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De nginx a ngrok: probando nuestro sitio con Política de Tráfico

De nginx a ngrok: probando nuestro sitio con la Política de Tráfico

Publicado el 17/08/2025

Escrito por Alex Bezek, Senior Infrastructure Engineer en ngrok

Cuando desarrollas software llega un momento en que debes exponer servicios a otras redes para que aporten valor. En ngrok buscamos que esto sea lo más sencillo posible, y aplicamos ese principio también internamente. Al principio desplegamos un proxy nginx y configuramos rutas por nombres de host para alojar nuestra web en Python, API en Go y otras herramientas. Tras configurar Kubernetes, certificados TLS y DNS estuvimos online, pero no fue tan simple como una sola línea de comando.

Con el tiempo surgieron más aplicaciones y servicios que necesitaban entrada pública como dashboards, APIs para webhooks y herramientas internas. Nos planteamos si podríamos crear ingress a estos servicios usando ngrok y tras una prueba de concepto comprobamos que sí y con relativa facilidad. Así nació la idea de dogfooding en ngrok, que consiste en usar el propio producto internamente para cerrar ciclos de feedback y mejorar la empatía con el usuario.

El reto mayor fue reemplazar un nginx que había acumulado complejidad: copias estáticas de la documentación en S3, páginas y blogs gestionados con un CMS, multitud de redirecciones y rewrites por rutas, subdominios varios y reglas especiales. Cambiar DNS del dominio completo requería que ngrok pudiera reproducir todas esas funcionalidades, y hace un par de años aún faltaban características clave como reescrituras de URL y redirecciones complejas.

Con la llegada de Endpoints y Traffic Policy ngrok evolucionó de un simple túnel a una pasarela de APIs completa. Traffic Policy es un formato expresivo que permite manipular tráfico con control fino, parecido a la configuración de nginx pero ejecutada en la nube de ngrok y con funciones integradas como autenticación, listas de permitidos, validaciones de webhooks y más.

Al evaluar los requisitos de nuestro nginx identificamos varios puntos críticos que debíamos cubrir: terminación TLS y gestión de certificados, logs y observabilidad, cabeceras personalizadas en entornos no productivos, redirecciones y reescrituras basadas en expresiones, y el reenvío de tráfico a servicios externos como S3 y un CMS. Revisamos cada elemento para confirmar si ahora podíamos hacerlo con ngrok.

La terminación TLS dejó de ser una carga operativa: registrar un dominio en nuestra cuenta de pruebas, añadir DNS para demostrar propiedad y ngrok provisiona y renueva certificados automáticamente. La terminación TLS ocurre en el borde de ngrok sin tener que gestionar secretos en Kubernetes.

En cuanto a logs, antes nginx volcaría stdout y un agente Datadog los recogería desde los pods. Con ngrok el plano que recibe tráfico opera en su red global y cada solicitud genera un Traffic Event con datos estructurados como IP origen, método, cabeceras, latencia y estado de respuesta. Configuramos un destino de eventos que reenvía esas entradas a Datadog sin desplegar sidecars ni agentes adicionales. Además Traffic Inspector ofrece un streaming en tiempo real para depurar y validar cambios.

Para entornos no productivos necesitábamos añadir cabeceras como X-Robots-Tag noindex para evitar indexación. En nginx lo gestionábamos globalmente con ConfigMap, pero en ngrok cada endpoint declara sus cabeceras a aplicar, lo que resulta más claro y portátil.

Las redirecciones fueron un punto clave. Antes usábamos anotaciones de ingress para realizar rewrites y redirects complejos. Con Traffic Policy las redirecciones son nativas y manejables mediante expresiones basadas en CEL, lo que nos permitió traducir reglas existentes a políticas legibles y precisas.

El reenvío a servicios externos, por ejemplo la documentación estática en S3, también se simplificó. Donde antes se necesitaban varias anotaciones, ajustes de host upstream y snippets de configuración TLS, ahora usamos acciones de Traffic Policy como url-rewrite para quitar prefijos y forward-external para proxyar la petición al origen externo. El resultado es una configuración más limpia y menos propensa a errores.

Para desplegar todo usamos el operador de ngrok para Kubernetes y definimos Cloud Endpoint como recursos en git. Estas definiciones como código se revisan, versionan y despliegan por los mismos pipelines que el resto de la infraestructura. Tras cambiar el DNS de nginx a los endpoints gestionados por ngrok, el sitio quedó activo sin depender de pods locales.

Los beneficios fueron evidentes: eliminamos un punto único de fallo en nuestro cluster, redujimos la latencia al servir respuestas desde el PoP de ngrok más cercano gracias al balanceador global, y disminuimos tráfico innecesario hacia nuestra región de control. Equipos de producto pudieron auto gestionar reglas de tráfico sin solicitar cambios en nginx porque las políticas son más sencillas de entender y modificar.

La práctica del dogfooding nos permitió además dar feedback durante el diseño de nuevas características, atrapar bugs antes que los clientes los vieran y mejorar la experiencia de usuario de Traffic Policy. El proceso continúa y ya estamos probando nuevas funcionalidades como respuestas personalizadas para servir archivos security.txt o robots.txt, añadir cabeceras de seguridad, políticas de rate limiting, inteligencia de IP por geolocalización y score de amenazas, y protecciones OWASP CRS en pruebas.

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones empresariales. Ofrecemos servicios de software a medida, aplicaciones a medida e integración de inteligencia artificial orientada a negocio. También brindamos servicios en ciberseguridad para proteger infraestructuras, consultoría y despliegue en servicios cloud aws y azure, y soluciones de servicios inteligencia de negocio como power bi para visualización y análisis avanzado. Desarrollamos agentes IA y soluciones de ia para empresas que automatizan procesos y mejoran la toma de decisiones. Nuestro enfoque combina experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud para entregar proyectos escalables y seguros.

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La lección final es que dogfooding impulsa mejoras reales. Al usar ngrok para nuestros propios servicios descubrimos carencias, validamos soluciones y aceleramos la madurez del producto. En Q2BSTUDIO aplicamos la misma filosofía: usamos las herramientas que desarrollamos en producción para garantizar calidad, seguridad y valor tangible para nuestros clientes en proyectos de software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud.

La migración puede haber terminado, pero el proceso de mejora continua y de uso interno nunca se detiene. Si quieres mejorar tu plataforma con soluciones de software a medida o explorar cómo la inteligencia artificial y power bi pueden transformar tus datos en decisiones, contacta con Q2BSTUDIO para una consultoría especializada.

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