Despliegue automático de servicios de datos climáticos con Kubernetes

Abstract

RESUMEN: En este trabajo se describe un caso de uso de herramientas para la automatización del despliegue de servicios en un entorno DevOps1. En concreto se hablará de la utilización de Kubernetes como herramienta de orquestación de contenedores de software (i.e. Docker) para el despliegue de servicios y aplicaciones de software de acceso a datos climáticos. Este trabajo ha sido llevado a cabo como parte de una estancia en el Centre for Environmental Data Analysis (CEDA), del Reino Unido. Las tareas han sido realizadas dentro de un proyecto para el Copernicus Climate Change Service (C3S), que forma parte del Programa Copernicus, dirigido conjuntamente por la Agencia Espacial Europea (ESA) y la Agencia Europea de Medio Ambiente (EEA), en representación de la Unión Europea. El servicio C3S promueve el acceso, libre y abierto, a datos medioambientales para que puedan ser usados por la comunidad científica, proveedores y desarrolladores de servicios. El objetivo de este trabajo es describir un modelo que facilita el acceso a los datos, y probar la eficiencia de Kubernetes como herramienta para la automatización del despliegue y el autoescalado horizontal de servicios, que se ejecutan en el back-end.

ABSTRACT: This document describes a use case of tools for the automation of service deployment in a DevOps2 environment. In particular, the use of Kubernetes will be discussed as a software container orchestration tool for the deployment of climate data access services and software applications. The tasks in this document have been carried out as part of an industrial placement in the Centre for Environmental Data Analysis (CEDA), in United Kingdom. The jobs accomplished here belong to a project of the Copernicus Climate Change Service (C3S), which is part of the Copernicus Program, leaded by the European Space Agency (ESA) and the European Environment Agency (EEA) on behalf of the European Union. C3S supports access, free and open, to environmental data to be used by the scientific community, providers and service suppliers. The goal of this document is describing a model that provides access to data and proving the efficiency of Kubernetes as a tool for the automatic deployment and the horizontal autoscaling of services running in the back-end.