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Te doy la bienvenida al episodio 26 de deployandome, el podcast de tecnología para sysadmins y devops. Soy Rodolfo Pilas y estoy grabando el 20 de febrero de 2018.
Cuando hablamos de un cluster en informática nos referimos a un conjunto de computadoras que se les ha asignado una tarea común; de esta forma podemos llegar a percibir que se trata de una única computadora o una única unidad que desempeña la tarea.
Estos conjuntos de computadoras en cluster se suelen armar por dos motivos:
- el primero es dar condiciones de disponibilidad, es decir, que ante la falla de algún componente del cluster, el servicio o la aplicación siga corriendo.
- el segundo es para mejorar el rendimiento, puede ser
- o para acortar el tiempo de los procesos, porque se reparte una tarea grande entre varios miembros del cluster
- o para atender una mayor demanda, porque se balancea entre los miembros
La necesidad de un cluster está fundada en estos dos conceptos de disponibilidad y rendimiento.
Si tu aplicación puede estar apagada algunos minutos sin que provoque mayor molestia, o tus procesos y aplicaciones funcionan adecuadamente en tiempos "normales", entonces eres de la mayoría que no necesitas un cluster.
Disponer de un cluster no es un tema de élite o de tamaño de empresa, es una tecnología enfocada a resolver estos problemas y no vale la pena el esfuerzo de tener un cluster si no tienes el problema a resolver.
En este episodio de deployándome vamos a abordar tema de correr nuestra aplicación docker en un cluster.
Me refiero tu servicio o api, corriendo en contenedor docker, que está mantenido entre varias computadoras.
Para entender el tema, creo que nos conviene repasar desde lo simple hasta lo complejo.
En un computador o servidor se pone a correr el servicio Docker Engine que es una tecnología de software libre que permite armar y mantener contenedores corriendo.
Docker Engine junto con Docker Registry, el servicio de repositorio de imágenes de contenedores, permiten armar un flujo de trabajo para crear y poner en contenedores las aplicaciones.
Sabemos que con contenedores docker (me refiero a un Docker Engine y un Docker Registry) tenemos solucionadas algunas cosas y se nos facilitan otras, veámoslo:
- El despliegue de nuestra aplicación. Ejecutamos `docker run` y la imágen y tendremos esa imagen copiada desde el Docker Registry corriendo como contenedor activo en el Docker Engine.
- La actualización de esa aplicación y el mantenimiento de versiones, creando nuevas imágenes del contenedor con `docker build` y eventualmente subiéndolo a un Docker Registry central con `docker push`
- La creación de ambientes de desarrollo, testing, producción y la posibilidad de que esos ambientes sean iguales.
- El uso de herramientas de continuous integration y continuous deployment para automatizar el flujo de trabajo con nuestras aplicaciones.
Y todo esto solamente por usar Docker, es decir, esto es lo más simple de la infraestructura docker, te lo repito un Docker Engine y un Docker Registry.
Podemos entender esto como la solución base y general para la mayoría de las aplicaciones y los servicios que pueden correr en nuestros servidores.
¿pero qué pasa cuando necesito escalar por una mayor demanda de mi aplicación? Es decir cuando enfrentamos un problema de escalabilidad.
Docker Engine y Docker Registry por si solos no me solucionan el problema de escalabilidad, pero podemos hacer el método digamos simple: ponemos a correr muchos Docker Engine, cada uno en un servidor o computador distinto y cargamos
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