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Migración de una arquitectura basada en contenedores usando ECS a Kubernetes

By: Contributor(s): Material type: TextTextPublication details: 2023Description: 1 archivo (3,5 MB) : il. colSubject(s): Online resources:
Contents:
1. Introducción -- 1.1. Objetivo -- 1.2. Motivación -- 1.3. Problemas existentes -- 1.4. Mejoras esperadas -- 1.5. Metodología del desarrollo -- 1.6. Organización de la tesina -- 2. Análisis y marco de referencia -- 2.1. Historia -- 2.2. Cloud Computing -- 2.3. Contenedores -- 2.4. The 12 Factors Apps -- 2.5. CaaS -- 2.6. DevOps -- 2.7. SRE -- 3. Análisis de la solución actual -- 3.1. Servicios AWS -- 3.1.1. EC2 -- 3.1.2. Fargate -- 3.1.3. Amazon ECS -- 3.1.4. Load Balancers (ALB) -- 3.1.5. Métricas (CloudWatch) -- 3.1.6. Permisos (IAM) -- 3.1.7. Cognito -- 3.1.8. Secret Manager -- 3.1.9. RDS PostgreSQL -- 3.1.10. ElastiCache -- 3.1.11. BD AllegroGraph y EDG -- 3.2. CI/CD -- 3.2.1. Versionado del código -- 3.2.2. Ambientes -- 3.2.3. Flujo de trabajo en git -- 3.2.4. Aplicaciones -- 3.2.5. Infraestructura como código -- 3.3. Diseño de infraestructura en AWS -- 4. Análisis de la alternativa -- 4.1. ¿Qué es Kubernetes? -- 4.2. Historia -- 4.3. Funcionamiento de Kubernetes -- 4.4. Componentes de kubernetes -- 4.4.1. Componentes del plano de control -- 4.4.2. Componentes de nodo -- 4.5. Objetos de Kubernetes -- 4.5.1. Pod -- 4.5.2. Service -- 4.5.3. Namespace -- 4.5.4. ConfigMap -- 4.5.5. Secret -- 4.5.6. Volume -- 4.5.7. PersistentVolume -- 4.5.8. PersistentVolumeClaim -- 4.5.9. Controladores y Operadores -- 4.5.9.1. ReplicaSet -- 4.5.9.2. Deployment -- 4.5.9.3. StatefulSet -- 4.5.9.4. DaemonSet -- 4.5.9.5. Job -- 4.5.9.6. CronJob -- 4.6. Despliegue de aplicaciones -- 4.7. Orquestación -- 4.8. Soluciones en la nube -- 4.8.1. Google Kubernetes Engine (GKE) -- 4.8.2. Azure Kubernetes Service (AKS) -- 4.8.3. Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) -- 4.9. Conclusión -- 5. Solución final -- 5.1. Esquema de infraestructura propuesto -- 5.2. Integración y despliegue continuos -- 5.3. Observabilidad -- 5.4. Auto escalado -- 5.4.1. Horizontal -- 5.4.2. Vertical -- 5.4.3. Autoscaler -- 5.5. Balanceadores de carga -- 5.6. Permisos -- 5.7. Costos -- 5.8. Información sensible -- 5.9. Recuperación de desastres -- 6. Resultados obtenidos -- 6.1. Costos -- 6.1.1. Previsión -- 6.1.2. Validación -- 6.2. Performance -- 6.3. Facilidad de despliegue -- 6.4. Observabilidad -- 6.4.1. Recursos -- 6.4.2. Alertas -- 6.4.3. Costos -- 7. Conclusiones -- 7.1. Trabajos futuros -- 8. Referencias Bibliográficas
Dissertation note: Tesina (Licenciatura en Informática) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2023.
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Tesina (Licenciatura en Informática) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2023.

1. Introducción -- 1.1. Objetivo -- 1.2. Motivación -- 1.3. Problemas existentes -- 1.4. Mejoras esperadas -- 1.5. Metodología del desarrollo -- 1.6. Organización de la tesina -- 2. Análisis y marco de referencia -- 2.1. Historia -- 2.2. Cloud Computing -- 2.3. Contenedores -- 2.4. The 12 Factors Apps -- 2.5. CaaS -- 2.6. DevOps -- 2.7. SRE -- 3. Análisis de la solución actual -- 3.1. Servicios AWS -- 3.1.1. EC2 -- 3.1.2. Fargate -- 3.1.3. Amazon ECS -- 3.1.4. Load Balancers (ALB) -- 3.1.5. Métricas (CloudWatch) -- 3.1.6. Permisos (IAM) -- 3.1.7. Cognito -- 3.1.8. Secret Manager -- 3.1.9. RDS PostgreSQL -- 3.1.10. ElastiCache -- 3.1.11. BD AllegroGraph y EDG -- 3.2. CI/CD -- 3.2.1. Versionado del código -- 3.2.2. Ambientes -- 3.2.3. Flujo de trabajo en git -- 3.2.4. Aplicaciones -- 3.2.5. Infraestructura como código -- 3.3. Diseño de infraestructura en AWS -- 4. Análisis de la alternativa -- 4.1. ¿Qué es Kubernetes? -- 4.2. Historia -- 4.3. Funcionamiento de Kubernetes -- 4.4. Componentes de kubernetes -- 4.4.1. Componentes del plano de control -- 4.4.2. Componentes de nodo -- 4.5. Objetos de Kubernetes -- 4.5.1. Pod -- 4.5.2. Service -- 4.5.3. Namespace -- 4.5.4. ConfigMap -- 4.5.5. Secret -- 4.5.6. Volume -- 4.5.7. PersistentVolume -- 4.5.8. PersistentVolumeClaim -- 4.5.9. Controladores y Operadores -- 4.5.9.1. ReplicaSet -- 4.5.9.2. Deployment -- 4.5.9.3. StatefulSet -- 4.5.9.4. DaemonSet -- 4.5.9.5. Job -- 4.5.9.6. CronJob -- 4.6. Despliegue de aplicaciones -- 4.7. Orquestación -- 4.8. Soluciones en la nube -- 4.8.1. Google Kubernetes Engine (GKE) -- 4.8.2. Azure Kubernetes Service (AKS) -- 4.8.3. Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) -- 4.9. Conclusión -- 5. Solución final -- 5.1. Esquema de infraestructura propuesto -- 5.2. Integración y despliegue continuos -- 5.3. Observabilidad -- 5.4. Auto escalado -- 5.4.1. Horizontal -- 5.4.2. Vertical -- 5.4.3. Autoscaler -- 5.5. Balanceadores de carga -- 5.6. Permisos -- 5.7. Costos -- 5.8. Información sensible -- 5.9. Recuperación de desastres -- 6. Resultados obtenidos -- 6.1. Costos -- 6.1.1. Previsión -- 6.1.2. Validación -- 6.2. Performance -- 6.3. Facilidad de despliegue -- 6.4. Observabilidad -- 6.4.1. Recursos -- 6.4.2. Alertas -- 6.4.3. Costos -- 7. Conclusiones -- 7.1. Trabajos futuros -- 8. Referencias Bibliográficas

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