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¿Cuales son las diferencias entre Azure Container Instances, Azure Container Apps y Azure Kubernetes Services? (y ii)

Posted on by ecardenas

El articulo anterior dejo las bases respecto a como ha ido la evolución de las tecnologías de contenedores, y el contexto en que se ubican los Azure Container Apps (ACA), pero creo que falta precisar un poco respecto a los casos de uso en que se puede aplicar esta tecnología o sus “hermanos” en Azure.

Empezare con algo que puede que ahora luzca menos glamoroso, pero que si que causo impacto en el momento de su lanzamiento: los Azure Container Instances, como mencionamos en su momento, esta tecnología surge para evitar el tener que lanzar los contenedores dentro de un cluster o de una MV, en ese sentido, que se puede hacer ahora con ellos:

  • Lanzar servicios de “servidor” basados en contenedores, que no requieran una orquestación ni escalamiento, como puede ser un servidor SFTP en la nube
  • Experimentación individual, en desarrollo, de un contenedor que luego se integrara como parte de una plataforma de microservicios.
  • ML, si, esto es algo que aprendí mientras preparaba mi certificación en Azure AI, resulta que algunos modelos sencillos de ML se pueden desplegar en Azure Container Instances, interesante la verdad.
  • Dar soporte a un escalamiento sencillo a los clusters AKS, creando virtual nodes en escenarios en que no es conveniente escalar el cluster hacia nodos “reales”, ojo este modelo tiene algunas limitaciones por lo que toca revisar si es la solución para nuestra necesidad en concreto.

Como se puede ver, los ACI aun dan mucho juego, pero de nuevo vamos a la pregunta respecto a los casos de uso que corresponden a AKS y ACA, y esto ya entra en los terrenos del mal llamado “juicio de experto” que son tan subjetivos, pero trataremos de delimitar la cancha: Finish Reading: ¿Cuales son las diferencias entre Azure Container Instances, Azure Container Apps y Azure Kubernetes Services? (y ii)

Pero… ¿qué es eso de Cloud Native?

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Probablemente uno de los términos más usados últimamente en el mundo tecnológico es el de “Cloud Native”, pero a la vez también uno de los mas confusos de entender o con el que probablemente haya mala interpretación de su significado, que sí es una tecnología (¡contenedores!), que si es un tipo de aplicación, que sí es una forma de trabajo, que si tú proveedor te brinda esa facilidad, pero lo que haremos ahora es tratar de tener adquirir un poco de mayor claridad respecto a este concepto y ver cómo podemos adaptarlo en el día a día.

La primera vez que tome conocimiento del concepto fue fácil asociarlo con algo relativo a las aplicaciones cloud y entendí originalmente que Cloud Native eran aplicaciones que estaban hechas para sacar partido de las características inherentes a la nube: escalabilidad, pago por consumo, etc; pero de igual manera me dí cuenta de 2 cosas: que eso no era todo pero que el concepto de cloud native se había vuelto un comodín para promocionar cierto tipo de tecnologías en concreto, como veremos más adelante así que empecé a investigar. Finish Reading: Pero… ¿qué es eso de Cloud Native?

¿Psicosociales en el mundo de los contenedores? Kubernetes depreca a Docker

Posted on by ecardenas

El día de ayer, buena parte del mundillo informático se sacudió con una noticia, que si bien ya se veía venir, por el lenguaje utilizado causo revuelo y preocupación, veamos:

Docker support in the kubelet is now deprecated and will be removed in a future release.

Esta nota formaba parte del log de cambios de Kubernetes, lo cual iba en la línea de un anuncio anterior donde se anunciaban este objetivo por parte de Kubernetes.

Obviamente las preguntas saltaron, ¿ya no podre seguir usando Docker si quiero trabajar con Kubernetes? ¿Qué pasara con el soporte para contenedores en Windows?, y la verdad la respuesta tardó algo en darse, y de eso hablaremos aquí, pero antes contextualicemos un poco.

Primero, veamos la parte técnica, a estas alturas en el mundo informático ya el concepto de contenedores esta mas o menos establecido, que la equivalencia con los contenedores usados en el transporte marítimo, que es una unidad de software con lo mínimo para ejecutar en un entorno destino y asi asegurar la portabilidad, las diferencias con las máquinas virtuales etc. Dicho esto, si que debemos repasar cual es el ciclo de trabajo que la mayoría de nosotros usamos al trabajar con contenedores, por simplicidad he quitado los componentes DevOps para enfocarnos en los contenedores, Docker y Kubernetes.

  • Tenemos un archivo llamado Dockerfile que define los componentes de software que queremos empaquetar y algunas acciones alrededor, este Dockerfile actúa como “receta” para que el comando “docker build” construya una imagen que la llamaremos X.
  • En este momento la imagen X esta en nuestro equipo, por lo que ya podríamos ejecutarla usando el comando “docker run”, o publicarla en un Registro tal como Docker Hub, Elastic Container Registry o Azure Container Registry, para lo cual usaremos “docker push”.
  • Con la imagen X subida en uno de estos Registros, ya esta lista para ser usada en diversos ambientes (generalmente en la nube), tales como Azure Container Instances, una máquina “convencional, Elastic Beanstalk y… Kubernetes, para lo cual este entorno destino deberá hacer un “pull” contra el Registro respectivo.

Entendiendo este gráfico podemos ver el porque de las dudas, si hemos subido nuestras imágenes apoyándonos en las funcionalidades de Docker… ¿quiere decir que en un futuro ese flujo va a cambiar?, bueno… para responder esta pregunta toca revisar un poco el como hemos llegado hasta aquí. Finish Reading: ¿Psicosociales en el mundo de los contenedores? Kubernetes depreca a Docker

¡Añade aislamiento a tus despliegues con Environments!

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Regresando, en plena cuarentena, a las arenas del CI/CD para hablar algo que curiosamente ayuda a lograr cierto aislamiento a tus recursos en la nube al momento de desplegar: Los Environments en Azure Pipelines, así que vamos a ello.

Repasemos un poco, cuando hemos tenido pipelines usando Designer Mode, hemos definido el despliegue (en este ejemplo hacia un Web App) mas o menos así:

Y en el caso de Multi-stage pipelines, el paso de despliegue se define así:

Si nos fijamos en ambos casos, veremos que corresponde al Pipeline definir el recurso “destino” donde haremos nuestro despliegue:Subscripción, Grupo de Recursos y Recurso (en este caso una WebApp), o sea que toda la responsabilidad recae sobre el pipeline y quienes tienen acceso a desarrollar sobre el.

Si, es cierto que podemos establecer una cierta seguridad si, cuando enlazamos nuestro Team Project contra los recursos de Azure, lo hacemos contra Grupos de Recursos acotados y no contra toda una Subscripción, algo de eso lo vimos anteriormente, pero lo que vamos a ver proporciona una abstracción adicional y funcionalidades que nos ayudaran al seguimiento de nuestros procesos de despliegue. Finish Reading: ¡Añade aislamiento a tus despliegues con Environments!

Serverless: Realidad y perspectivas (y 3)

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Bueno, llegamos al final de esta serie de reflexiones sobre Serverless en el contexto actual, y empezamos dejando algo claro:

Serverless no es solo Functions as a Service.

Y ¿eso por qué? Porque si bien la referencia  a Serverless nos hace pensar en Azure Functions o AWS Lambda, debemos valorar el concepto de manera adecuada, asi que de manera preliminar digamos que Serverless es un servicio cloud en el cual no tenemos «conciencia» de cual es el servidor o servidores que nos proveen la funcionalidad deseada (lo cual no quita que podamos tener una URL referencial, ojo).

En ese sentido, pues si, un Event Hub, un Service Bus, un gestor de APIs o servicios DNS calzan dentro de la definición de Serverless, de hecho en un pasado Microsoft Ignite, el orador decía que el servicio Serverless mas usado era … Azure Storage, y claro tiene sentido bajo la premisa inicial que hemos hecho ¿no?.

Ok, la definición puede ser laxa y por eso a veces me veo el lios para establecer una definición, así que para el resto del articulo hablaremos de Serverless en tanto servicios de computo en el que podemos ejecutar el código de nuestras aplicaciones abstrayendonos totalmente de los servidores (fisicos o virtuales) que dan soporte a la operación, razón por la cual cabria considerar como tales a las Logic Apps pero no a nuestras viejas cómplices las Web Apps (y mucho menos Elastic Beanstalk de AWS). Finish Reading: Serverless: Realidad y perspectivas (y 3)