Migración de una arquitectura basada en contenedores usando ECS a Kubernetes

El objetivo de esta propuesta es realizar la migración de un servicio de ejecución de contenedores a Kubernetes, por sus ventajas respecto de ofrecer un entorno más versátil, con un mayor control por parte del administrador, lo que permite maximizar la utilización de los recursos, al mejorar el cont...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Cesanelli, Daniel Alejandro
Otros Autores: Rodríguez, Christian Adrián
Formato: Tesis Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
AWS
k8s
ECS
EKS
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/153420
Aporte de:
id I19-R120-10915-153420
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1534202023-05-23T04:08:16Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/153420 Migración de una arquitectura basada en contenedores usando ECS a Kubernetes Cesanelli, Daniel Alejandro 2023-05-10 2023 2023-05-22T17:33:11Z Rodríguez, Christian Adrián Luengo, Miguel Ángel es Ciencias Informáticas AWS Kubernetes k8s ECS EKS Docker Cloud Computing CaaS El objetivo de esta propuesta es realizar la migración de un servicio de ejecución de contenedores a Kubernetes, por sus ventajas respecto de ofrecer un entorno más versátil, con un mayor control por parte del administrador, lo que permite maximizar la utilización de los recursos, al mejorar el control de gastos y escalar soluciones de una forma adecuada a las actualmente disponibles. En este trabajo se analizarán los desafíos para afrontar la migración, buscando mantener el servicio disponible y utilizando infraestructura mediante código para minimizar los problemas generalmente relacionados con errores humanos. Director profesional: Leandro Montenegro Tesina Programa de Apoyo para Alumnos con Experiencia Profesional Facultad de Informática Tesis Tesis de grado http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
AWS
Kubernetes
k8s
ECS
EKS
Docker
Cloud Computing
CaaS
spellingShingle Ciencias Informáticas
AWS
Kubernetes
k8s
ECS
EKS
Docker
Cloud Computing
CaaS
Cesanelli, Daniel Alejandro
Migración de una arquitectura basada en contenedores usando ECS a Kubernetes
topic_facet Ciencias Informáticas
AWS
Kubernetes
k8s
ECS
EKS
Docker
Cloud Computing
CaaS
description El objetivo de esta propuesta es realizar la migración de un servicio de ejecución de contenedores a Kubernetes, por sus ventajas respecto de ofrecer un entorno más versátil, con un mayor control por parte del administrador, lo que permite maximizar la utilización de los recursos, al mejorar el control de gastos y escalar soluciones de una forma adecuada a las actualmente disponibles. En este trabajo se analizarán los desafíos para afrontar la migración, buscando mantener el servicio disponible y utilizando infraestructura mediante código para minimizar los problemas generalmente relacionados con errores humanos.
author2 Rodríguez, Christian Adrián
author_facet Rodríguez, Christian Adrián
Cesanelli, Daniel Alejandro
format Tesis
Tesis de grado
author Cesanelli, Daniel Alejandro
author_sort Cesanelli, Daniel Alejandro
title Migración de una arquitectura basada en contenedores usando ECS a Kubernetes
title_short Migración de una arquitectura basada en contenedores usando ECS a Kubernetes
title_full Migración de una arquitectura basada en contenedores usando ECS a Kubernetes
title_fullStr Migración de una arquitectura basada en contenedores usando ECS a Kubernetes
title_full_unstemmed Migración de una arquitectura basada en contenedores usando ECS a Kubernetes
title_sort migración de una arquitectura basada en contenedores usando ecs a kubernetes
publishDate 2023
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/153420
work_keys_str_mv AT cesanellidanielalejandro migraciondeunaarquitecturabasadaencontenedoresusandoecsakubernetes
_version_ 1766999749085364224