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Consultoría de Kubernetes con ingenieros de plataforma sénior que operan clústeres EKS, GKE, AKS y bare-metal en producción como oficio, no una presentación de diapositivas. Diseñamos la topología del clúster, construimos plataformas internas para desarrolladores, escribimos el pipeline de GitOps, reforzamos la seguridad según el CIS Benchmark, reducimos las facturas de la nube entre un 30 y un 45 % con FinOps y hacemos guardia con su equipo durante las tres primeras versiones. Alcance cerrado y precio total en USD: una auditoría de Kubernetes desde $700, una plataforma llave en mano desde $1,800, Kubernetes gestionado desde $1,100 al mes o un ingeniero de plataforma dedicado desde $100 por hora. Propiedad intelectual cedida el primer día, sin recargo por intermediación ni sobrecostes por herramientas.
Ingenieros de plataforma con certificación CKA/CKS · EKS, GKE, AKS y on-prem en producción · Refuerzo según el CIS Kubernetes Benchmark · Alineado con el RGPD · Preparado para ISO 27001 · SOC 2 Type II en curso · Apto para HIPAA · Jornada CET con solapamiento de 9:00–13:00 ET
Kubernetes no es el producto: lo es el camino allanado (paved road) que sus ingenieros recorren cada día. La mayoría de los equipos llegan con los mismos tres problemas: un clúster que creció de forma orgánica y que nadie controla del todo, una factura de la nube que se duplicó cuando el tráfico solo creció un 30 % y un proceso de despliegue que todavía exige que un ingeniero sénior esté al teclado. Resolvemos los tres. La semana 1 es una auditoría de arquitectura y FinOps con un ADR por escrito. A partir de la semana 2 entregamos: GitOps con Argo CD, Karpenter o Autopilot para el cómputo, Cilium para la red y la observabilidad, Kyverno para las políticas, External Secrets para las credenciales y Backstage para el autoservicio. Sus ingenieros dejan de escribir YAML y se dedican a entregar funcionalidades. ¿Gestiona un ecosistema de nube más amplio? Consulte nuestro servicio de cloud y DevOps o las prácticas de AWS, Azure y GCP para la plataforma subyacente.
EKS, GKE, AKS u on-prem (kubeadm, Talos, Rancher RKE2). Plano de control multi-AZ, estrategia de grupos de nodos, modelo de multi-tenancy por namespaces y federación multiclúster con Cluster API cuando la escala lo exige. ADR por escrito frente a sus SLO.
Argo CD o Flux con App-of-Apps, Helm + Kustomize por entorno, imágenes firmadas con Cosign y Sigstore, Renovate para las actualizaciones upstream, entrega progresiva con Argo Rollouts o Flagger (canary, blue/green, con desplazamiento de tráfico).
Pod Security Standards en modo restricted, admisión con Kyverno u OPA Gatekeeper, políticas de red de Cilium con denegación por defecto, IRSA/Workload Identity, detección en ejecución con Falco, External Secrets mediante Vault o el gestor de secretos de AWS/GCP y un paquete de evidencias del CIS Benchmark v1.9.
Kubecost u OpenCost para la imputación de costes, Karpenter o Autopilot para cómputo elástico, adopción de instancias spot/preemptible con PDB, ajuste de tamaño guiado por VPA y HPA con métricas personalizadas de KEDA. Ahorro típico del primer trimestre: entre el 30 y el 45 % en facturas de clústeres de seis cifras.
Colectores de OpenTelemetry, Prometheus + Thanos o Grafana Mimir para métricas a largo plazo, Loki o Elastic para logs, Tempo o Jaeger para trazas, Grafana para paneles y Alertmanager conectado a PagerDuty/Opsgenie/Slack. Alertas guiadas por SLO, no por picos de CPU.
Portal de desarrolladores con Backstage, Crossplane o Terraform-controller para solicitudes de infraestructura en autoservicio, plantillas de golden path por tipo de carga de trabajo y documentación del paved road en Backstage TechDocs. La incorporación de un servicio pasa de dos semanas a una sola PR.
Semana 1: revisión de la topología del clúster, análisis con kube-bench y kubescape, instalación de Kubecost, inventario de IaC y entrevistas sobre las guardias. Entregamos un paquete de ADR por escrito con los 10 principales riesgos y los 10 principales ahorros de coste, ordenados por impacto.
Semanas 2–4: pipeline de GitOps en marcha, Pod Security Standards en modo restricted aplicado, políticas de Kyverno integradas, External Secrets sustituyendo a los secretos en texto plano y Karpenter o Autopilot desplegado tras un feature flag.
Semanas 5–12: desarrollo de la IDP con portal Backstage, plantillas de golden path, solicitudes de Crossplane para las cinco primitivas de infraestructura más pedidas, pipeline de OpenTelemetry y alertas basadas en SLO. Se construye junto con su equipo de plataforma, no a distancia.
Ventana de soporte de 90 días tras la puesta en producción. Revisión semanal de la plataforma, rotación de guardias junto a su equipo, runbooks en Backstage TechDocs e informe mensual de FinOps con los ahorros medidos frente a la línea base.
Auditoría de Kubernetes
desde $700
pago único · clúster + FinOps
Auditoría de clúster, seguridad y FinOps de alcance cerrado. Revisión de la topología, análisis con kube-bench/kubescape, instalación de Kubecost y un paquete de ADR por escrito con los principales riesgos y ahorros de coste.
Plataforma llave en mano
desde $1,800
pago único · GitOps + IDP
GitOps con Argo CD, Pod Security Standards, políticas de Kyverno, External Secrets, Karpenter/Autopilot y una plataforma interna para desarrolladores con Backstage, entregados como infraestructura como código de su propiedad.
Kubernetes gestionado
desde $1,100
al mes · operación de la plataforma
Operación continua de la plataforma: SRE y guardias junto a su equipo, revisiones mensuales de FinOps y fiabilidad, y mantenimiento del clúster y de los pipelines frente a sus SLO.
Ingeniero de plataforma
desde $100
por hora · ampliación de equipos
Un ingeniero de plataforma sénior con certificación CKA/CKS integrado en su equipo en modalidad de tiempo y materiales. Sin recargo por intermediación ni sobrecostes por herramientas.
Qué hace variar la cifra: el número de clústeres y el tamaño de la flota, nube única frente a multinube/on-prem, el alcance de la migración, si se incluye una plataforma interna para desarrolladores y la profundidad del cumplimiento (evidencias del CIS Benchmark, SOC 2/ISO 27001, HIPAA, residencia de datos en la UE). Los costes de la nube se facturan en sus propias cuentas, de modo que conserva el control del coste. Los precios son orientativos y se fijan en un presupuesto por escrito para su alcance concreto.
App de VPN WireGuard para consumidores en iOS y Android, con arquitectura sin registros, lanzada en EE. UU. y la UE.
Refactorización y reconstrucción en Android e iOS para un operador alemán de logística de última milla: planificación de rutas multipunto, seguimiento de conductores en tiempo real y facturación en la app, en producción en la UE.
Clientes nativos de firma electrónica para iOS y Android con un CRM en Symfony + React para un despacho de abogados internacional: onboarding con KYC y una cadena de evidencias defendible para asuntos de EE. UU. y la UE.
La multi-tenancy, el autoescalado y el cumplimiento significan cosas distintas en cada sector. Combinamos la base de GitOps y seguridad descrita arriba con controles específicos de cada sector (residencia de datos, aislamiento de PHI, elasticidad ante picos de tráfico) en los mercados de EE. UU. y la UE.
Los servicios financieros exigen una disponibilidad del 99.99 % o superior en el procesamiento de pagos y en los sistemas de trading. Diseñamos actualizaciones progresivas de Kubernetes, despliegues blue-green y patrones de circuit breaker que eliminan el tiempo de inactividad, e implementamos aislamiento de namespaces y políticas de red conformes con PCI DSS que separan las cargas con datos de titulares de tarjeta del resto de servicios.
Las jerarquías RBAC de Kubernetes imponen un acceso de mínimo privilegio a los namespaces de producción y las políticas de OPA Gatekeeper aplican restricciones de cumplimiento en el momento de la admisión. Configuramos Pod Security Standards, secretos cifrados (integración con Vault o Sealed Secrets) y registro de auditoría en el servidor de la API como evidencia para SOC 2 y PCI DSS. Véase FinTech.
Las plataformas de retail soportan entre 10 y 100 veces más tráfico durante los grandes eventos de venta. Nuestros ingenieros de Kubernetes configuran Horizontal Pod Autoscaler (HPA) con métricas personalizadas (RPS, profundidad de cola), cluster autoscaler con estrategias de precalentamiento de pools de nodos y pruebas de carga de validación para que su plataforma escale sin intervención manual durante las ventas flash.
Diseñamos topologías de clúster multi-AZ con restricciones de dispersión de topología de pods que mantienen las réplicas distribuidas entre zonas de disponibilidad, de modo que el fallo de una sola AZ no provoque una interrupción del servicio. KEDA permite que los servicios de catálogo y de pago escalen según señales de profundidad de cola en lugar de métricas de CPU con retraso. Véase E-commerce.
Las plataformas SaaS que atienden a varios clientes sobre una infraestructura compartida necesitan un aislamiento estricto de recursos y un control del uso equitativo. Implementamos ResourceQuotas y LimitRanges de Kubernetes por namespace, políticas de red para el aislamiento entre tenants y jerarquías RBAC que permiten el acceso de administración específico de cada cliente sin riesgo entre tenants.
Las arquitecturas de namespaces multi-tenant permiten ver la facturación de recursos por tenant, mantener una cadencia de despliegue independiente para las funciones específicas de cada tenant y lograr un aislamiento que satisface los cuestionarios de seguridad de compras de las grandes empresas. Diseñamos pipelines de GitOps que gestionan la configuración de cada tenant como código.
Los clústeres de Kubernetes que procesan ePHI deben implementar registro de auditoría en el servidor de la API, cifrar los secretos en reposo y aplicar pod security standards que impidan la escalada de privilegios. Nuestras implementaciones de K8s orientadas a HIPAA incluyen monitorización de seguridad en ejecución con Falco, políticas de Gatekeeper OPA y análisis automatizado de cumplimiento con kube-bench.
Configuramos políticas de auditoría de Kubernetes que registran todas las operaciones CRUD en los namespaces sensibles, nos integramos con plataformas SIEM para alertas en tiempo real e implementamos cifrado a nivel de pod mediante la integración del controlador CSI con el KMS de la nube. Las estrategias de copia de seguridad con Velero garantizan objetivos de RTO/RPO que satisfacen los requisitos de planificación de contingencias de HIPAA. Véase HealthTech.
Las cargas de transcodificación y streaming de vídeo requieren acceso a recursos de GPU y son muy irregulares por naturaleza. Configuramos pools de nodos de GPU en Kubernetes con los device plugins de NVIDIA, planificadores de jobs por lotes (Argo Workflows) y priority classes que garantizan que los servicios de streaming de cara al usuario tengan siempre prioridad sobre las tareas de transcodificación en segundo plano.
Los pools de nodos de instancias spot/preemptible reducen entre un 60 y un 80 % el coste de transcodificación en cargas por lotes, mientras que los pools de nodos on-demand atienden el streaming en tiempo real con capacidad garantizada. Implementamos PodDisruptionBudgets y políticas de drenado que gestionan la recuperación de instancias spot sin interrumpir las sesiones activas de los usuarios.
Las grandes empresas suelen necesitar Kubernetes en centros de datos on-premises y en varios proveedores de nube, además de ubicaciones edge como las plantas de fabricación. Diseñamos federaciones multiclúster con Cluster API, configuramos K3s para despliegues edge e IoT e implementamos pipelines de GitOps que gestionan las políticas de ubicación de cargas de trabajo en toda la flota.
La conectividad híbrida con Cilium Cluster Mesh permite el descubrimiento de servicios y la aplicación de políticas entre clústeres para cargas que abarcan on-prem y nube. Los nodos K3s edge en las plantas de fabricación ejecutan inferencia de ML local para la detección de defectos sin la latencia de ida y vuelta a la nube y sincronizan los resultados con los clústeres centrales de forma asíncrona. Véase Logística.
Alineado con el RGPD · preparado para ISO 27001 · SOC 2 Type II en curso · Schrems II del RGPD + SCC + residencia de datos en la UE
Todos los perfiles sénior del proyecto llevan más de 5 años de guardia en Kubernetes de producción: con certificación CKA/CKS, contribuidores de proyectos upstream de la CNCF y las personas que depuran etcd a las 3 de la madrugada, no las que dibujan cajas en diapositivas.
Operamos EKS, GKE, AKS y on-prem en producción y no tenemos ninguna preferencia comercial. El ADR que recibe en la semana 1 se puntúa frente a su carga de trabajo, no frente a la nube que nos haya hecho un descuento el trimestre pasado.
CIS Kubernetes Benchmark v1.9, paquetes de evidencias de SOC 2 Type II, controles del anexo A de ISO 27001, salvaguardas técnicas de HIPAA y residencia de datos en la UE con cláusulas Schrems II y SCC incorporadas al DPA: los hemos entregado todos.
Para cargas reguladas (fintech, healthtech, govtech) levantamos clústeres con plano de datos solo en la UE, claves de cifrado gestionadas por el cliente (KMS BYOK) y un conjunto de políticas de Kyverno auditable, listo para la próxima auditoría de ISO o SOC 2.
Agregar precios en vivo de varios exchanges manteniendo la latencia por debajo de 500 ms es ingeniería realmente difícil. YuSMP integró el feed multi-exchange, los gráficos de tokens en tiempo real y el flujo de listados en una plataforma coherente. No hemos sufrido ninguna caída desde el lanzamiento.
El control de procesos en un entorno de reactores no puede permitirse cortes de conectividad. YuSMP entregó un MES offline-first que registra cada paso de forma fiable y se sincroniza con el servidor central sin pérdida de datos. La preparación para auditorías, que antes llevaba días, ahora lleva minutos.
Kubernetes añade complejidad operativa junto con sus ventajas. Estos son los puntos de decisión en los que la migración tiene sentido desde el punto de vista técnico y de negocio.
Algunas señales son los reinicios manuales de contenedores, la imposibilidad de ejecutar varias réplicas, la ausencia de recuperación automática de la salud y la coordinación de despliegues entre varios servidores. Cuando su equipo dedica más tiempo a la fiabilidad de la infraestructura que a las funcionalidades del producto, es el momento de evaluar Kubernetes.
Realizamos una evaluación de preparación que abarca su madurez en contenedorización, la frecuencia de despliegue y la capacidad del equipo antes de recomendar la migración. Para los equipos que aún no están listos, implementamos pasos intermedios como Docker Swarm o Nomad que reducen la carga operativa y mantienen abierta la migración futura.
EKS, GKE y AKS eliminan la carga de gestionar el plano de control de Kubernetes, ocuparse de las actualizaciones y asegurar la disponibilidad del servidor de la API. Para la mayoría de las empresas de producto, Kubernetes gestionado reduce la carga operativa entre un 60 y un 80 %. El autoalojamiento con kubeadm o Cluster API tiene sentido para una soberanía de datos estricta, hardware especializado o infraestructura on-premises.
Evaluamos los requisitos de su carga de trabajo, las restricciones de cumplimiento y la experiencia del equipo para recomendar el modelo de alojamiento adecuado. Los clústeres gestionados suelen alcanzar el estado listo para producción entre 4 y 6 semanas antes que los autoalojados, con lo que se reduce el tiempo que su equipo de ingeniería dedica a operar el plano de control.
Serverless (AWS Lambda, Cloud Run, Azure Functions) es la opción óptima para cargas orientadas a eventos con invocaciones poco frecuentes, tráfico variable y ejecución sin estado. Kubernetes destaca en servicios de larga duración, cargas con estado, runtimes personalizados y aplicaciones que necesitan un control fino de los recursos y de la topología de red.
Analizamos el perfil de su carga de trabajo, los requisitos de concurrencia, la sensibilidad al cold start y la tolerancia a la dependencia del proveedor (vendor lock-in) para recomendar el modelo de cómputo adecuado. Muchas arquitecturas de producción combinan ambos: Kubernetes para los servicios principales y serverless para las extensiones orientadas a eventos, con un stack de observabilidad compartido entre los dos.
Rara vez depende del plano de control (los tres son conformes y estables) y casi siempre de lo que lo rodea. Elija EKS si su plano de datos ya está en AWS: VPC CNI, IRSA para IAM, ALB Ingress, Karpenter para el autoescalado y EBS CSI son de primera clase y se integran con el resto del ecosistema de AWS. Elija GKE si busca la experiencia con más criterio propio: Autopilot elimina por completo la gestión de nodos, Workload Identity es el enlace más limpio del mercado entre cuenta de servicio e IAM y la cadencia de actualizaciones es la más agresiva. Elija AKS si es una empresa con Entra ID y Azure Policy: la integración de IAM y cumplimiento es la más fluida. Para proyectos desde cero sin sesgo previo hacia una nube, solemos recomendar GKE Autopilot. Hacemos la evaluación en la primera semana de cada proyecto y redactamos un ADR con contrapartidas concretas puntuadas frente a su carga de trabajo.
Por defecto usamos Argo CD para la entrega de aplicaciones y Flux para el arranque del clúster, ambos con el patrón App-of-Apps. La infraestructura del clúster (VPC, grupos de nodos, IAM, claves KMS, roles IRSA) se define con Terraform o Pulumi y se guarda en un repositorio aparte con puertas de políticas OPA/Conftest en CI. Los manifiestos de las aplicaciones residen en charts de Helm envueltos en overlays de Kustomize por entorno. La promoción de imágenes pasa por un registro firmado (Cosign + Sigstore) con un bot de Renovate que abre PR contra el repositorio de GitOps. Una PR fusionada en main dispara la sincronización de Argo. El rollback es un git revert. Nunca dejamos que nadie ejecute kubectl apply a mano en producción.
Seis controles, innegociables. (1) Pod Security Standards en modo restricted, aplicados con Kyverno u OPA Gatekeeper. (2) Políticas de red con denegación por defecto con Cilium o Calico, con el tráfico permitido de forma explícita por namespace. (3) IRSA en EKS o Workload Identity en GKE/AKS: nunca credenciales estáticas de larga duración en secretos. (4) Firma de imágenes con Cosign y política de admisión verifyImages de Kyverno. (5) Detección en ejecución con Falco o Tetragon que envía los eventos a su SIEM. (6) Secretos mediante External Secrets Operator respaldado por el gestor de secretos de AWS/GCP/Azure o HashiCorp Vault: ningún secreto en texto plano en git, nunca. Reforzamos la seguridad según el CIS Kubernetes Benchmark v1.9 y entregamos el paquete de evidencias de auditoría para SOC 2 e ISO 27001.
Sí, y el FinOps de Kubernetes es la mayor parte de lo que ahorramos a los clientes de EKS y GKE. El procedimiento estándar: instalar Kubecost u OpenCost para la imputación de costes por namespace, cambiar los grupos de nodos estáticos sobredimensionados a Karpenter o GKE Autopilot, mover las cargas sin estado a spot/preemptible con PodDisruptionBudgets y restricciones de dispersión de topología, ajustar requests y limits con las recomendaciones de Vertical Pod Autoscaler y añadir HPA con métricas personalizadas de KEDA en lugar de solo CPU. El ahorro típico del primer trimestre en una factura mensual de EKS de seis cifras es del 30 al 45 % sin tocar los objetivos de fiabilidad. Compartimos el modelo de ahorro con finanzas en un informe mensual por escrito.
Sí; es la mayoría de los proyectos que superan los seis meses. Un stack típico de IDP: Backstage para el portal de desarrolladores, Crossplane o Terraform-controller para solicitudes de infraestructura en autoservicio, Argo CD para la entrega, Argo Workflows para batch y ML, Tekton o runners de GitHub Actions para CI, Istio o Linkerd para el service mesh, Cilium Hubble para la observabilidad y colectores de OpenTelemetry que envían los datos a su APM. No inventamos abstracciones: unimos los mejores proyectos de la CNCF en un camino allanado y lo documentamos en Backstage. Incorporar un servicio nuevo pasa de dos semanas de YAML a una plantilla de Backstage + una PR.
Alcance cerrado y precio total en USD en cuatro formatos de proyecto. Una auditoría de Kubernetes (clúster, seguridad y FinOps) parte de $700; una plataforma de Kubernetes llave en mano con GitOps, una base de seguridad y una plataforma interna para desarrolladores con Backstage, de $1,800; Kubernetes gestionado y operación de la plataforma, de $1,100 al mes; y un ingeniero de plataforma sénior con certificación CKA/CKS mediante ampliación de equipos (staff augmentation), de $100 por hora. Usted ve el presupuesto desglosado al final del descubrimiento y lo aprueba antes de que se escriba una sola línea de código. No hay recargo por intermediación ni sobrecostes por herramientas, y los costes de la nube se facturan en sus propias cuentas, de modo que conserva el control del coste.
Kubernetes gestionado elimina las operaciones del plano de control: el proveedor de la nube se encarga de la disponibilidad del servidor de la API (SLA de 99.95 % o superior), las copias de seguridad de etcd, las actualizaciones de versión de Kubernetes y los parches de seguridad del plano de control. EKS, GKE y AKS ofrecen integración nativa con la nube, lo que reduce de forma notable el esfuerzo de integración. El autoalojamiento le da control total sobre la configuración del plano de control, la topología de red y la selección de hardware, algo importante en entornos aislados (air-gapped), con hardware especializado (GPU bare-metal) o con requisitos de soberanía de datos que obligan a mantener el plano de control on-premises. Para la mayoría de las empresas de producto con menos de $50M de ARR, Kubernetes gestionado es la opción adecuada por defecto y alcanza el estado listo para producción entre 4 y 6 semanas antes que el autoalojado.
Un clúster de Kubernetes en producción en una nube gestionada, con 3 zonas de disponibilidad, grupos de nodos con autoescalado y un entorno de staging, suele costar entre $800 y $2,500 al mes para cargas de trabajo pequeñas o medianas. Los costes del plano de control son de $72–$150 al mes en EKS/AKS; GKE ofrece un clúster Autopilot gratuito por proyecto. Además del clúster, hay costes de almacenamiento persistente, balanceadores de carga, monitorización (Prometheus/Grafana) y logging. Las estrategias con instancias spot/preemptible suelen reducir los costes de cómputo entre un 40 y un 70 % en las cargas sin estado. Incluimos una estimación de costes como parte de nuestra evaluación de arquitectura.
GitOps convierte a Git en la única fuente de verdad del estado del clúster: cada cambio de configuración pasa por una pull request, se revisa y el controlador de GitOps (ArgoCD o Flux) reconcilia el clúster para que coincida con el estado declarado. ArgoCD ofrece una interfaz web y gestión multiclúster que facilitan la transición de los equipos que vienen de despliegues manuales. Flux es más ligero, nativo de Kubernetes y preferible para despliegues automatizados entre máquinas sin depender de una interfaz. Configuramos repositorios de aplicación (código de los servicios) y de configuración (manifiestos de Kubernetes/valores de Helm) por separado, definimos políticas de sincronización con comprobaciones de salud e implementamos flujos de promoción de staging a producción que requieren aprobación explícita.
Los Secrets de Kubernetes codificados en Base64 no están cifrados en reposo por defecto. Los tres enfoques principales son: HashiCorp Vault con External Secrets Operator (lo mejor para una rotación de secretos de grano fino y para despliegues de Vault existentes), Sealed Secrets (cifra los secretos con una clave específica del clúster, de modo que los manifiestos cifrados se pueden subir a Git sin riesgo; la opción más sencilla y compatible con GitOps) y los gestores de secretos del proveedor de nube mediante External Secrets Operator (lo mejor para equipos nativos de la nube). Configuramos el cifrado en reposo del almacén de datos etcd de Kubernetes con independencia del enfoque de gestión de secretos.
El chart de Helm kube-prometheus-stack despliega Prometheus Operator, Alertmanager, Grafana y paneles de Kubernetes ya preparados en una sola instalación. Configuramos service monitors para las métricas de su aplicación, definimos recording rules para las agregaciones consultadas con más frecuencia y creamos reglas de alerta para el throttling de CPU, la presión de memoria, los crash loops de pods y la presión de los volúmenes persistentes. Los paneles de Grafana cubren la salud del clúster, el rendimiento de las aplicaciones (el método RED: Rate, Errors, Duration) y métricas de negocio personalizadas. Integramos Alertmanager con PagerDuty, OpsGenie o Slack para las alertas de producción.
La recuperación ante desastres de Kubernetes tiene dos componentes: la recuperación del clúster y la recuperación de los datos. Para el clúster usamos Cluster API o infraestructura como código (Terraform/Pulumi) para definirlo de forma declarativa y poder recrearlo en minutos. GitOps (ArgoCD/Flux) restaura automáticamente todos los manifiestos de las aplicaciones en cuanto el clúster está en marcha. Para los datos, Velero respalda de forma programada los manifiestos de los objetos de Kubernetes y los snapshots de los volúmenes persistentes, y los guarda en almacenamiento de objetos con replicación entre regiones. Los objetivos de RPO de 1 hora se logran con snapshots horarios de Velero; los de RTO de 30–60 minutos, con clúster como código preconfigurado y GitOps. Realizamos simulacros trimestrales de recuperación ante desastres para validar las estimaciones de tiempo de recuperación.
Guías prácticas sobre Kubernetes, microservicios y arquitectura cloud-native.
Cuéntenos algunos detalles y un consultor sénior le responderá en un día hábil.