Guía Avanzada de Gestión y Optimización de Servidores

1. Ajuste del Rendimiento del Servidor

Optimización a nivel del kernel

• Kernels personalizados: Linux 6.x con control de congestión BBR2

• Ajustes en la pila TCP:

  # Aumentar los tamaños máximos de buffer TCP
  echo 'net.core.rmem_max=4194304' >> /etc/sysctl.conf
  echo 'net.core.wmem_max=4194304' >> /etc/sysctl.conf

• Ajuste de Swappiness: Configurado a 10 para servidores de base de datos

Optimización de base de datos

• Específico para MySQL 8.0+:

  SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size=12G; -- Para servidores con 16GB de RAM
  SET GLOBAL innodb_io_capacity=2000; -- Para almacenamiento SSD/NVMe

• Ajuste de PostgreSQL 14+:

  ALTER SYSTEM SET shared_buffers = '4GB';
  ALTER SYSTEM SET effective_cache_size = '12GB';

2. Configuraciones Avanzadas de Seguridad

Implementación Zero-Trust

• Segmentación de red:

  • Servidores frontend en DMZ con reglas estrictas de entrada

  • Servidores de base de datos en VLAN privada con solo IPs en lista blanca

• Autenticación servicio a servicio:

  • Mutual TLS (mTLS) para comunicaciones internas

  • SPIFFE/SPIRE para gestión de identidades

Protección en tiempo de ejecución:

# Instalar y configurar Falco para seguridad en tiempo de ejecución
curl -s https://falco.org/repo/falcosecurity-3672BA8F.asc | apt-key add -
echo "deb https://download.falco.org/packages/deb stable main" | tee -a /etc/apt/sources.list.d/falcosecurity.list
apt-get update && apt-get install -y falco

3. Configuración de contenedores y orquestación

Optimización Kubernetes

# Fragmento de manifiesto K8s para producción
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: app
        resources:
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "4Gi"
          requests:
            cpu: "1"
            memory: "2Gi"
      topologySpreadConstraints:
      - maxSkew: 1
        topologyKey: kubernetes.io/hostname
        whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway

Configuración de Service Mesh

# Configuraciones optimizadas de Istio
istioctl install --set profile=default \
--set values.global.proxy.resources.limits.cpu=2000m \
--set values.global.proxy.resources.limits.memory=1024Mi

4. Integración de pipeline CI/CD

Flujo de trabajo GitOps

// Ejemplo de Jenkinsfile para despliegues sin tiempo de inactividad
pipeline {
    stages {
        stage('Deploy') {
            steps {
                sh 'kubectl apply -f k8s/ --prune -l app=myapp'
                timeout(time: 15, unit: 'MINUTES') {
                    input message: '¿Aprobar producción?'
                }
            }
        }
    }
    post {
        failure {
            slackSend channel: '#alerts', message: "Build ${currentBuild.number} falló!"
        }
    }
}

5. Despliegue de stack de monitoreo

Suite de observabilidad

# Stack Prometheus + Grafana + Loki
version: '3'
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.40.0
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
  grafana:
    image: grafana/grafana:9.3.2
    ports:
      - "3000:3000"

Recolección de métricas personalizadas

# Ejemplo de exporter Python para métricas de negocio personalizadas
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import random

REQUEST_LATENCY = Gauge('app_request_latency', 'Latencia de la aplicación en ms')

if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)
    while True:
        REQUEST_LATENCY.set(random.randint(1, 100))

6. Protocolos de recuperación ante desastres

Pruebas automatizadas de failover

# Script de ingeniería del caos
#!/bin/bash
# Terminación aleatoria de nodos para probar resiliencia
NODES=$(kubectl get nodes -o jsonpath='{.items[*].metadata.name}')
TARGET=$(shuf -e -n1 $NODES)
echo "Terminando nodo $TARGET"
gcloud compute instances delete $TARGET --zone=us-central1-a

7. Extensiones de Edge Computing

Reglas avanzadas de CDN

// Script de Cloudflare Workers para lógica de edge
addEventListener('fetch', event => {
  event.respondWith(handleRequest(event.request))
})

async function handleRequest(request) {
  const url = new URL(request.url)
  if (url.pathname.startsWith('/api/')) {
    return new Response('Bloqueado en el edge', { status: 403 })
  }
  return fetch(request)
}

8. Estrategias de optimización de costos

Automatización de Spot Instance

# Configuración AWS Spot Fleet
resource "aws_spot_fleet_request" "workers" {
  iam_fleet_role  = "arn:aws:iam::123456789012:role/spot-fleet"
  target_capacity = 10
  allocation_strategy = "diversified"

  launch_specification {
    instance_type = "m5.large"
    ami           = "ami-123456"
    spot_price    = "0.05"
  }
}