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Cloud-native development
El desarrollo nativo en la nube se centra en construir aplicaciones que aprovechan la escalabilidad, resiliencia y beneficios operativos de las plataformas en la nube. GitScrum permite a los equipos rastrear migraciones a la nube, cambios de infraestructura y pipelines de despliegue en arquitecturas nativas en la nube.
Fundamentos del desarrollo nativo en la nube
Las aplicaciones nativas en la nube están diseñadas para explotar todo el potencial de la computación en la nube a través de arquitecturas escalables, resilientes y observables. Este enfoque difiere de las aplicaciones tradicionales al adoptar patrones y prácticas específicas de la nube.
Metodología de aplicaciones de doce factores
Código base: Un código base rastreado en control de versiones, muchos despliegues Dependencias: Declarar e aislar dependencias explícitamente Configuración: Almacenar configuración en el entorno, no en el código Servicios de respaldo: Tratar servicios de respaldo como recursos adjuntos Construir, liberar, ejecutar: Separar estrictamente etapas de construcción y ejecución Procesos: Ejecutar aplicación como uno o más procesos sin estado Enlace de puerto: Exportar servicios mediante enlace de puerto Concurrencia: Escalar mediante modelo de proceso Desechabilidad: Maximizar robustez con inicio rápido y apagado elegante Paridad dev/prod: Mantener desarrollo, staging y producción lo más similares posible Registros: Tratar registros como flujos de eventos Procesos administrativos: Ejecutar tareas administrativas como procesos únicos
Containerización y orquestación
Containerización con Docker
Ciclo de vida del contenedor:
Source Code ──► Dockerfile ──► Docker Image ──► Container Registry ──► Deployment
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Application Build Instructions Portable Package Version Control Runtime Environment
& Dependencies for Container with All Deps & Distribution & Scaling
Mejores prácticas de Dockerfile:
# Use specific base images
FROM node:18-alpine
# Set working directory
WORKDIR /app
# Copy package files first for better caching
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production
# Copy application code
COPY . .
# Use non-root user
USER node
# Expose port
EXPOSE 3000
# Health check
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
CMD curl -f http://localhost:3000/health || exit 1
# Start command
CMD ["npm", "start"]
Orquestación con Kubernetes
Patrón de despliegue de pod:
Deployment ──► ReplicaSet ──► Pods ──► Containers
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└─► Service ──► Endpoints ──► Containers ──► Application
Gestión de recursos de Kubernetes:
- Deployments: Actualizaciones declarativas de aplicaciones
- Services: Abstracción de red para pods
- ConfigMaps/Secrets: Gestión de configuración
- PersistentVolumes: Abstracción de almacenamiento
- Ingress: Gestión de acceso externo
Microservicios en nativo en la nube
Implementación de malla de servicios
Arquitectura de malla de servicios Istio:
Application Pods ──► Sidecar Proxy (Envoy) ──► Service Mesh Control Plane
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Business Logic Traffic Management Configuration
& Data Processing & Observability & Security Policies
Beneficios de la malla de servicios:
- Descubrimiento de servicios transparente y balanceo de carga
- Observabilidad integrada con rastreo distribuido
- Seguridad con TLS mutuo y autorización
- Gestión de tráfico con despliegues canary y circuit breakers
Patrones de puerta de enlace de API
Puerta de enlace de API Kong:
Client ──► API Gateway ──► Authentication ──► Rate Limiting ──► Routing ──► Services
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└─► External Traffic ──► JWT Validation ──► Quota Checks ──► Load Balance ──► Microservices
Responsabilidades de la puerta de enlace:
- Enrutamiento y composición de solicitudes
- Autenticación y autorización
- Limitación de tasa y throttling
- Transformación de solicitud/respuesta
- Caché y optimización de rendimiento
Entrega continua en la nube
Flujo de trabajo GitOps
Git como fuente de verdad:
Developer ──► Git Commit ──► CI Pipeline ──► Image Build ──► GitOps Repo ──► ArgoCD ──► Cluster
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└─► Code Changes ──► Automated Tests ──► Security Scan ──► Manifest Update ──► Sync ──► Deploy
Principios de GitOps:
- Configuración declarativa almacenada en Git
- Despliegue automatizado desde el estado de Git
- Agentes de software aseguran que el estado actual coincida con el deseado
- Modelo de despliegue basado en pull para seguridad
Infraestructura como código
Despliegue en la nube con Terraform:
resource "aws_ecs_cluster" "app_cluster" {
name = "production-cluster"
}
resource "aws_ecs_service" "app_service" {
name = "app-service"
cluster = aws_ecs_cluster.app_cluster.id
task_definition = aws_ecs_task_definition.app.arn
desired_count = 3
load_balancer {
target_group_arn = aws_lb_target_group.app.arn
container_name = "app"
container_port = 3000
}
}
Mejores prácticas de IaC:
- Control de versiones del código de infraestructura
- Usar módulos para componentes reutilizables
- Implementar pruebas automatizadas para infraestructura
- Planificar gestión de estado y bloqueo
- Documentar cambios de infraestructura y razonamiento
Seguridad nativa en la nube
Arquitectura de confianza cero
Proxy consciente de identidad:
User ──► Identity Provider ──► JWT Token ──► API Gateway ──► Service Mesh ──► Services
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└─► Authentication ──► Authorization ──► Request Validation ──► mTLS ──► Business Logic
Principios de seguridad:
- Nunca confiar, siempre verificar
- Usar acceso de menor privilegio
- Asumir brecha y segmentar redes
- Encriptar datos en tránsito y en reposo
- Implementar monitoreo integral
Gestión de secretos
Operador de secretos externos:
Kubernetes Secret ──► External Secrets Operator ──► Secret Store (AWS/GCP/Azure)
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└─► Application Pods ──► Mount Secrets ──► Use in Application
Estrategias de gestión de secretos:
- Usar servicios gestionados de secretos (AWS Secrets Manager, GCP Secret Manager)
- Rotar secretos regularmente con automatización
- Implementar versionado de secretos y rollback
- Auditar acceso y uso de secretos
- Separar secretos por entorno y aplicación
Observabilidad y monitoreo
Pila de observabilidad nativa en la nube
Tres pilares de la observabilidad:
Logs ──► Structured Logging ──► Centralized Collection ──► Analysis & Alerting
Metrics ──► Time Series Data ──► Aggregation & Storage ──► Dashboards & Alerts
Traces ──► Distributed Tracing ──► Request Correlation ──► Performance Analysis
Herramientas de monitoreo:
- Prometheus: Recolección de métricas y alertas
- Grafana: Visualización y dashboards
- Jaeger/OpenTelemetry: Rastreo distribuido
- ELK Stack: Agregación y análisis de registros
- Fluentd/Fluent Bit: Envío y procesamiento de registros
Alertas y respuesta a incidentes
Jerarquía de alertas:
Critical ──► Page on-call engineer immediately
Warning ──► Create ticket for investigation
Info ──► Log for trend analysis
Proceso de respuesta a incidentes:
- Alerta se activa basada en umbrales de monitoreo
- Diagnóstico automatizado y respuesta inicial
- Investigación humana y análisis de causa raíz
- Comunicación con stakeholders
- Resolución y análisis post-mortem
- Implementación de medidas preventivas
Computación sin servidor
Función como servicio (FaaS)
Despliegue de AWS Lambda:
Code ──► Package ──► Upload ──► Configure Triggers ──► Deploy Function
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└─► Event Sources ──► API Gateway ──► CloudWatch ──► Auto Scaling
Beneficios sin servidor:
- Sin gestión o aprovisionamiento de servidores
- Escalado automático basado en demanda
- Modelo de precios por ejecución
- Alta disponibilidad y tolerancia a fallos integrada
- Sobrecarga operativa reducida
Desafíos sin servidor
Latencia de inicio en frío:
- Latencia inicial de solicitud debido a inicialización de función
- Mitigación con concurrencia aprovisionada
- Considerar impacto en arquitectura de aplicación
Bloqueo de proveedor:
- Servicios y APIs específicos de plataforma
- Complejidad de migración entre proveedores
- Dependencia de servicios del proveedor de nube
Bases de datos nativas en la nube
Servicios de bases de datos gestionadas
Opciones de base de datos como servicio:
Traditional RDBMS ──► Amazon RDS, Google Cloud SQL, Azure Database
NoSQL Databases ──► DynamoDB, Firestore, Cosmos DB
Data Warehouses ──► Redshift, BigQuery, Snowflake
Cache Services ──► ElastiCache, Memorystore, Azure Cache
Criterios de selección de base de datos:
- Requisitos del modelo de datos (relacional, documento, grafo, etc.)
- Necesidades de escalabilidad y rendimiento
- Requisitos de consistencia y disponibilidad
- Oportunidades de optimización de costos
- Integración con pila de aplicación
Migración de base de datos a la nube
Estrategias de migración:
- Levantar y cambiar: Migración directa con cambios mínimos
- Replatforming: Optimizaciones menores para la nube
- Refactorización: Cambios significativos de arquitectura
- Reconstrucción: Reescritura completa para nativo en la nube
Fases de migración:
- Evaluación y planificación
- Migración de esquema y datos
- Actualizaciones de código de aplicación
- Pruebas y validación
- Puesta en marcha y monitoreo
Optimización de costos en la nube
Gestión de costos en la nube
Asignación y rastreo de costos:
Resources ──► Cost Allocation Tags ──► Cost Explorer ──► Budget Alerts ──► Optimization
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└─► Tagging Strategy ──► Usage Analysis ──► Cost Reports ──► Right-sizing
Técnicas de optimización de costos:
- Instancias reservadas: Compromiso a términos más largos para descuentos
- Instancias spot: Usar capacidad sobrante para cargas de trabajo no críticas
- Auto scaling: Escalar recursos basado en demanda
- Tiering de almacenamiento: Mover datos a clases de almacenamiento más baratas
- Limpieza de recursos: Remover recursos no utilizados automáticamente
Prácticas de FinOps
Integración de operaciones financieras:
- Incluir costo en decisiones de arquitectura
- Establecer presupuestos y controles de costos
- Monitorear tendencias y anomalías de costos
- Implementar prácticas de desarrollo conscientes del costo
- Revisiones regulares de optimización de costos
Cultura de equipo nativo en la nube
Prácticas DevOps y SRE
Ingeniería de confiabilidad del sitio:
Service Level Objectives (SLOs) ──► Error Budgets ──► Reliability Work ──► Incident Response
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Availability Targets Failure Tolerance Proactive Reliability Blameless Culture
& Performance Goals & Risk Management & Monitoring & Learning
Elementos de cultura DevOps:
- Responsabilidad compartida por operaciones
- Mentalidad de mejora continua
- Automatización de tareas repetitivas
- Colaboración entre desarrollo y operaciones
- Aprendizaje de fallos e incidentes
Habilidades de equipo nativo en la nube
Competencias requeridas:
- Infraestructura como código y automatización
- Containerización y orquestación
- Servicios y APIs de plataformas en la nube
- Herramientas de monitoreo y observabilidad
- Mejores prácticas de seguridad para la nube
- Optimización de costos y FinOps
Migración a nativo en la nube
Evaluación y planificación
Análisis de portafolio de aplicaciones:
Applications ──► Complexity Assessment ──► Cloud Readiness ──► Migration Priority ──► Timeline
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└─► Technology Stack ──► Dependencies ──► Business Value ──► Risk Level ──► Resources
Factores de preparación para migración:
- Arquitectura de aplicación y dependencias
- Complejidad y volumen de migración de datos
- Requisitos de seguridad y cumplimiento
- Necesidades de rendimiento y escalabilidad
- Requisitos de habilidades y capacitación del equipo
Enfoque de migración incremental
Patrón de higuera estranguladora:
Monolith ──► Feature Extraction ──► Microservice Creation ──► API Gateway ──► Traffic Routing
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└─► Identify Bounded Context ──► Create New Service ──► Implement API ──► Gradual Migration
Fases de migración:
- Evaluación: Evaluar estado actual y preparación
- Fundación: Configurar infraestructura y herramientas en la nube
- Migración: Mover aplicaciones de manera incremental
- Optimización: Ajustar rendimiento y costos
- Innovación: Aprovechar capacidades nativas en la nube
Integración de GitScrum para nativo en la nube
Rastreo de infraestructura en la nube
Gestión de cambios de infraestructura:
- Rastrear despliegues y cambios de infraestructura
- Monitorear utilización de recursos en la nube
- Gestionar deuda técnica de infraestructura
- Coordinar despliegues multi-servicio
Monitoreo de costos y recursos:
- Rastrear gastos en la nube por proyecto y equipo
- Monitorear uso de recursos y eficiencia
- Identificar oportunidades de optimización de costos
- Planificar capacidad y necesidades de escalado
Gestión de pipeline de despliegue
Rastreo de flujo de trabajo CI/CD:
- Monitorear estado de construcción y despliegue
- Rastrear frecuencia y tasas de éxito de despliegue
- Gestionar coordinación de lanzamientos entre servicios
- Implementar procedimientos de rollback automatizados
Gestión de puertas de calidad:
- Rastrear resultados de pruebas automatizadas
- Monitorear resultados de escaneos de seguridad
- Gestionar flujos de trabajo de aprobación para despliegues
- Asegurar cumplimiento con estándares de despliegue
Mejores prácticas para desarrollo nativo en la nube
Principios de arquitectura
Diseño para fallos:
- Implementar circuit breakers y reintentos
- Usar health checks y degradación elegante
- Diseñar para consistencia eventual
- Implementar manejo adecuado de errores y logging
Seguridad por diseño:
- Implementar principios de confianza cero
- Usar encriptación en todas partes
- Implementar acceso de menor privilegio
- Evaluaciones y actualizaciones de seguridad regulares
Excelencia operativa
Automatización primero:
- Automatizar despliegues e infraestructura
- Implementar pruebas y monitoreo automatizados
- Usar política como código para cumplimiento
- Automatizar respuesta a incidentes cuando sea posible
Mejora continua:
- Revisiones regulares de arquitectura
- Optimización de rendimiento y costos
- Mejora de postura de seguridad
- Desarrollo y capacitación de habilidades del equipo
Desafíos comunes y soluciones
Desafíos de escalabilidad
Escalado de base de datos:
- Implementar réplicas de lectura para cargas de trabajo intensivas en lectura
- Usar sharding de base de datos para aplicaciones intensivas en escritura
- Considerar NoSQL para casos de uso específicos
- Implementar estrategias de caché
Escalado de aplicación:
- Diseñar aplicaciones sin estado
- Usar auto scaling horizontal de pods
- Implementar procesamiento basado en colas
- Usar CDN para contenido estático
Desafíos de confiabilidad
Dependencias de servicios:
- Implementar patrones de circuit breaker
- Usar malla de servicios para resiliencia
- Implementar lógica adecuada de timeout y reintento
- Diseñar para degradación elegante
Consistencia de datos:
- Usar patrones de saga para transacciones distribuidas
- Implementar sourcing de eventos cuando sea apropiado
- Diseñar para consistencia eventual
- Usar transacciones compensatorias para fallos
Tendencias futuras en nativo en la nube
Tecnologías emergentes
Evolución de malla de servicios:
- Integración con WebAssembly (WASM)
- Seguridad mejorada con SPIFFE/SPIRE
- Soporte multi-cluster y multi-nube
- Integración con plataformas sin servidor
Computación de borde:
- Despliegue distribuido de aplicaciones
- Latencia reducida para usuarios globales
- Integración con IoT y dispositivos móviles
- Computación que preserva privacidad
Evolución de plataforma
Crecimiento del ecosistema Kubernetes:
- Experiencia de desarrollador mejorada con herramientas como Tilt
- Adopción de GitOps con herramientas como Flux y ArgoCD
- Integración de malla de servicios (Istio, Linkerd)
- Seguridad y gestión de políticas mejoradas
Innovación de proveedores de nube:
- Contenedores y funciones sin servidor
- Integración de IA/ML y servicios gestionados
- Herramientas de seguridad y cumplimiento mejoradas
- Soluciones multi-nube e híbridas