Mallas de servicio sobre Kubernetes

Abstract

[CA] Actualment, l'arquitectura basada en microserveis s'ha convertit en la norma per al desenrotllament d'aplicacions modernes. Aquestes aplicacions estan compostes per xicotetes peces de programari independent que s'executen en contenidors i es comuniquen entre si mitjançant una xarxa. A mesura que el nombre de microserveis augmenta, es torna més difícil administrar-los manualment. Per tant, és necessari comptar amb una eina d'orquestració que permeta la gestió i el control dels contenidors en el clúster. En aquest sentit, Kubernetes és l'eina d'orquestració de contenidors més popular. Ofereix un conjunt complet de funcions per a l'administració de contenidors i s'ha convertit en la plataforma “de facto” per a la gestió d'aquests en el núvol. No obstant això, a mesura que es despleguen més microserveis, la complexitat de l'entorn de contenidors augmenta. Per a manejar aquesta complexitat, es fa necessari utilitzar una malla de servei que permeta controlar el flux de trànsit entre els serveis. La malla de servei actua com una capa d'abstracció entre els serveis, proporcionant funcions de seguretat, resiliència i observabilitat. Les malles de servei més destacades són de codi obert, com Istio, Linkerd i Consul. Aquestes eines ofereixen funcions avançades de control de trànsit, incloent-hi la capacitat d'implementar tècniques de rastreig, tallafocs a nivell de contenidor, connexions segures entre contenidors, testing A/B i desplegaments canary. A més, permeten un control precís del trànsit de xarxa i la gestió del flux de dades entre els microserveis. L'objectiu d'aquest projecte és desplegar les malles de servei de codi obert més destacades i amb major projecció en clústers K8s locals i analitzar els seus avantatges i desavantatges. Després, es desplegaran en un entorn cloud real com Google Cloud Platform. A més, s'analitzaran les bondats i mancances de les solucions de rastreig que ofereixen aquests proveïdors per a comprendre com aquestes eines poden millorar l'observabilitat i el diagnòstic de les aplicacions en el núvol. En resum, el projecte busca oferir una comprensió profunda sobre les malles de servei

[ES] Actualmente, la arquitectura basada en microservicios se ha convertido en la norma para el desarrollo de aplicaciones modernas. Estas aplicaciones están compuestas por pequeñas piezas de software independientes que se ejecutan en contenedores y se comunican entre sí mediante una red. A medida que el número de microservicios aumenta, se vuelve más difícil administrarlos manualmente. Por lo tanto, es necesario contar con una herramienta de orquestación que permita la gestión y el control de los contenedores en el clúster. En este sentido, Kubernetes es la herramienta de orquestación de contenedores más popular. Ofrece un conjunto completo de funciones para la administración de contenedores y se ha convertido en la plataforma ¿de facto¿ para la gestión de estos en la nube. Sin embargo, a medida que se despliegan más microservicios, la complejidad del entorno de contenedores aumenta. Para manejar esta complejidad, se hace necesario utilizar una malla de servicio que permita controlar el flujo de tráfico entre los servicios. La malla de servicio actúa como una capa de abstracción entre los servicios, proporcionando funciones de seguridad, resiliencia y observabilidad. Las mallas de servicio más destacadas son de código abierto, como Istio, Linkerd y Consul. Estas herramientas ofrecen funciones avanzadas de control de tráfico, incluyendo la capacidad de implementar técnicas de rastreo, cortafuegos a nivel de contenedor, conexiones seguras entre contenedores, testing A/B y despliegues canary. Además, permiten un control preciso del tráfico de red y la gestión del flujo de datos entre los microservicios. El objetivo de este proyecto es desplegar las mallas de servicio de código abierto más destacadas y con mayor proyección en clústeres K8s locales y analizar sus ventajas y desventajas. Luego, se desplegarán en un entorno cloud real como Google Cloud Platform. Además, se analizarán las bondades y carencias de las soluciones de rastreo que ofrecen estos proveedores para comprender cómo estas herramientas pueden mejorar la observabilidad y el diagnóstico de las aplicaciones en la nube. En resumen, el proyecto busca ofrecer una comprensión profunda sobre las mallas de servicio.; Actualment, l'arquitectura basada en microserveis s'ha convertit en la norma per al desenrotllament d'aplicacions modernes. Aquestes aplicacions estan compostes per xicotetes peces de programari independent que s'executen en contenidors i es comuniquen entre si mitjançant una xarxa. A mesura que el nombre de microserveis augmenta, es torna més difícil administrar-los manualment. Per tant, és necessari comptar amb una eina d'orquestració que permeta la gestió i el control dels contenidors en el clúster. En aquest sentit, Kubernetes és l'eina d'orquestració de contenidors més popular. Ofereix un conjunt complet de funcions per a l'administració de contenidors i s'ha convertit en la plataforma ¿de facto¿ per a la gestió d'aquests en el núvol. No obstant això, a mesura que es despleguen més microserveis, la complexitat de l'entorn de contenidors augmenta. Per a manejar aquesta complexitat, es fa necessari utilitzar una malla de servei que permeta controlar el flux de trànsit entre els serveis. La malla de servei actua com una capa d'abstracció entre els serveis, proporcionant funcions de seguretat, resiliència i observabilitat. Les malles de servei més destacades són de codi obert, com Istio, Linkerd i Consul. Aquestes eines ofereixen funcions avançades de control de trànsit, incloent-hi la capacitat d'implementar tècniques de rastreig, tallafocs a nivell de contenidor, connexions segures entre contenidors, testing A/B i desplegaments canary. A més, permeten un control precís del trànsit de xarxa i la gestió del flux de dades entre els microserveis. L'objectiu d'aquest projecte és desplegar les malles de servei de codi obert més destacades i amb major projecció en clústers K8s locals i analitzar els seus avantatges i desavantatges. Després, es desplegaran en

[EN] Nowadays, microservices-based architecture has become the standard for modern application development. These applications are composed of small, independent pieces of software running in containers and communicating with each other over a network. As the number of microservices increases, it becomes more difficult to manage them manually. Therefore, it is necessary to have an orchestration tool that allows the management and control of containers in the cluster. In this regard, Kubernetes is the most popular container orchestration tool. It offers a complete set of features for container management and has become the ¿de facto¿ platform for container management in the cloud. However, the more microservices are deployed, the greater the complexity of the container environment becomes. To handle this complexity, it becomes necessary to use a service mesh to control the flow of traffic between services. The service mesh acts as an abstraction layer between services, providing security, resiliency, and observability functions. The most prominent service meshes are open source, such as Istio, Linkerd and Consul. These tools offer advanced traffic control features, including the ability to implement tracing techniques, container-level firewalls, secure connections between containers, A/B testing and canary deployments. In addition, they allow precise control of network traffic and management of data flow between microservices. The objective of this project is to deploy the most prominent and promising open-source service mesh in local K8s clusters and to analyze their advantages and disadvantages. Then, they will be deployed in a real cloud environment such as Google Cloud Platform. In addition, the strengths and weaknesses of the tracing solutions offered by these providers will be analyzed to understand how these tools can improve the observability and diagnostics of cloud applications. In summary, the project seeks to provide a deep understanding of service meshes.