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Kubernetes

Aprenderás a orquestar contenedores paso a paso, entendiendo a fondo la arquitectura, los manifiestos y cómo operar clústeres a nivel de producción.

Formato

Videos + laboratorios

Idioma

Español

Qué aprenderás

  • Aprender con laboratorios prácticos y ejemplos reales.
  • Construir bases sólidas aplicables en proyectos y entrevistas.

Para quién es

  • Estudiantes y profesionales de LATAM que aprenden DevOps y Cloud en español.
  • Personas que prefieren practicar en entornos reales, no solo teoría.

Qué incluye

  • Contenido en video y guías paso a paso
  • Laboratorios en la comunidad
  • Soporte técnico directo con Jean Reyes

Módulos del curso

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📍 [INICIO]

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🎬🔵 SESIONES COMPLETAS

  • 🔵☸️ [M0] Bienvenida
  • 🔵☸️ [M1] Arquitectura
  • 🔵☸️ [M2] Pods y Manifiestos
  • 🔵☸️ [M3] Labels y Namespaces
  • 🔵☸️ [M4] ReplicaSets - Deployments - HPA
  • 🔵☸️ [M5] Services - DNS - CRDs
  • 🔵☸️ [M6] Ingress y Gateway API
  • 🔵☸️ [M7] Cert-Manager y TLS
  • 🔵☸️ [M8] ConfigMaps y Secrets
  • 🔵☸️ [M9] PV, PVC Y STORAGECLASS
  • 🔵☸️ [M10] DaemonSets - Jobs - CronJobs
  • 🔵☸️ [M11] Scheduler - Taints - Affinity
  • 🔵☸️ [M12] RBAC y Seguridad
  • 🔵☸️ [M13] Network Policies - Ingress y Egress
  • 🔵☸️ [M14] Kustomize y Helm
  • 🔵☸️ [M15] GitOps con Argo CD
  • 🔵☸️ [M16] Proyecto Final — GitOps y CI/CD
  • 🔵☸️ [LABS] Kubernetes en KodeKloud
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🎉 Bienvenida

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📚 Recursos

  • 🧩 Popshop — App
  • 📚 PDFs y Material de Apoyo
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M0 — PREPARACIÓN

  • 0.1 📖 Introducción
  • 0.2 📋 Antes de empezar
  • 0.3 🛒 Popshop y práctica
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M1 — ARQUITECTURA Y QUICK WIN

  • 1.1 🧬 Origen de Kubernetes
  • 1.2 ☸️ ¿Qué es Kubernetes?
  • 1.3 🏗️ Arquitectura del cluster
  • 1.4 🧠 Componentes del Control Plane
  • 1.5 ⚙️ Componentes del Worker Node
  • 1.6 🏢 Kubernetes on-premise
  • 1.7 ☁️ Kubernetes en la nube
  • 1.8 🏷️ Versionado de Kubernetes
  • 1.9 🚀 Tu primer Pod
  • 1.9.1 🌟Como un POD cobra vida [ANIMATION]
  • 1.10 ⌨️ kubectl
  • 1.11 🌟 Lab: Familiarize with Kubernetes
  • 1.12 🎨 Kubecolor
  • 1.13 🔭 Freelens
7

M2 — PODS Y MANIFIESTOS

  • 2.1 📦 El Pod
  • 2.2 📄 Manifiestos YAML
  • 2.3 🛠️ Gestión de Pods
  • 2.4 🌟 Lab: Kubernetes Pods
8

M3 — LABELS Y NAMESPACES

  • 3.1 🏷️ Labels, selectores y annotations
  • 3.2 🗂️ Namespaces
  • 3.3 📊 ResourceQuota y LimitRange
9

M4 — REPLICASETS Y DEPLOYMENTS

  • 4.1 🔁 ReplicaSet
  • 4.2 🌟 Lab: Kubernetes ReplicaSets
  • 4.3 🚀 Deployment
  • 4.4 🌟 Lab: Kubernetes Deployments
  • 4.5 🩺 Liveness y Readiness Probes
  • 4.6 🛠️ Primer Deployment
  • 4.7 🔄 Rolling Updates
  • 4.8 ↩️ Rollback
  • 4.9 🌟 Lab: Rolling Updates y Rollback
  • 4.10 📈 Escalado manual
  • 4.11 ⚡ Autoescalado con HPA
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M5 — SERVICES Y DNS

  • 5.1 🔄 IPs efímeras
  • 5.2 🌐 Services
  • 5.3 🧩 Tipos de Service
  • 5.4 🌟 Lab: Kubernetes Services
  • 5.5 🔍 DNS interno y CoreDNS
  • 5.6 🧬 API extensible, CRDs y Operators
11

M6 — INGRESS Y GATEWAY API

  • 6.1 💸 Un Load Balancer por Service
  • 6.2 🚦 Ingress e Ingress Controller
  • 6.3 🛠️ Instalación de Ingress NGINX
  • 6.4 🔀 Routing por host y path
  • 6.5 🔐 TLS en Ingress
  • 6.6 🌐 Gateway API
12

M7 — CERT-MANAGER

  • 7.1 🔐 Certificados TLS manuales
  • 7.2 ⚙️ Instalación de Cert-Manager
  • 7.3 📜 ClusterIssuer y Certificate
  • 7.4 🌐 HTTP-01 y DNS-01
13

M8 — CONFIGMAPS Y SECRETS

  • 8.1 ⚙️ ConfigMaps
  • 8.2 🔐 Secrets
  • 8.3 📦 Imágenes privadas y credenciales
  • 8.4 🚨 Base64 no es cifrado
  • 8.5 🏦 External Secrets y Vaults
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M9 — ALMACENAMIENTO

  • 9.1 💾 Volumes y emptyDir
  • 9.2 📦 PV, PVC y StorageClass
  • 9.3 ☁️ CSI, EBS y persistencia
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M10 — WORKLOADS ESPECIALIZADOS

  • 10.1 🛰️ DaemonSets
  • 10.2 ✅ Jobs
  • 10.3 ⏰ CronJobs
16

M11 — SCHEDULING

  • 11.1 🎯 Scheduler y nodeSelector
  • 11.2 🚫 Taints y Tolerations
  • 11.3 🧲 Affinity y Topology Spread
17

M12 — RBAC Y SEGURIDAD

  • 12.1 🛡️ RBAC y ServiceAccounts
  • 12.2 🔐 Role y RoleBinding
  • 12.3 🌐 ClusterRole y ClusterRoleBinding
  • 12.4 ☁️ Identidad de Pods en la nube
  • 12.5 — 👤Usuarios y acceso al clúster
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M13 — NETWORK POLICIES

  • 13.1 🌐 Pod CIDR y SNAT
  • 13.2 🛡️ NetworkPolicy
  • 13.3 🚫 Deny-All y acceso selectivo
  • 13.4 🚪 Control de Egress
19

M14 — KUSTOMIZE Y HELM

  • 14.1 🧩 Kustomize
  • 14.2 ⚓ Helm
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M15 — GITOPS CON ARGO CD

  • 15.1 🔄 GitOps y Argo CD
  • 15.2 🚀 Instalación y Applications
  • 15.3 🌳 App of Apps
  • 15.4 🌟 OpenShift
21

M16 — PROYECTO FINAL

  • 16.1 🏗️ Plataforma del clúster
  • 16.2 🌐 GitOps multiambiente
  • 16.3 ⚙️ Repositorios y CI

Preguntas frecuentes

Lo que la gente pregunta sobre Kubernetes

Kubernetes (K8s) es un orquestador de contenedores open source. Si Docker empaqueta tu aplicación, Kubernetes se encarga de escalarla, auto-repararla y balancear el tráfico cuando tienes miles de usuarios.
Porque es el estándar de la industria para microservicios. Permite a las empresas ser resilientes, aprovechar la nube híbrida y automatizar despliegues masivos. Es la habilidad más valiosa en Cloud/DevOps.
Un contenedor (ej. Docker) ejecuta tu aplicación. Un Pod es la unidad más pequeña en Kubernetes y puede contener uno o más contenedores que comparten almacenamiento e IP local. Aprenderás esta jerarquía a fondo.
Un Deployment permite actualizar tu aplicación sin tiempo de inactividad (Zero Downtime). El ReplicaSet asegura que siempre haya un número específico de Pods corriendo. Si uno muere, K8s crea otro.
A través de Services (LoadBalancer, NodePort) y componentes más avanzados como Ingress Controllers. Te enseñaremos a enrutar tráfico real a tus microservicios.
Son objetos de K8s para inyectar configuración (variables de entorno, URLs) y datos sensibles (contraseñas, tokens) en tus Pods sin tener que quemarlos dentro de las imágenes Docker.
Instalarlo desde cero 'The Hard Way' es complejo, pero hoy usamos servicios administrados como EKS (AWS) o AKS (Azure). En este curso usamos minikube y kind para que practiques localmente de forma sencilla.
Kubectl es la herramienta de línea de comandos para hablar con el clúster de Kubernetes. Literalmente pasarás el 90% de tu tiempo usando comandos kubectl, los cuales dominaremos con laboratorios.
Helm es el gestor de paquetes de K8s. Permite instalar aplicaciones complejas (como bases de datos o sistemas de monitoreo) con un solo comando, a través de plantillas llamadas Helm Charts.

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