecuada para tu carrera profesional. La nube se está adoptando cada vez más, y Kubernetes está desempeñando un papel fundamental en ello.
Aprender a manejar Kubernetes puede ayudarte a conseguir tu primer trabajo en tecnología, acceder a un puesto nuevo o reciclarte. Aunque una certificación de Kubernetes por sí sola no te conseguirá un trabajo, es esencial para muchos puestos.
Además de la programación y el desarrollo de software, Kubernetes también es esencial para los ingenieros de DevOps y los Data Engineers. En Estados Unidos, el 95 % de los profesionales de DevOps ganó más de 75 000 dólares en 2020. En Europa, el 71 % de ellos ganó más de 50 000 dólares en 2020.
¿Qué es una certificación Kubernetes?
Desde 2017, la Cloud Native Computing Foundation y la Linux Foundation ofrecen tres certificaciones principales para Kubernetes. También se está desarrollando una cuarta certificación de nivel asociado para principiantes.
La certificación CKAD Application Developer demuestra que un ingeniero es capaz de diseñar, crear, configurar y exponer aplicaciones nativas de la nube para Kubernetes.
La certificación CKA Kubernetes Administrator indica que el titular es capaz de instalar, configurar o gestionar clústeres Kubernetes. La certificación CKS Kubernetes Security Specialist demuestra los conocimientos necesarios para proteger las aplicaciones y plataformas en contenedores Kubernetes.
Los exámenes para estas certificaciones son difíciles y requieren mucha preparación. El porcentaje de éxito oscila entre el 30 % y el 40 %.
La prueba se realiza en línea. Los candidatos deben completar una lista de tareas de administración de Kubernetes en un plazo de dos horas utilizando una línea de comandos. Solo el examen cuesta 375 dólares.
¿Cómo puedo realizar un curso de formación sobre Kubernetes?
Para aprender a dominar Kubernetes, puedes elegir DataScientest. Nuestra formación para Data Engineer incluye Kubernetes en el módulo de automatización y despliegue, junto con Docker, Apache Airflow y las distintas API.
Los otros módulos de este curso cubren programación Python, bases de datos, Data Science, Big Data y CI/CD. Al finalizar el curso, dispondrás de todos los conocimientos necesarios para convertirte en Data Engineer.
Serás capaz de entender las necesidades de una organización en términos de arquitectura de almacenamiento y cálculo, construir canalizaciones de adquisición y procesamiento automático de datos, desplegar y adaptar modelos de Machine Learning en servidores de producción y definir una estrategia global de Datos.
A este curso se puede acceder con una diplomatura (3 años) en matemáticas o una licenciatura (5 años) en ciencias. Se hace totalmente a distancia. Nuestro enfoque de Blended Learning combina el acompañamiento individual en nuestra plataforma en línea y las clases magistrales colectivas.
Puede seguir el curso en Formación Continua, o en modalidad bootcamp intensivo. Al finalizar el curso, recibirás un certificado expedido por La Sorbonne en el marco de nuestra colaboración. Reconocidos por el Estado y por el sector, nuestros cursos han permitido al 80 % de nuestros antiguos alumnos encontrar trabajo inmediatamente.
Para ir más allá, DataScientest también ofrece cursos para expertos. Si ya eres Data Scientist puedes realizar el curso de cuatro meses de Machine Learning Engineer para aprender a poner en producción modelos de Machine Learning. El módulo «Colaborar» abarca Kubernetes, Docker y Flask.
Del mismo modo, el curso de Ingeniería Avanzada permite a los Data Scientists adquieran conocimientos avanzados de programación en Python, ser independientes en el despliegue y puesta en producción de modelos, y convertirse en expertos en la automatización de tareas.
Todos nuestros cursos de formación son bonificables con FUNDAE. No esperes más y descubre los cursos de DataScientest.
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