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Perfil del cliente: El cliente es un proveedor de hardware e infraestructura que desarrolló una plataforma para ofrecer centros de datos virtuales como un servicio escalable y rentable. El objetivo fue permitir a clientes empresariales desplegar y administrar recursos de cómputo, incluyendo máquinas virtuales, almacenamiento y componentes de red, desde un entorno unificado y automatizado. La plataforma integró infraestructura física con orquestación definida por software, garantizando aislamiento seguro por inquilino, asignación flexible de recursos y automatización de extremo a extremo. Se priorizó el uso de tecnologías open source y componentes de orquestación personalizados para lograr alta fiabilidad y facilidad de gestión manteniendo controlados los costes operativos.
Desafíos principales: 1) Tecnología y arquitectura: Fue necesario combinar servidores físicos, herramientas de virtualización y orquestación Kubernetes en un sistema capaz de alojar múltiples entornos multiinquilino con seguridad. La arquitectura se refinó varias veces para optimizar la comunicación entre clusters, mantener el aislamiento y asignar recursos de forma eficiente. En pruebas surgieron problemas de rendimiento al apilar virtualización sobre máquinas virtuales en vez de ejecutarla en hardware físico. También hubo que diseñar la red, DNS y enrutamiento para asegurar aislamiento total, así como un almacenamiento persistente capaz de replicación, recuperación y preservación de datos tras detener cargas de trabajo. 2) Herramientas y limitaciones de la plataforma: La elección tecnológica tuvo que equilibrar requisitos técnicos y presupuestarios. Plataformas comerciales ofrecían fiabilidad pero resultaban excesivamente costosas. Muchas opciones open source carecían de estabilidad, funcionalidades necesarias o soporte fiable, incrementando el riesgo en entornos productivos. 3) Operación y mantenimiento: El sistema debía ser sencillo de soportar por un equipo reducido de DevOps y sin herramientas comerciales complejas. Fue imprescindible automatizar despliegue, monitorización y recuperación para minimizar intervención manual. Algunos componentes open source exigían conocimientos especializados y resultó difícil localizar personal con experiencia para su mantenimiento. 4) Restricciones de negocio y coste: El objetivo fue construir una plataforma de centro de datos virtual asequible sin perder capacidades clave. Se rechazaron herramientas comerciales caras y se apostó por open source y desarrollo a medida revisando cada decisión de diseño por su impacto en costes desde almacenamiento y red hasta automatización y mantenimiento. Un alto nivel de automatización redujo trabajo manual y gastos operativos, haciendo la plataforma sostenible para el proveedor y sus clientes.
Solución técnica: Capa de virtualización escalable: La plataforma se basó en Kubernetes y KubeVirt, permitiendo ejecutar máquinas virtuales y aplicaciones containerizadas en un único entorno. Se adoptó un diseño en dos capas: un cluster de gestión central para control global y clusters por inquilino creados automáticamente para cada cliente. Cada cluster de inquilino funcionó como un entorno Kubernetes independiente con cómputo, almacenamiento y red propios. Todas las tareas de provisionamiento, escalado y eliminación se automatizaron mediante las APIs de Kubernetes para permitir crecimiento controlado y rendimiento estable.
Aislamiento de inquilinos y redes: Cada cluster de inquilino se desplegó como un Kubernetes completo con red, almacenamiento y API dedicados, evitando accesos cruzados entre inquilinos. Las cargas de trabajo pudieron acceder a Internet manteniendo aislamiento total del resto de entornos y del cluster de gestión. Se aplicaron políticas de red y reglas de enrutamiento para garantizar comunicación segura y estable entre servicios internos y sistemas externos.
Almacenamiento y gestión de datos: Se integró una capa de almacenamiento distribuida que preserva datos aún cuando las cargas se detienen o los clusters se reinician. El backend de almacenamiento incorporó replicación y recuperación automática para evitar pérdida de datos por fallo de nodo o disco. Mediante clases de almacenamiento personalizadas de Kubernetes, cada inquilino pudo crear y gestionar volúmenes persistentes con acceso fiable y consistente.
Capa de automatización y control: La plataforma incorporó un servicio API y una interfaz web para que los clientes desplegaran y gestionaran sus entornos de forma autoservicio. La API gestionó operaciones de cluster como crear, escalar y borrar, asignando CPU, memoria y almacenamiento dentro de límites predefinidos. Todo el aprovisionamiento se realizó a través de APIs de Kubernetes, eliminando casi por completo la intervención manual de operadores.
Modelo de aprovisionamiento de recursos: Los clientes eligieron cantidad de CPU, memoria, almacenamiento y GPU mediante la interfaz web y el sistema asignó automáticamente esos recursos respetando los límites por inquilino. Al detenerse las cargas, los recursos de cómputo se devolvían al pool compartido y los volúmenes persistentes conservaban los datos para usos futuros según la política definida.
Optimización de costes y sostenibilidad: Al apostar por tecnologías open source y herramientas internas se eliminaron licencias y se redujeron costes totales. La automatización centralizó procesos clave como provisionamiento, escalado, monitorización y recuperación, permitiendo que un equipo de DevOps pequeño mantuviera la plataforma. Un uso más eficiente de recursos y características de recuperación integradas redujeron gastos de infraestructura sin sacrificar rendimiento.
Características destacadas: Self service y gestión unificada: Clientes despliegan, escalan y eliminan centros de datos virtuales completos desde una única interfaz web o API, integrable en pipelines DevOps. Entornos dedicados y seguros: Cada cliente opera en un cluster Kubernetes aislado con cómputo, almacenamiento y red propios; la separación de red garantiza conectividad segura. Almacenamiento altamente disponible: Sistema de almacenamiento distribuido y tolerante a fallos que replica datos en varios nodos y recupera réplicas automáticamente. Monitorización y recuperación automatizadas: Health checks continuos con herramientas nativas de Kubernetes para detectar y reparar incidencias. Conectividad externa segura: Los inquilinos pueden exponer cargas a Internet mediante balanceadores gestionados y pasarelas aisladas con reglas de firewall. Control de acceso basado en roles: Autenticación y permisos confinados al cluster del inquilino para operar de forma independiente y segura. Gestión del ciclo de vida de datos: Al detener cargas, recursos se liberan automáticamente y el almacenamiento persistente se retiene o borra según políticas para optimizar capacidad.
Proceso de desarrollo: Definición de arquitectura y stack: Tras evaluar virtualización tradicional y opciones open source se diseñó un sistema Kubernetes de dos capas gobernado por un cluster de gestión que orquesta clusters aislados mediante Cluster API y KubeVirt. Se compararon alternativas comerciales como VMware y OpenShift con stacks open source en términos de rendimiento, escalabilidad y coste. Automatización del cluster de gestión: Se implementó Infrastructure as Code para desplegar el control plane de manera reproducible, configurar red y monitorización y ejecutar pruebas de salud. Gestión del ciclo de vida de inquilinos: Cluster API automatizó creación, configuración, escalado y eliminación de clusters de inquilinos con límites de cómputo, red y almacenamiento asignados al aprovisionar. Configuración de red e aislamiento: Segmentación por inquilino con subredes, reglas de enrutamiento, zonas DNS dedicadas, políticas de firewall y pruebas funcionales y de seguridad para comprobar aislamiento. Despliegue de almacenamiento distribuido: Backend multi-nodo con drivers CSI, replicación en tiempo real, failover automático y aprovisionamiento dinámico de volúmenes; stress tests para verificar integridad en fallos de hardware. Integración de almacenamiento en clusters de inquilino: Clases de almacenamiento, cuotas y políticas de reclaim configuradas por inquilino, asegurando persistencia durante reinicios, escalados y migraciones. Desarrollo de API e interfaz web: REST API que orquesta Kubernetes y dashboard de autoservicio con estado en vivo, uso de recursos y logs; autenticación y control de acceso por rol. Pruebas end to end: Verificación de automatización en creación, escalado y teardown, autohealing, replicación de datos, recuperación ante fallos y validación de aislamiento de red y rendimiento bajo carga.
Impacto y resultados: Eficiencia de costes: Reducción de más del 60 por ciento en gastos de infraestructura y licencias mediante open source y automatización interna. Operación lean: Mantenimiento de la plataforma por un equipo DevOps reducido sin sacrificar fiabilidad. Provisionamiento rápido: Tiempo de despliegue de entornos reducido de varias horas a menos de 15 minutos. Mejor aprovechamiento de recursos: Optimización de capacidad entre 30 y 40 por ciento gracias a escalado automático y limpieza de recursos. Alta disponibilidad: Disponibilidad del 99.9 por ciento y reducción de incidentes por downtime en más de 70 por ciento mediante replicación y recuperación integrada. Escalabilidad: Incorporación fluida de nuevos inquilinos empresariales con mínima intervención manual.
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