Advanced Platform Development with Kubernetes
Craig Johnston
- Editorial
- Apress
- Año
- 2020
- Páginas
- ~513
- Nivel
- Avanzado
De qué trata
Guía avanzada y exhaustiva enfocada en la construcción integral de plataformas internas de desarrollo (Internal Developer Platforms) nativas sobre Kubernetes (específicamente versiones 1.16/1.18 y distribuciones ligeras como k3s). Escrita por Craig Johnston, la obra aborda cómo articular entornos independientes del proveedor de nube (cloud-neutral) preparados para albergar cargas complejas de datos, inteligencia artificial y sistemas distribuidos. Está pensada para arquitectos de software, ingenieros de plataformas y especialistas DevOps o SRE de nivel avanzado que ya dominan los manifiestos, servicios y controladores estándar de Kubernetes y necesitan desplegar infraestructuras completas autosuficientes.
El libro detalla el despliegue y orquestación de una pila técnica muy amplia dentro del propio clúster de Kubernetes. En la capa de infraestructura básica y redes, enseña a interconectar nodos mediante redes privadas con WireGuard VPN, configurar almacenamiento persistente en bloque y distribuido con Rook Ceph (CephFS) y automatizar certificados TLS mediante Cert-Manager y Let's Encrypt. En la capa DevOps, implementa GitLab y GitLab CI/CD nativos en el clúster. En el ámbito de datos y analítica, cubre el despliegue de streaming de eventos con Apache Kafka y ZooKeeper, ingesta y enrutamiento con Apache NiFi, indexación y búsqueda distribuida con Elasticsearch, y motores de bases de datos y consultas como Apache Cassandra y Apache Hive. Además, aborda el despliegue de redes privadas de blockchain con nodos Ethereum (Geth y Ethstats) y plataformas de machine learning con MLflow y Seldon Core para el ciclo de vida y servicio de modelos.
A través de proyectos arquitectónicos interconectados, el autor demuestra paso a paso cómo convertir Kubernetes en una plataforma empresarial multiservicio que trasciende el mero alojamiento de microservicios sin estado. Aporta configuraciones listas para producción y patrones de encapsulación de dependencias muy difíciles de encontrar consolidados en un solo volumen. Como contrapartida, requiere una considerable capacidad de cómputo en servidores físicos o máquinas virtuales locales para ejecutar la suite completa de servicios, además de conocimientos sólidos previos en Linux, redes de contenedores y almacenamiento distribuido.
- Kubernetes
- Internal Developer Platform
- k3s
- Rook Ceph
- Apache Kafka
- Elasticsearch
- GitLab CI/CD
- Apache NiFi
- Apache Cassandra
- Ethereum
- MLflow
- Seldon Core
¿Cómo enseña?
Con proyectos
- ✗ Sin ejercicios
- ✓ Incluye proyectos
Proyectos
Clúster base con k3s, WireGuard y almacenamiento Rook Ceph
Construcción de un clúster Kubernetes utilizando k3s interconectado mediante túneles seguros WireGuard, provisto de almacenamiento persistente distribuido con Rook Ceph y certificados TLS automatizados con Cert-Manager.
Infraestructura CI/CD interna basada en GitLab
Despliegue autónomo de GitLab con sus propios ejecutores (runners) dentro del clúster de Kubernetes para administrar repositorios, registros de contenedores y flujos continuos de integración.
Pila de transmisión y procesamiento de datos con Kafka, NiFi y Elasticsearch
Plataforma de datos en tiempo real que combina Apache Kafka para la cola de eventos, Apache NiFi para la ingesta y transformación de flujos de datos, y Elasticsearch para indexación y análisis.
Red privada de Blockchain con nodos Ethereum
Instalación y orquestación de una red privada de blockchain con nodos Geth (Go Ethereum) monitorizados en tiempo real mediante el panel web Ethstats sobre Kubernetes.
Plataforma de MLOps con MLflow y Seldon Core
Entorno nativo para la gestión integral del ciclo de vida de modelos de machine learning con MLflow y el despliegue de microservicios de inferencia escalables con Seldon Core.
