¿Por qué es necesario una plataforma de contenedores?

Ya hemos visto en post anteriores cómo funcionan y cuál es la función de Docker y Kubernetes.

Pero la realidad es que, a nivel empresarial, desplegar contenedores a escala puede aún así resultar bastante tedioso. No solo a la hora de la instalación y de creación de un cluster, sino también otros desafíos a la hora de gestionar un entorno grande de contenedores:

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  • ¿Cómo hacemos para poder gestionar un entorno híbrido? Poder ejecutar ciertos contenedores on-premise y otros en la nube… Necesitamos una plataforma para simplificar la instalación, configuración y administración mediante un solo panel de gestión centralizado para poder manejar cualquier entorno de K8s.
  • Otra de las cosas es el hecho de que no todas las aplicaciones son cloud-native. Tener que volver a diseñar las aplicaciones es costoso, requiere mucho tiempo y no siempre es posible. Las empresas necesitan la capacidad de ejecutar tanto aplicaciones nativas de la nube como tradicionales dentro de contenedores, con una única plataforma.
  • Algunas aplicaciones requieren guardar datos, o sea tener almacenamiento persistente. Kubernetes nos da la posibilidad de montar volúmenes, pero no lo integra por defecto, y gestionarlo también puede llegar a ser complicado.
  • Y otra cosa importante es la seguridad. Todavía necesitamos el mismo nivel de seguridad empresarial que tienen las VMs en un entorno virtualizado a la hora p.ej. de la autenticación.

Para hacer frente a estos desafíos están las plataformas de contenedores, que son simplemente una capa más que se empaqueta y se entrega como una solución de contenedores basada en un orquestador (normalmente Kubernetes) pero más fácil de usar, que nos proporciona soporte por parte del fabricante y que nos integra otras funcionalidades para dar solución a esos desafíos.

Por lo tanto, el equipo de IT no tiene por qué estar familiarizado con la orquestación de contenedores, ya que estas plataformas nos van a facilitar mucho la vida a la hora de modernizar nuestras aplicaciones.

Es aquí donde entran: HPE Ezmeral, OpenShift, Rancher, VMware Tanzu, GKE (Google), EKS (Amazon)…

HPE Ezmeral

La solución de contenedores propia de HPE es Ezmeral Container Platform, que nos ofrece una consola que nos permite gestionar los contenedores de forma centralizada independientemente de dónde se ejecuten:

    • Si corren sobre servidores on-premise, no necesariamente tienen que ser servidores HPE.
    • También puede ir un entorno de contenedores sobre VMs, es decir, que tenga VMs con el rol de nodos master y worker para formar un cluster de Kubernetes, aunque aquí no estaríamos ahorrando en licencias de virtualización y añadiríamos una capa más a la hora de acceder.
    • Y lo mismo si se ejecutan cualquier nube pública.

En cuanto a la propia plataforma en sí, lo que hacemos es directamente instalar el software sobre un nodo que haga de Control Plane, sin tener que instalar previamente Docker ni Kubernetes porque todo eso va a ir integrado. Por lo tanto, la puesta en marcha va a ser muy rápida.

En este caso, Ezmeral funciona sobre CentOS o RedHat y se ofrece como licencia de software o como pago por uso a través de HPE GreenLake.

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Y además de la propia orquestación y gestión sobre los contenedores, Ezmeral nos soluciona todos esos desafíos que quedaban pendientes con Kubernetes, de tal forma que:

  • Ayuda a reducir los riesgos con herramientas de seguridad y servicios de autentificación, a través de una gestión multi-tenant
  • Ofrece la posibilidad de entregar almacenamiento persistente de forma integrada a través del Data Fabric, que nos permite acceder y conseguir la información de los datos
  • O entregar almacenamiento externo a través del CSI Plugin tanto para las cabinas de HPE como volúmenes en la nube a través de los HPE Cloud Volumes. NOTA: El CSI está disponible para cualquier clúster de Kubernetes, independientemente de la plataforma de contenedores que se use.
  • Integra herramientas de MLOps que permite automatizar todo el proceso a la hora de analizar datos masivos y crear modelos de ML

En este artículo publicado anteriormente puedes leer más sobre el lanzamiento de HPE Ezmeral el pasado mes de junio

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