Kubernetes no resuelve todos los problemas. Realmente depende de cómo se gestionen las infraestructuras complejas.

A medida que la colaboración entre la parte de DevOps del mundo de TI se vuelve más importante, tratamos de romper el muro entre ellos. GitOps ayuda con eso, ya que ofrece una visibilidad completa de lo que está sucediendo en la infraestructura junto con herramientas familiares como git en el trabajo diario para ambos. En nuestro caso, la tecnología que estamos utilizando para lograrlo es ArgoCD.

Además de todas las características notables que trae ArgoCD, nos encanta el soporte multiinquilino que SSO tiene para ofrecer.

Tenemos numerosos equipos que implementan numerosos proyectos en clústeres de Kubernetes, por lo que estamos entusiasmados con el increíble soporte multiinquilino con SSO que permite a los equipos administrar y ver mediante el uso de una buena interfaz de usuario cómo se ve su valioso software en el clúster sin darles acceso directo a los clústeres de Kubernetes.

Nuestro monstruo GitLab empezó hace unos años como «prueba de concepto».

Con el tiempo se convirtió en una parte indispensable de nuestro flujo de trabajo. Utilizamos diversas funciones estándar: almacenamos nuestro código, imágenes Docker y paquetes, y ejecutamos canalizaciones CI/CD. GitLab es un proyecto en rápida expansión, y tratamos de mantenernos al día con la innovación. Utilizamos muchas funciones de ayuda para mejorar la vida de nuestros desarrolladores, como el proxy de dependencias, los entornos de revisión y los registros de paquetes y contenedores. Ha crecido hasta convertirse en una solución todo en uno, ¡y funciona extremadamente bien!

La nube de AWS nos ayuda a innovar una y otra vez, dándonos más posibilidades cada año.

Utilizamos muchos servicios en la nube, porque así evitamos reinventar la rueda y centramos nuestro desarrollo en crear grandes productos. Estos son solo algunos ejemplos que conforman nuestro haber.

Creada con Amazon Web Services, nuestra solución de almacén de datos es adaptable y totalmente automatizada.

Varias bases de datos cubren nuestras necesidades: utilizamos bases de datos relacionales para el almacenamiento de datos en caliente, con datos que llegan a los pocos minutos después de aparecer en la fuente de datos, base de datos en columnas para el almacenamiento regular y servicio de objetos distribuidos (S3) para mantener nuestro lago de datos siempre disponible y escalable para Big Data. Cada almacenamiento de datos está disponible universalmente, monitoreado, respaldado y escalado con AWS.