Migración de AWS a un clúster Kubernetes propio: Experiencias técnicas y lecciones aprendidas
Introducción a la migración en entornos de cloud híbridos
En el panorama actual de la infraestructura de tecnología de la información, las organizaciones enfrentan el desafío constante de optimizar costos, mejorar la escalabilidad y mantener el control sobre sus datos sensibles. La migración de servicios en la nube pública, como Amazon Web Services (AWS), hacia soluciones on-premise o híbridas representa una estrategia cada vez más adoptada por empresas que buscan mayor soberanía tecnológica y eficiencia operativa. Este artículo detalla el proceso técnico de migración realizado por una compañía de hosting en Ucrania, pasando de una arquitectura basada en AWS a un clúster Kubernetes gestionado internamente. Se exploran los conceptos clave, las tecnologías involucradas y las implicaciones operativas, con énfasis en protocolos de estándares abiertos y mejores prácticas de DevOps.
La decisión de migrar surge de la necesidad de reducir dependencias de proveedores externos, especialmente en contextos geopolíticos volátiles, y de alinear la infraestructura con requisitos regulatorios locales como el GDPR y normativas ucranianas de protección de datos. Kubernetes, como orquestador de contenedores de código abierto mantenido por la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), emerge como la herramienta central para esta transición, permitiendo la abstracción de recursos y la automatización de despliegues en entornos distribuidos.
Razones técnicas y operativas para abandonar AWS
La arquitectura previa en AWS se basaba en servicios gestionados como Elastic Kubernetes Service (EKS), EC2 instances y Amazon S3 para almacenamiento. Aunque estos componentes ofrecían escalabilidad horizontal y alta disponibilidad, presentaban limitaciones en términos de costos predecibles y personalización. Los gastos operativos en AWS escalaban exponencialmente con el volumen de tráfico, alcanzando picos del 40% del presupuesto IT en periodos de alta demanda, según métricas internas recopiladas mediante herramientas como AWS Cost Explorer.
Desde una perspectiva técnica, la opacidad en el acceso a hardware subyacente en AWS restringía optimizaciones específicas, como el uso de aceleradores de hardware para cargas de trabajo de IA o blockchain. Además, la latencia en transferencias de datos transfronterizas violaba umbrales de rendimiento inferiores a 50 ms para aplicaciones en tiempo real. Las implicaciones regulatorias incluyeron preocupaciones sobre la localización de datos, ya que AWS almacena información en regiones globales que podrían no cumplir con leyes ucranianas de soberanía digital.
Los beneficios proyectados de la migración incluían una reducción estimada del 60% en costos a largo plazo, mayor control sobre actualizaciones de seguridad y la capacidad de integrar tecnologías emergentes como edge computing sin vendor lock-in. Esta estrategia alineaba con principios de cloud nativo, promoviendo la portabilidad mediante contenedores Docker y manifests de Kubernetes en formato YAML.
Diseño de la arquitectura del clúster Kubernetes on-premise
El diseño del nuevo clúster se inició con una evaluación de hardware on-premise, seleccionando servidores Dell PowerEdge con procesadores Intel Xeon Scalable de tercera generación, equipados con 128 GB de RAM y almacenamiento NVMe SSD para nodos worker. La configuración inicial contempló un clúster de alta disponibilidad con tres nodos master utilizando etcd como base de datos distribuida para el estado del clúster, asegurando consistencia mediante el protocolo Raft.
Kubernetes versión 1.28 fue desplegado utilizando kubeadm para la inicialización, con Calico como CNI (Container Network Interface) para networking overlay basado en BGP, permitiendo enrutamiento eficiente y segmentación de pods mediante NetworkPolicies. Para persistencia de datos, se implementó Rook-Ceph, un operador de Kubernetes que orquesta un clúster Ceph distribuido, ofreciendo bloques, objetos y archivos con replicación triple para tolerancia a fallos.
La automatización del despliegue se gestionó con Ansible playbooks para provisionamiento de nodos y Helm charts para la instalación de componentes como Ingress-NGINX para balanceo de carga y Cert-Manager para gestión de certificados TLS automáticos. Se integraron monitoreo con Prometheus y Grafana, recolectando métricas de pods, nodos y servicios mediante exporters estándar, y alertas configuradas en Alertmanager para umbrales como CPU superior al 80%.
En términos de seguridad, se aplicaron RBAC (Role-Based Access Control) para granularidad en permisos, Pod Security Standards (PSS) para políticas de admisión y Network Policies para aislamiento de tráfico. La integración con herramientas de escaneo como Trivy y Clair permitió detección de vulnerabilidades en imágenes de contenedores durante el CI/CD pipeline basado en GitLab CI.
Proceso de migración paso a paso
La migración se estructuró en fases iterativas para minimizar downtime, siguiendo el modelo de “lift and shift” inicial seguido de refactorización. La fase de preparación involucró la exportación de recursos de AWS mediante AWS CLI y herramientas como Velero para backups de etcd y Persistent Volumes (PVs). Se crearon manifests equivalentes en Kubernetes, traduciendo recursos EKS a Deployments y StatefulSets.
En la fase de transferencia de datos, se utilizó rsync sobre VPN segura para sincronizar volúmenes de S3 a Ceph RBD (RADOS Block Device), con compresión LZ4 para reducir ancho de banda. Para aplicaciones críticas, se implementó blue-green deployment: el tráfico se redirigió gradualmente mediante DNS TTL bajo y servicios de Kubernetes con readiness probes basados en HTTP health checks.
El pipeline CI/CD se migró de AWS CodePipeline a GitOps con ArgoCD, declarando el estado deseado en repositorios Git y sincronizando automáticamente drifts mediante reconciliación continua. Pruebas de carga con Locust simularon 10.000 usuarios concurrentes, validando que el clúster mantuviera latencias por debajo de 100 ms bajo estrés.
Desafíos durante la migración incluyeron incompatibilidades en networking: la transición de AWS VPC a Calico requirió reescritura de reglas de firewall, resuelta mediante iptables chains personalizadas. Otro reto fue la gestión de secretos, migrando de AWS Secrets Manager a Vault de HashiCorp, integrado via CSI (Container Storage Interface) driver para inyección segura en pods.
Desafíos técnicos y soluciones implementadas
Uno de los principales obstáculos fue la optimización de recursos en nodos bare-metal versus instancias virtuales de AWS. En Kubernetes on-premise, el scheduler kubelet maneja asignaciones basadas en requests y limits de CPU/memoria, pero sin auto-scaling nativo de AWS, se integró Cluster Autoscaler con machine sets personalizados en MetalLB para LoadBalancer services, simulando provisionamiento dinámico.
En seguridad, la exposición a amenazas internas requirió implementación de mTLS (mutual TLS) para comunicación entre servicios, utilizando service mesh como Istio, que añade capas de observabilidad con Envoy proxies. Para compliance, se auditaron logs con Falco para detección de anomalías en runtime, integrando con ELK stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) para análisis forense.
La integración con tecnologías emergentes presentó oportunidades: para cargas de IA, se habilitó GPU sharing con NVIDIA device plugin, permitiendo inferencia de modelos en TensorFlow y PyTorch sin overhead de cloud. En blockchain, el clúster soportó nodos Hyperledger Fabric mediante sidecar containers, asegurando transacciones distribuidas con consenso Raft modificado.
Las métricas post-migración indicaron una mejora del 35% en throughput de red, medido por iperf benchmarks, y una latencia de pod scheduling inferior a 5 segundos. Costos de hardware iniciales se amortizaron en 18 meses, con TCO (Total Cost of Ownership) calculado vía herramientas como OpenCost para Kubernetes.
Implicaciones operativas y regulatorias
Operativamente, la migración fortaleció la resiliencia mediante multi-site federation con Karmada, orquestando clústeres distribuidos para disaster recovery. Esto cumple con estándares como ISO 27001 para gestión de seguridad de la información, incorporando rotación de claves y encriptación en reposo con LUKS en discos.
Regulatoriamente, el control local de datos alinea con la Ley de Protección de Datos Personales de Ucrania, evitando multas por transferencias internacionales. Riesgos identificados incluyen dependencia de proveedores de hardware, mitigados con diversificación de vendedores y contratos de SLA (Service Level Agreement) con penalizaciones por downtime superior al 0.1% mensual.
Beneficios adicionales abarcan innovación acelerada: el equipo DevOps ahora itera en features como serverless con Knative, reduciendo time-to-market de nuevas aplicaciones en un 50%. En ciberseguridad, la visibilidad completa del stack permite threat modeling proactivo con MITRE ATT&CK framework adaptado a contenedores.
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
De esta experiencia, se destaca la importancia de pruebas exhaustivas en entornos staging idénticos al production, utilizando chaos engineering con Litmus para simular fallos como node crashes. Otra lección es la adopción temprana de GitOps, que reduce errores humanos en despliegues manuales.
Mejores prácticas recomendadas incluyen el uso de operators para gestión declarativa, como el Prometheus Operator para monitoreo auto-escalable, y la implementación de service level objectives (SLOs) basados en error budgets para equilibrar innovación y estabilidad. Para escalabilidad futura, se planea integración con KubeVirt para virtualización de VMs dentro de Kubernetes, habilitando workloads legacy sin refactorización completa.
En resumen, esta migración demuestra la viabilidad de transiciones a infraestructuras soberanas, equilibrando costos y rendimiento mediante tecnologías open-source maduras.
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