Kubernetes (referido en inglés comúnmente como “K8s”) es un sistema de código libre para la automatización del despliegue, ajuste de escala y manejo de aplicaciones en contenedores. Soporta diferentes entornos para la ejecución de contenedores, incluido Docker.
Por una variedad de razones, los usuarios pueden desear montar un volumen persistente en dos o más pods que abarquen varias zonas de disponibilidad. Un caso de uso de este tipo es poner a disposición de ambos miembros del espejo los datos almacenados fuera de IRIS en caso de una conmutación por error.
Desafortunadamente, las clases de almacenamiento integradas en la mayoría de las implementaciones de Kubernetes (ya sea en la nube o en las instalaciones) no ofrecen esta capacidad:
Al igual que un golpe de gracia, sin darle ninguna oportunidad al oponente, Kubernetes, como plataforma de código abierto, tiene un universo de oportunidades debido a su disponibilidad (es decir, la facilidad para encontrar soporte, servicios y herramientas). Es una plataforma que permite gestionar trabajos y servicios en contenedores, lo que simplifica enormemente la configuración y automatización de estos procesos.
Pero justifiquemos la imagen del título y demos el nombre “correcto” a la herramienta en cuestión: InterSystems Kubernetes Operator.
El principio
InterSystems Kubernetes Operator (IKO) 3.8 ya está disponible de forma general. IKO 3.8 añade nuevas funcionalidades junto con numerosas correcciones de errores y actualizaciones de seguridad. Los aspectos destacados incluyen:
Si echáis un vistazo al archivo values.yaml del Helm chart de IKO, encontraréis:
useIrisFsGroup:falseVamos a desglosar qué es useIrisFsGroup y en qué situaciones puede ser útil activarlo.
FsGroup se refiere al file system group (grupo del sistema de archivos).
Por defecto, los volúmenes en Kubernetes son propiedad del usuario root, pero necesitamos que IRIS sea propietario de sus propios archivos (IRIS en contenedores se instala bajo el usuario irisowner). Para solucionar esto, utilizamos uno de estos dos métodos:
Todos los pods reciben una asignación de Calidad de Servicio (QoS). Existen tres niveles de prioridad dentro de un nodo:
Es una forma de indicar al kubelet cuáles son vuestras prioridades en un nodo si es necesario recuperar recursos. Este fantástico GIF de Anvesh Muppeda lo explica.
IAM - InterSystems API Manager es una gran herramienta para monitorear vuestro tráfico. Si estáis intentando usarla en vuestro clúster de Kubernetes, es posible que hayáis intentado hacer un despliegue similar a este:
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Entonces, si estáis siguiendo desde la publicación anterior o si os incorporáis ahora, pasemos al mundo de las aplicaciones eBPF y echemos un vistazo a Parca. Este se basa en nuestra breve investigación sobre cuellos de botella en el rendimiento utilizando eBPF, pero añade una aplicación revolucionaria sobre vuestro clúster para monitorizar todas vuestras cargas de trabajo de IRIS de forma continua, ¡a nivel de todo el clúster!
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Perfilado continuo con Parca, cargas de trabajo IRIS en todo el clúster
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Asistí a la Cloud Native Security Con en Seattle con la plena intención de aprovechar el día de OTEL, para luego profundizar en el tema de la seguridad aplicada a las cargas de trabajo nativas en la nube en los días siguientes, culminando con el CTF como ejercicio profesional. Esto fue felizmente interrumpido por un nuevo entendimiento de eBPF, lo cual supuso una mejora muy necesaria para mis pantallas, carrera, cargas de trabajo y actitud, gracias a nuevos enfoques para resolver problemas relacionados con las cargas de trabajo.
Así que llegué a la "fiesta" de eBPF y desde entonces he estado asistiendo a clínica tras clínica sobre el tema. Aquí me gustaría "desempaquetar" eBPF como una solución técnica, mapeada directamente a lo que hacemos en la práctica (aunque no siempre coincida del todo), y recorrer eBPF a través de mis experimentos en el soporte de las cargas de trabajo de InterSystems IRIS, particularmente en Kubernetes, pero sin excluir las cargas de trabajo independientes.
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Digamos que quiero desinstalar el IKO - todo lo que tengo que hacer es:
> helm uninstall intersystemsLo que ocurre entre bastidores es que helm desinstalará lo que estaba instalado cuando ejecutó :
> helm install intersystems <relative/path/to/iris-operator>En cierto sentido esto es simétrico a cuando ejecutamos install pero con una imagen diferente.
Verás que cuando lo instalas, sabe qué imagen utilizar:
operator:
registry: containers.intersystems.com
repository: intersystems/iris-operator-amd
tag: 3.7.13.100Para desinstalar la imagen a tener en cuenta es:
La documentación de IKO es robusta. Una única página web, que consta de unas 50 páginas reales de documentación. Para los principiantes eso puede ser un poco abrumador. Como dice el refrán: ¿cómo se come un elefante? Mordisco a mordisco. Empecemos con el primer bocado: Helm.
¿Qué es Helm?
Helm es a Kubernetes lo que el InterSystems Package Manager (IPM, antes ObjectScript Package Manager - ZPM) es a IRIS.
En este artículo, cubriremos los siguientes temas:
Kubernetes es un marco de orquestación de contenedores de código abierto desarrollado por Google. En esencia, controla la velocidad de los contenedores y ayuda a gestionar aplicaciones formadas de varios contenedores. Además, le permite operarlos en diferentes entornos, por ejemplo, máquinas físicas, máquinas virtuales, entornos de nube o incluso entornos de implementación híbridos.
La versión 3.7 de InterSystems Kubernetes Operator (IKO) ya está disponible de manera general (GA). IKO 3.7 añade nuevas funcionalidades significativas, así como la corrección de varios errores. A destacar:
La versión 3.6 de InterSystems Kubernetes Operator (IKO) ya está disponible de manera general (GA). IKO 3.6 añade nuevas funcionalidad significativas, así como la corrección de varios errores. A destacar:
La versión 3.5de InterSystems Kubernetes Operator (IKO) ya está disponible de manera general (GA). IKO 3.5 añade nuevas funcionalidades significativas, así como la corrección de algunos errores. A destacar:
¡Hola Comunidad!
Hemos grabado el webinar que hicimos ayer y lo hemos subido al canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español. Si os perdisteis el webinar o lo queréis volver a ver con más detalle, ya está disponible la grabación!
Alberto Fuentes mostró cómo desplegar arquitecturas de InterSystems IRIS con Alta Disponibilidad utilizando Kubernetes y el IKO (InterSystems Kubernetes Operator), utilizó servicios de AWS (Amazon Web Services) para realizar ejemplos de despliegue, comentó distintas arquitecturas de alta disponibilidad que se pueden montar fácilmente.... ¡y muchas cosas más! Por eso, si utilizáis Kubernetes... ¡no os perdáis el vídeo!
⏯ Despliegues en Kubernetes con Alta Disponibilidad
<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/PRjE57B5Emw" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen></iframe>
Además de este webinar, en el canal de YouTube de la Comunidad podéis ver otro webinar sobre Kubernetes, que es un buen punto de partida para conocer esta plataforma open source:
⏯ Webinar 7: Sacando el máximo rendimiento a Kubernetes
Por cierto, en las listas de reproducción del canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español podéis ver todos los webinars que hemos realizado (¡ya llevamos diecinueve!), varios tutoriales, trucos, demos...
¡Echadle un ojo y dadle al play! ▶️
¡Hola desarrolladores!
Os invitamos a un nuevo webinar en español: "Despliegues en Kubernetes con Alta Disponibilidad", el jueves 20 de octubre, a las 4:00 PM (CEST).
El webinar está dirigido a desarrolladores y técnicos DevOps que quieran aprender a automatizar de forma sencilla despliegues de tecnología InterSystems utilizando Kubernetes.
Durante el webinar:
La Función como Servicio (FaaS) es un modelo de computación en la nube que proporciona una plataforma que permite a los clientes desarrollar, ejecutar y gestionar funcionalidades de aplicaciones sin la complejidad de crear y mantener la infraestructura típicamente asociada con el desarrollo y lanzamiento de una app. Crear una aplicación siguiendo este modelo es una forma de conseguir una "arquitectura sin servidor ", y se suele utilizar cuando se crean aplicaciones basadas en microservicios.
FaaS es un enfoque muy popular para ejecutar cargas de trabajo en la nube, permitiendo a los desarrolladores centrarse en escribir código.
Este artículo muestra cómo desplegar métodos de InterSystems IRIS con un modelo FaaS.
En este artículo, crearemos una configuración de IRIS con alta disponibilidad utilizando implementaciones en Kubernetes con almacenamiento persistente distribuido en vez del "tradicional" par de mirror de IRIS. Esta implementación sería capaz de tolerar fallos relacionados con la infraestructura, por ejemplo, fallos en los nodos, en el almacenamiento y en la Zona de Disponibilidad. El enfoque descrito reduce en gran medida la complejidad de la implementación, a costa de un Tiempo Objetivo de Recuperación (RTO, Recovery Time Objective) ligeramente mayor.
La versión 3.3 de InterSystems Kubernetes Operator (IKO) ya está disponible a través de la página de descargas del Centro de Soporte Internacional (WRC) y del Registro de Contenedores de InterSystems.
IKO simplifica el trabajo de InterSystems IRIS e InterSystems IRIS for Health en Kubernetes, al ofrecer una sencilla definición del recurso irisCluster. Consulta la documentación para conocer la lista detallada de funcionalidades, incluyendo sharding sencillo, mirroring y configuración de ECP.
A destacar en IKO 3.3:
irisClusteririsClusterEn elartículo anterior, vimos una forma de crear un operador personalizado que administra el estado de la instancia de IRIS. Esta vez, vamos a echar un vistazo a un operador listo para usar - el Operador InterSystems Kubernetes (IKO).La documentación oficial nos ayudará a recorrer los pasos de la implementación.
¡Hola a todos!
Todos los días la universidad Johns Hopkins publica nuevos datos sobre el estado de la pandemia del coronavirus COVID-19.
Creé un sencillo panel de control con InterSystems IRIS Analytics usando InterSystems IRIS Community Edition en Docker, implementado en Kubernetes GCP, para mostrar los datos clave sobre el avance de la enfermedad.
Este panel de control es un ejemplo de como la información en formato CSV podría ser analizada con IRIS Analytics e implementada en Kubernetes GCP, con la forma de InterSystems IRIS Community Edition.
Añadí el mapa interactivo de Estados Unidos:
En el siguiente panel de control se muestra la línea de tiempo:
Y se puede filtrar por país. Por ejemplo en Estados Unidos:
El código fuente de la aplicación está disponible en Open Exchange.
¿Cómo funciona?
La demo se ejecuta usando el contenedor Docker de InterSystems IRIS Community Edition y muestra los paneles de control de la Inteligencia empresarial (BI) de InterSystems IRIS usando la capa de representación DeepSee Web con la API REST MDX2JSON. Se implementa en GCP y funciona con Google Kubernetes Engine (GKE).
¿Cómo se desarrolló?
Los datos se toman del repositorio de Johns Hopkins en formato CSV.
Las clases, los cubos y las tablas dinámicas iniciales se generaron con el módulo Analyzethis. ¡Gracias, @Get Oxycodone Online Trusted Affordable & Fast Steiwer!
El método de importación se introdujo con el método CSVTOCLASS. ¡Gracias, @Eduard Lebedyuk!
Los paneles de control se renderizan con el módulo DeepSee Web (DSW).
Los artefactos (tablas dinámicas, paneles de control) de la Inteligencia empresarial (BI) de IRIS fueron exportados con el módulo ISC.DEV:
IRISAPP> d ##class(dev.code).workdir("/irisdev/app/src")
IRISAPP> d ##class(dev.code).export("*.dfi")El código fue desarrollado utilizando VSCode ObjectScript. ¡Gracias, @Dmitry Maslennikov!
Cómo construir imágenes en Docker para desarrollar e implementar
Toda la implementación se encuentra en el Dockerfile. Con Dockerfile generamos una imagen con datos, aplicaciones web y módulos instalados y configurados correctamente y después implementamos la imagen en Kubernetes GCP.
Este Dockerfile es una versión modificada de esta plantilla Dockerfile, que se describe muy bien en este artículo.
Todos los pasos preliminares se realizan en el archivo iris.script:
Aquí instalamos DeepSee Web.
zpm "install dsw"
Esto habilita a IRIS Analytics (DeepSee) para la aplicación web, csp e irisapp:
do EnableDeepSee^%SYS.cspServer("/csp/irisapp/")Este código es necesario para que la aplicación web de análisis esté disponible sin credenciales:
zn "%SYS"
write "Modify MDX2JSON application security...",!
set webName = "/mdx2json"
set webProperties("AutheEnabled") = 64
set webProperties("MatchRoles")=":%DB_IRISAPP"
set sc = ##class(Security.Applications).Modify(webName, .webProperties)
if sc<1 write $SYSTEM.OBJ.DisplayError(sc)Y aquí en Dockerfile este comando ayuda a establecer la configuración de DSW.
COPY irisapp.json /usr/irissys/csp/dsw/configs/
Implementación en Kubernetes
El procedimiento de implementación es procesado por Github Actions, y este flujo de trabajo lo administra en cada asignación al repositorio.
El flujo de trabajo de Github utiliza el Dockerfile que construimos en un paso anterior junto con la configuración de Terraform y Kubernetes.
El procedimiento es idéntico al descrito en este artículo de @Mikhail Khomenko.
Cómo ejecutarlo y desarrollarlo de forma local
Todo el mundo está invitado a ejecutar, desarrollar y colaborar en este proyecto.
Para ejecutarlo de forma local usando Docker hay que hacer lo siguiente:
Clonar el repositorio en cualquier directorio local:
$ git clone https://github.com/intersystems-community/objectscript-docker-template.git
Abrir el terminal en este directorio y ejecutar:
$ docker-compose build
Ejecutar el contenedor de IRIS:
$ docker-compose up -d
Una vez que el contenedor esté construido y funcionando, abre la aplicación en:
localhost:yourport/dsw/index.html#/irisapp
Cómo desarrollarlo
Este repositorio está listo para codificarse en VSCode con el plugin ObjectScript. Instala VSCode, Docker y el plugin ObjectScript y abre la carpeta en VSCode.
Como contribuir
Crea un fork del repositorio, haz cambios y envía pull requests. En este video tienes más información.
¡Nos encantaría ver vuestras contribuciones!
Introducción
Varios recursos nos enseñan cómo ejecutar IRIS en un clúster de Kubernetes, como Deploying an InterSystems IRIS Solution on EKS using GitHub Actions y Deploying InterSystems IRIS solution on GKE Using GitHub Actions. Estos métodos funcionan, pero requieren la creación de manifiestos para Kubernetesy Helm charts, lo que puede requerir mucho tiempo.
Para simplificar la implementación en IRIS, InterSystems desarrolló una asombrosaherramienta llamada InterSystems Kubernetes Operator (IKO). Varios recursos explican el uso de IKO, como New Video: Intersystems IRIS Kubernetes Operator e InterSystems Kubernetes Operator.
¡Hola Comunidad!
¿No pudistéis ver el webinar que hicimos el lunes? Por si os lo perdisteis o queréis volver a verlo, ya está disponible la grabación completa.
⏯ Webinar: Sacando el máximo rendimiento a Kubernetes
Por cierto... ¿habéis entrado al Canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español? En él podéis ver todos los webinars que hemos realizado (¡ya llevamos siete!), varios tutoriales y otros vídeos.
Y si os suscribís al canal, podréis ver nuestros vídeos directamente en vuestro muro de "Suscripciones" cuando entréis en YouTube 
¡Esperamos que os resulte útil!
¡Hola a tod@s!
Os invitamos a un nuevo webinar en español: "Sacando el máximo rendimiento a Kubernetes", el miércoles 9 de diciembre, a las 4:00 PM (CET).
En este webinar, vamos a ver las características básicas de Kubernetes y cómo instanciar la plataforma de datos InterSystems IRIS en Alta Disponibilidad. Para ello, vamos a emplear diferentes centros de datos de Google Cloud.
No es necesario que tengas conocimientos previos de orquestación de Kubernetes. Aprenderás a provisionar contenedores, a actualizarlos y a conseguir que tu aplicación escale y tenga tolerancia a fallos.
¡Os esperamos!
¡Hola desarrolladores!
Como la semana que viene realizaremos un webinar sobre Kubernetes, os traemos este vídeo de la Convención Anual de InterSystems ("Global Summit") en 2019, que está disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés:
¡Hola desarrolladores!
Es un placer anunciar la disponibilidad del Registro de Contenedores de InterSystems. Es un nuevo canal para que los clientes tengan acceso a las versiones finales y de prueba de software, en formato apto para contenedores. Todas las imágenes Community Edition están disponibles en un repositorio público que no necesita autenticación. Las imágenes finales (IRIS, IRIS for Health, Health Connect, System Alerting and Monitoring, InterSystems Cloud Manager) y las utilidades (como pueden ser arbiter, Web Gateway y PasswordHash) requieren un token de autenticación que se genera a partir de las credenciales de la cuenta del WRC.
¡Hola Comunidad!
Os traemos el segundo episodio de nuestro nuevo podcast (Data Points), en el que hablamos con @Luca Ravazzolo sobre Kubernetes y sobre el Operador de Kubernetes de InterSystems. Luca explica perfectamente la tecnología y sus beneficios.
Puedes escuchar el podcast dándole a Play o entrando en la web de Data Points: datapoints.intersystems.com