Platform Engineering as a Service con Axebow: La encrucijada de la Nube y la ilusión del progreso.
Paralelamente, y a un nivel superior, hemos introducido un mayor grado de automatizaciones con orquestadores de contenedores como Kubernetes. Sin duda hemos ido progresando, pero, ¿estamos significativamente mejor que hace diez años a la hora de simplificar la puesta a punto de servicios basados en software?
La Evolución de las Herramientas de Desarrollo Cloud
En los primeros días de la computación en la nube, desarrolladores y administradores de sistemas dependían en gran medida de scripts manuales para gestionar máquinas virtuales y otros recursos. Scripts de shell, Python y otras soluciones ad hoc fueron la norma (aún lo son en algunos casos). Estos scripts a menudo son específicos de la plataforma, carecen de estandarización y son difíciles de mantener. Lo que es peor, en muchos casos son scripts específicos para la puesta en producción de servicios concretos, por lo tanto no generalizables.
La llegada de la aproximación de Infraestructura como Código (IaC, en sus siglas en inglés) y sus herramientas (Terraform, CloudFormation, Ansible, …), prometió poner orden en el caos. Estas herramientas permiten a los ingenieros definir configuraciones de infraestructura en código, versionarlas y desplegarlas de manera confiable en diferentes entornos. A primera vista, esto parece un avance significativo.
También hemos visto una proliferación de marcos y herramientas que intentan simplificar el desarrollo en la nube, introduciendo nuevas abstracciones que, por desgracia, conllevan curvas de aprendizaje importantes y muchas oportunidades para errar en su uso.
La Persistencia de la Complejidad
Por lo tanto, a pesar de la adopción de herramientas como las ya expuestas, la complejidad asociada con el desarrollo en la nube no ha disminuido sustancialmente. Podemos enumerar algunas de sus razones:
1. Curvas de Aprendizaje nada despreciables: Herramientas como Terraform (o incluso Kubernetes) introducen sus propios lenguajes específicos de dominio (DSL) (interno, en el caso de Kubernetes, basado en YAML), y conceptos que sus usuarios deben aprender. Comprender las sutilezas de estos lenguajes puede ser tan desafiante como dominar un nuevo lenguaje de programación.
2. Características Específicas de la Plataforma: Aunque las herramientas de IaC intentan ser independientes de la plataforma, la realidad es que proveedores cloud como AWS, Azure, Google Cloud, etc… tienen servicios, configuraciones y peculiaridades únicas. Esto requiere un profundo conocimiento específico del proveedor cloud, lo que va en contra del objetivo de simplificación de las herramientas. Plataformas como Kubernetes tampoco se salvan de tratar con esta especificidad.
3. Servicios en la Nube en Evolución Constante: Los proveedores Cloud lanzan continuamente nuevos servicios y características. Mantenerse al día con estos cambios requiere aprendizaje constante y actualizaciones al código de infraestructura existente, añadiendo una carga adicional de mantenimiento.
4. Complejidad de los Sistemas Distribuidos: Los servicios basados en software son inherentemente aplicaciones distribuidas. Utilizan microservicios (posiblemente basados en contenedores), arquitecturas sin servidor o una combinación de ambas. Gestionar su ciclo de vida en la nube introduce capas adicionales de complejidad que las herramientas de IaC por sí solas no pueden abstraer (ni es su objetivo).
5. Gestión de Estado y Depuración: Manejar el estado de los recursos en la nube es una tarea no trivial. Herramientas como Terraform mantienen archivos de estado que pueden convertirse en fuentes de conflictos, llevando a problemas de despliegue difíciles de depurar.
Caso concreto I: Scripts de Terraform vs. Scripts Tradicionales
Consideremos la transición de scripts tradicionales a scripts de Terraform. Si bien Terraform proporciona una forma estructurada de definir recursos, los scripts pueden volverse extremadamente complejos en infraestructuras grandes. Módulos, variables y gráficos de dependencias intrincados pueden hacer que las configuraciones de Terraform sean tan difíciles de leer y mantener como los scripts que reemplazaron.
Además, errores en las configuraciones de Terraform pueden conducir a despliegues parciales o modificaciones no intencionadas de recursos, requiriendo una planificación cuidadosa y pruebas exhaustivas, prácticas que eran igualmente necesarias con los scripts tradicionales.
Caso concreto II: Kubernetes vs. Métodos de Implementación Tradicionales
Consideremos el auge de Kubernetes como la solución de facto para la orquestación de contenedores. Kubernetes promete simplificar la implementación, escalado y gestión de aplicaciones en contenedores. Sin embargo, esta simplificación aparente viene con su propio conjunto de complejidades.
• Configuraciones Complejas: Kubernetes utiliza archivos YAML para definir recursos como Pods, Servicios y Deployments. Estos archivos pueden volverse extremadamente detallados y difíciles de gestionar, especialmente en aplicaciones grandes con múltiples microservicios.
• Curva de Aprendizaje Pronunciada: Dominar Kubernetes requiere una comprensión profunda de conceptos como namespaces, ingress controllers, volúmenes persistentes y políticas de red. Esto puede ser abrumador para equipos que migran desde entornos tradicionales.
• Infraestructura Adicional: Para ejecutar Kubernetes, a menudo se necesita infraestructura adicional, como sistemas de almacenamiento distribuidos y soluciones de red avanzadas. Esto añade más capas que deben configurarse y mantenerse.
• Herramientas Complementarias Necesarias: La gestión efectiva de un clúster de Kubernetes a menudo requiere herramientas adicionales como Helm para la gestión de paquetes, Prometheus para monitorización y Grafana para visualización, cada una con sus propias complejidades. No sólo esto, configurar un clúster Kubernetes para dotarlo de funciones básicas (ie. ingress, networking, …) requiere tener que elegir de entre un nutrido elenco de soluciones, cada una con sus pros y sus cons, así como sus propias complejidades de configuración y gestión.
• Depuración y Resolución de Problemas: Cuando algo sale mal en Kubernetes, identificar y resolver el problema puede ser significativamente más difícil debido a la naturaleza distribuida y dinámica del sistema.
El Problema Subyacente
En el fondo, el problema es la complejidad inherente de los entornos en la nube. Las herramientas sólo pueden abstraer la complejidad hasta cierto punto. Mientras los servicios en la nube sigan siendo tan diversos y complejos como lo son, gestionarlos requerirá un esfuerzo y conocimiento significativos.
La consecuencia es que es necesario un buen grado de especialización para gestionar buena parte de las tareas de gestión de recursos que es preciso tener en cuenta no sólo a la hora de poner servicios en producción, sino también durante el proceso de desarrollo del software, creando un buen número de ineficiencias.
¿Qué Necesitamos Cambiar?
Para responder a esta pregunta, debemos clarificar cuales son (o deberían ser) nuestros objetivos. La IaC y sus herramientas tienen como objetivos simplificar (¿?) el proceso de aprovisionamiento de recursos y servicios en la nube. Sin embargo, podemos argumentar que esto no es realmente el objetivo último. El objetivo último debería ser doble:
1. Por una parte habilitar a los equipos de desarrollo el acceso transparente a aquellos recursos virtualizados que necesitan para apoyar su proceso de desarrollo.
2. Por otra parte, permitir la gestión ágil del ciclo de vida de los servicios basados en el software producido por esos equipos de desarrollo.
Esta aproximación no es novedosa. Baste ver la evolución de los sistemas operativos modernos: el desarrollador no se preocupa de la gestión de los recursos existentes en el ordenador. Confía en el sistema operativo subyacente, y todos los actores que operan por encima del sistema operativo manejan un conjunto de abstracciones simples y a la vez potentes que les permiten ignorar totalmente la gestión de los recursos necesarios para las tareas de cómputo soportadas.
Esta es también la dirección tomada por sistemas que, como Kubernetes, introducen un alto grado de automatización, aunque en este caso a un precio de complejidad que, en nuestra opinión, genera sus propios problemas.
En conclusión, para lograr un progreso significativo, debemos poner el foco en la simplificación de las plataformas que ponemos a disposición de los equipos de desarrollo. La complejidad debe residir en la implementación de la plataforma, no en su uso, como frecuentemente sucede hoy en día. Solo cuando logremos que el acceso a la tecnología de la nube sea tan transparente como el acceso a la electricidad podremos constatar la dimensión de un auténtico progreso.
Es lo que se ha pretendido con Axebow simplificar el proceso de despliegue reduciendo la complejidad existente y descrita. Podéis probar el servicio SIN COSTE durante ellos meses de octubre y noviembre.
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