Kubernetes vs Serverless: orquestación y escala
Cuándo necesitas Kubernetes y cuándo Serverless es suficiente. Trade-offs reales, no hype.
Kubernetes es la herramienta más poderosa para deployar aplicaciones. También es la más compleja. ¿La necesitas? Probablemente no. ¿Cuándo sí? Cuando Serverless no alcanza.
Kubernetes: orquestación de contenedores
Kubernetes (K8s) automatiza el deployment, scaling y operación de contenedores.
Conceptos clave
Cluster
├── Node (servidor)
│ ├── Pod (grupo de contenedores)
│ │ └── Container (tu app)
│ └── Container
├── Service (IP estable para pods)
├── Deployment (gestiona réplicas)
└── Ingress (routing HTTP)Ejemplo: Deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: mi-api
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: mi-api
template:
metadata:
labels:
app: mi-api
spec:
containers:
- name: api
image: mi-registry/mi-api:v1.2.0
ports:
- containerPort: 3000
resources:
requests:
memory: "256Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "512Mi"
cpu: "500m"Cuándo usar Kubernetes
- Múltiples servicios que necesitan orquestación
- Auto-scaling granular (por métricas custom)
- Multi-cloud o hybrid cloud
- Equipos de DevOps dedicados
- Miles de pods gestionando
Cuándo NO usar Kubernetes
- Un solo servicio: un servidor o Lambda es suficiente
- Equipo pequeño: no tienes quien gestione K8s
- Presupuesto limitado: K8s requiere recursos significativos
- Producto temprano: valida primero, escala después
Serverless: sin infraestructura
Lambda, Cloud Functions, Cloudflare Workers — código sin gestionar servidores.
Cuándo usar Serverless
- Tráfico impredecible: picos esporádicos
- Eventos: webhooks, procesamiento de archivos
- APIs simples: CRUD básico
- Sin equipo de DevOps: no quieres gestionar infraestructura
Cuándo NO usar Serverless
- Latencia crítica: cold starts agregan 100ms-2s
- Procesamiento largo: Lambda tiene límite de 15 min
- Costo a escala: con tráfico constante, es más caro que servidores
- Vendor lock-in: cada provider tiene su API
Comparación directa
| Kubernetes | Serverless | |
|---|---|---|
| Complejidad | Muy alta | Baja |
| Control | Total | Limitado |
| Scaling | Granular | Automático |
| Cold starts | No | Sí |
| Costo bajo tráfico | Alto | Bajo |
| Costo alto tráfico | Medio | Alto |
| Team necesario | DevOps dedicado | Cualquiera |
| Vendor lock-in | Bajo | Alto |
Por qué importa
Elegir entre K8s y Serverless determina tu complejidad operativa y costo por años.
La IA y Kubernetes
Lo bueno
- Generar manifests: la IA crea YAMLs de Deployment, Service, Ingress.
- Debuggear pods: la IA explica por qué un pod está en CrashLoopBackOff.
Lo que no debes hacer
- No uses K8s porque está de moda. La complejidad es real.
- No ignores los resource limits. Sin limits, un pod puede consumir todo el cluster.
Desafío: elige tu infraestructura
Objetivo: elegir entre K8s y Serverless para tu proyecto.
Tu tarea:
- Evalúa tu tráfico esperado, equipo y presupuesto
- Elige una opción con argumentos
- Escribe un ADR con tu decisión
- Diseña la arquitectura de deployment
Bonus: crea los manifests de K8s o las funciones serverless para tu app.
Para seguir explorar
Resumen
- Kubernetes orquesta contenedores con control total pero alta complejidad.
- Serverless ejecuta código sin infraestructura pero con cold starts y vendor lock-in.
- K8s para múltiples servicios con equipo de DevOps; Serverless para APIs simples y eventos.
- La mayoría de proyectos no necesitan Kubernetes.
En la próxima guía: Observabilidad: logs, métricas y trazas — saber qué pasa en producción.