La arquitectura de un clúster de Kubernetes consta de dos tipos principales de componentes que pueden ayudar a crear un sistema tolerante a fallos para ejecutar aplicaciones.

• Plano de control: actúa como el cerebro que gestiona los clústeres. 
• Nodos de trabajador: son los que hacen el trabajo pesado, ya que proporcionan el entorno del tiempo de ejecución.

El plano de control es el responsable de mantener el estado deseado de todo el clúster. Toma decisiones globales sobre la programación, responde a los eventos del clúster y gestiona el ciclo de vida de todos los objetos de Kubernetes. Entre los componentes clave del plano de control se incluyen los siguientes:

• Almacén de copia (etcd): un almacén de clave-valor coherente y de alta disponibilidad que se usa como almacén de respaldo de Kubernetes para todos los datos de clúster.
• Servidor de la API (kube-apiserver): sirve como frontend del plano de control, exponiendo la API de Kubernetes. Gestiona y valida las solicitudes REST, y después actualiza el estado de los objetos relevantes en etcd.
• Programador (kube-scheduler): el programador supervisa los pods recién creados que no tienen un nodo asignado y selecciona un nodo en el que se ejecutarán en función de la disponibilidad de recursos, las políticas y las especificaciones de afinidad.
• Gestor de controladores (kube-controller-manager) [opcional]: este componente ejecuta varios procesos de controlador que regulan el estado del clúster. Por ejemplo, hay controladores que se encargan de gestionar los fallos de los nodos, mantener el número correcto de pods para un despliegue y gestionar los endpoints de los servicios.

Los nodos de trabajador son las máquinas en las que se ejecutan tus aplicaciones en contenedores. Cada nodo está gestionado por el plano de control y contiene los servicios necesarios para ejecutar pods. Los componentes principales de cada nodo de trabajador son los siguientes:

• kubelet: es un agente que se ejecuta en cada nodo del clúster, se comunica con el plano de control y se asegura de que los contenedores descritos en las especificaciones de los pods se estén ejecutando correctamente.
• kube-proxy [opcional]: este proxy de red se ejecuta en cada nodo y se encarga de mantener las reglas de red en los nodos. Estas reglas de red permiten la comunicación de red a tus pods desde sesiones de red dentro o fuera de tu clúster.
• Tiempo de ejecución de contenedores: este software gestiona la ejecución de contenedores y admite varios tiempos de ejecución, siendo containerd una opción popular.

Aunque Kubernetes es increíblemente potente, configurar y operar un clúster de K8s seguro y apto para producción implica una sobrecarga operativa considerable. Es aquí donde un servicio gestionado como Google Kubernetes Engine (GKE) puede aportar un valor inmenso a los equipos empresariales. GKE puede ayudar a simplificar la gestión de clústeres de Kubernetes automatizando muchas de las tareas complejas y lentas.

GKE puede proporcionar un plano de control totalmente gestionado que se encargue de su disponibilidad, aplicación de parches y actualizaciones, para que tu equipo no tenga que hacerlo. Ofrece funciones como el modo Autopilot, que automatiza toda la gestión operativa del clúster, incluidos los nodos y el escalado, para reducir aún más la sobrecarga y optimizar el uso de los recursos. Con GKE, los desarrolladores pueden centrarse en escribir código y crear aplicaciones, mientras que la plataforma se encarga de la arquitectura y la infraestructura del clúster de Kubernetes subyacente, lo que garantiza que sea seguro, fiable y escalable.