FlatcarMicroCloud es una solución Kubernetes diseñada para maximizar los recursos de un servidor físico. El entorno se ejecuta sobre un servidor ProLiant DL380 G7, utilizando Rocky Linux 9.5 como sistema operativo base para virtualización, junto con AlmaLinux 9.4 en algunos nodos auxiliares. Las máquinas virtuales que componen el clúster Kubernetes utilizan Flatcar Container Linux como sistema operativo liviano y seguro.

Esta arquitectura permite desplegar aplicaciones en contenedores mediante herramientas modernas como:

• K3s, una distribución ligera de Kubernetes.
• Longhorn y NFS para almacenamiento persistente.
• Prometheus y Grafana para monitoreo y visualización avanzada.
• Redpanda y MQTT Mosquitto para comunicación asincrónica entre microservicios.

• Rocky Linux 9.5: Sistema base para nodos de administración y servicios core.
• Flatcar Container Linux (versión estable actual): Sistema inmutable optimizado para contenedores, ideal para nodos worker y cargas K3s.
• AlmaLinux 9.4: Alternativa empresarial compatible con RHEL para nodos de infraestructura como balanceadores de carga o almacenamiento.

• KVM/QEMU: Virtualización nativa de alto rendimiento para entornos Linux.
• Virt-Manager (opcional): Interfaz gráfica para la gestión de máquinas virtuales.

• Libvirt como backend de virtualización.
• Terraform con el proveedor libvirt: Automatización del ciclo de vida de las máquinas virtuales.

• Modelo: ProLiant DL380 G7
• CPU: Intel Xeon X5650 (24 cores) @ 2.666GHz
• GPU: AMD ATI ES1000
• Memoria Total: 35 GB RAM
• Almacenamiento:
  • Disco Principal: 1.5TB
  • Disco Secundario: 3.0TB

• Sistemas Operativos: Rocky Linux 9.5, Flatcar Container Linux y Alma Linux 9.4
• Virtualización: KVM con Libvirt y Virt-Manager
• Configuración de Red: VPN con WireGuard, DHCP, firewall, y configuraciones de redes virtuales (NAT y Bridge) con KVM.
• Switch y Router: Facilitan la comunicación y conectividad del clúster.

• Maestros (master1, master2, master3):

  • Nodos que conforman el plano de control de Kubernetes, manejando la API y distribuyendo la carga en los nodos worker.

• Workers (worker1, worker2, worker3):

  • Nodos que ejecutan aplicaciones y microservicios, proporcionando la capacidad de escalar horizontalmente.

• infra-cluster (infra-cluster):

  • Nodo que actúa como servidor DNS CoreDNS y NTP Chrony.

• Load Balancer (loadbalancer1, loadbalancer2):

  • Nodos que distribuyen el tráfico de red entre los nodos maestros y workers, asegurando un balanceo de carga eficiente.

• PostgreSQL (postgresql1):

  • Nodo dedicado para la base de datos, proporcionando almacenamiento persistente para las aplicaciones de microservicios.

1. Nodo Master1: Instalación de K3s y configuración inicial del clúster.
2. Nodos Master y Worker: Configuración de nodos maestros y workers, desplegando Traefik como balanceador.

• Redpanda: Canal de comunicación asíncrona entre microservicios.
• MQTT Mosquitto: Protocolo ligero para notificaciones en tiempo real.
• Redis: Base de datos en memoria para almacenamiento en caché y escalabilidad.

• Vue.js para la interfaz de usuario, conectada a APIs de FastAPI. Desplegado en el clúster con acceso a través del balanceador Traefik.

• Terraform: Automatización de infraestructura.
• Ansible: Configuración y manejo de operaciones.

Clonar el repositorio en el servidor Rocky Linux.

• nat_network_01/
• nat_network_02/
• nat_network_03/

• Terraform v0.13 o superior
• Acceso a un servidor KVM con libvirt

• Red nat_network_01:

  cd nat_network_01
  sudo terraform init --upgrade
  sudo terraform apply

• Red nat_network_02:

  cd ../nat_network_02
  sudo terraform init --upgrade
  sudo terraform apply

• Red nat_network_03:

  cd ../nat_network_03
  sudo terraform init --upgrade
  sudo terraform apply

Provisionar y configurar VMs según especificaciones en la tabla de recursos, asegurando la asignación de CPU, RAM, y almacenamiento.

Instalar y configurar Longhorn y NFS en el clúster de Kubernetes para almacenamiento persistente.

• Configurar Prometheus y Grafana para monitoreo.
• Configurar ELK Stack para análisis de logs y visualización de datos.

Configurar Jenkins y/o GitHub Actions para la integración continua (CI), ejecutando pruebas automáticas, análisis de código y construcción de imágenes de contenedor.

Configurar un Docker Registry (privado o público) para almacenar y versionar imágenes generadas por el proceso de CI.

Configurar ArgoCD como herramienta de despliegue continuo (CD), conectando los cambios en el repositorio con el entorno de Kubernetes mediante una estrategia GitOps.

Configurar reglas de firewall, Fail2Ban y políticas de seguridad.

Configurar chronyc en todos los nodos para sincronización temporal.

• Verificar configuración de red y DNS.
• Probar despliegue de aplicaciones y monitorización de métricas.
• Asegurar que el balanceador de carga y servicios en Kubernetes estén operativos.

Siguiendo este flujo, todas las dependencias y configuraciones serán instaladas en el orden correcto y optimizadas para un entorno de producción.

• Nginx: Servidor web para aplicaciones.
• Redis: Almacenamiento en caché y base de datos en memoria para mejorar el rendimiento de las aplicaciones.
• Kafka: Plataforma de mensajería utilizada para la comunicación entre microservicios.

• Prometheus: Herramientas para el monitoreo y alertas.
• Grafana: Visualización de métricas del clúster.
• Nagios: Monitoreo del rendimiento del sistema.
• cAdvisor: Monitoreo del rendimiento y uso de recursos por parte de los contenedores.
• ELK Stack: Procesamiento y visualización de logs.

• Firewall nftables: Configuración de reglas de firewall para proteger el clúster.
• Fail2Ban: Protección contra accesos no autorizados y ataques.

• Longhorn: Orquestar Longhorn en Kubernetes para almacenamiento persistente.
• NFS: Configurar NFS para almacenamiento compartido entre nodos para base de datos postgresql.

• Sincronización de tiempo: Todos los nodos del clúster, incluyendo los nodos maestros, workers y el Bootstrap Node, sincronizan su tiempo utilizando chronyc. Esto garantiza que todos los nodos mantengan una sincronización temporal precisa, lo cual es crucial para la operación correcta de Kubernetes y otros servicios distribuidos.

• Imágenes Base:

  • Fedora CoreOS: /mnt/lv_data/organized_storage/images/fedora-coreos-40.20240906.3.0-qemu.x86_64.qcow2
  • Rocky Linux: /mnt/lv_data/organized_storage/images/Rocky-9-GenericCloud-Base.latest.x86_64.qcow2
  • Alma Linux: /mnt/lv_data/organized_storage/images/AlmaLinux-9.4-x86_64.qcow2
  • pfsense: /mnt/lv_data/organized_storage/images/pfsense_base.qcow2
  • Flatcar Container Linux: /mnt/lv_data/organized_storage/images/flatcar_production_qemu_image.img

• Red Gateway:

  • kube_network_01: 10.17.5.1
  • kube_network_02: 10.17.3.1
  • kube_network_03: 10.17.4.1

• DNS:

  • Primario: 10.17.3.11 (infra-cluster)
  • Secundario: 8.8.8.8

• Zona Horaria:

  • Europe/London

• Clave SSH:

  • Clave pública SSH incluida para acceso seguro a las VMs.

resource "libvirt_network" "Kube_network_01" {
  name      = var.rocky9_network_name
  mode      = "nat"
  autostart = true
  addresses = ["10.17.5.0/24"]
}

resource "libvirt_network" "kube_network_02" {
  name      = "kube_network_02"
  mode      = "nat"
  autostart = true
  addresses = ["10.17.3.0/24"]
}

resource "libvirt_network" "kube_network_03" {
  name      = "kube_network_03"
  mode      = "nat"
  autostart = true
  addresses = ["10.17.4.0/24"]
}

• Switch: TP-Link LS1008G - 8 puertos Gigabit no administrados
• Router WiFi: Conexión fibra óptica, 600 Mbps de subida/bajada, IP pública
• Red: Configurada red NAT y red Bridge de kvm
• VPN: WireGuard para acceso seguro SSH administrado por Bastion Node

Estas interfaces están conectadas a un switch y un router de fibra óptica, operando bajo DHCP y facilitando la conectividad y administración del clúster.

1. Distribución de Tráfico:

   • Los Load Balancers (Traefik) distribuyen el tráfico hacia los nodos maestros y workers, asegurando un balanceo eficiente.

2. Resolución de Nombres y Sincronización de Tiempo:

   • El nodo infra-cluster actúa como servidor DNS y NTP, garantizando la resolución de nombres y la sincronización temporal en todo el clúster.

3. Ejecución de Aplicaciones:

   • Los nodos workers y maestros ejecutan las aplicaciones, manteniendo la sincronización temporal a través de chronyc.

Leyenda de fases
0 Bootstrap host-to-host 1 Servicios base 2 VIP network
3 Control-plane 4 VIP switch 5 Acceso remoto
6 Persistencia 7 Ingress & UI 8 Sealed Secrets
9 GitOps engine 10 Workloads críticos 11 Base de datos
12 Servicios auxiliares

Este repositorio forma parte de un ecosistema completo de laboratorio DevOps en Kubernetes, diseñado para simular entornos reales con herramientas modernas y de bajo coste. Ideal para validar flujos CI/CD, GitOps y despliegue automatizado en entornos locales (K3d) y escalables a producción (K3s).

• Cluster local de Kubernetes con K3d
• Jenkins con JCasC, agentes Kaniko/Node.js, CI funcional
• ArgoCD con sincronización automática desde repositorio GitOps
• Traefik como Ingress Controller con TLS local (autofirmado o mkcert)
• Perfecto para desarrollo, testing y aprendizaje DevOps

• Cluster Kubernetes ligero y productivo con K3s
• Helm + ArgoCD para despliegue GitOps continuo
• TLS con Let's Encrypt + almacenamiento persistente (Longhorn/NFS)
• Compatible con el mismo flujo y manifiestos que K3d
• Fácil de desplegar en cloud, bare-metal o datacenter low-cost

graph TD
  A["Commit en GitHub"] --> B["Jenkins CI"]
  B --> C["DockerHub (build and push)"]
  B --> D["Actualiza manifiestos YAML"]
  D --> E["Repositorio GitOps\nsocialdevs-gitops"]
  E --> F["ArgoCD CD"]
  F --> G["Cluster K3d/K3s"]

• Kubernetes (K3d local / K3s producción)
• Jenkins (CI + JCasC + Agentes personalizados)
• ArgoCD (GitOps)
• DockerHub (Imágenes públicas)
• Vue.js (Frontend app)
• Helm (Paquetes y despliegues)
• Traefik (Ingress + TLS)
• Longhorn (Persistencia opcional en producción)

📆 socialdevs-gitops
📆 Jenkins_k3d_local
📆 argocd-bootstrap_local_k3d
📆 socialdevs-public-frontend
📆 frontend-socialdevs-argocd-bootstrap

Proveer una base sólida y funcional para:

• Simular entornos reales DevOps desde el entorno local
• Aprender y practicar CI/CD y GitOps
• Escalar sin fricción hacia producción en K3s o entornos cloud

Repositorio: arquitectura_FlatcarMicroCloud - https://github.com/vhgalvez/arquitectura_FlatcarMicroCloud

Este diagrama fue generado con Python utilizando la librería Diagrams by Mingrammer.
Representa la arquitectura completa del proyecto FlatcarMicroCloud, incluyendo red pública, túnel VPN, balanceadores Ingress, clúster Kubernetes con K3s, almacenamiento distribuido y servicios esenciales.

1. Ingreso de Conexiones Externas:
   Las conexiones HTTPS externas ingresan a través de la IP pública del servidor físico, pasando por un proxy seguro configurado en Cloudflare CDN para protección contra ataques DDoS y caché de contenido.

2. Acceso Seguro:
   El tráfico es redirigido al WireGuard VPN Gateway (IP túnel: 10.17.0.1) y luego al Bastion Node (192.168.0.19), que actúa como punto de acceso seguro a la red interna.

3. Distribución de Tráfico:
   Los balanceadores de carga Load Balancer1 y Load Balancer2 (Traefik) distribuyen el tráfico hacia los nodos maestros y workers, asegurando alta disponibilidad y balanceo eficiente.

4. Resolución de Nombres y Sincronización de Tiempo:
   El nodo infra-cluster (10.17.3.11) actúa como servidor DNS (CoreDNS) y NTP (Chrony), proporcionando resolución de nombres y sincronización temporal precisa en todo el clúster.

5. Ejecución de Aplicaciones:
   Los nodos workers ejecutan las aplicaciones y microservicios, mientras que los nodos maestros gestionan el plano de control de Kubernetes. Todos los nodos mantienen sincronización temporal mediante chronyc.

Pantalla de inicio de sesión de Cockpit, una interfaz web para administrar servidores Rocky Linux de forma remota y gráfica. Permite monitorear el sistema, gestionar servicios, redes, usuarios y acceder a una terminal sin depender exclusivamente de la línea de comandos.

Esta sección te guía en la configuración de redes virtuales utilizando pfSense como firewall dentro de tu infraestructura KVM. Aprovecha el proyecto automatizado con Terraform para desplegar pfSense rápidamente como una máquina virtual lista para enrutar tráfico entre redes virtualizadas.

Accede al código fuente y plantillas de Terraform en el siguiente repositorio:

📦 GitHub – terraform-pfsense-kvm-libvirt

Para comenzar con la configuración:

git clone https://github.com/vhgalvez/terraform-pfsense-kvm-libvirt.git
cd terraform-pfsense-kvm-libvirt

Consulta y descarga actualizaciones oficiales de firmware y software para tu servidor HP desde el portal de soporte de Hewlett Packard Enterprise:

• 🔗 Firmware HP ProLiant DL380 G7 – Página oficial de soporte

sudo curl -O https://stable.release.flatcar-linux.net/amd64-usr/current/flatcar_production_qemu_image.img.bz2

sudo curl -O https://www.flatcar.org/security/image-signing-key/Flatcar_Image_Signing_Key.asc
gpg --import Flatcar_Image_Signing_Key.asc
sudo curl -O https://stable.release.flatcar-linux.net/amd64-usr/current/flatcar_production_qemu_image.img.bz2.sig
gpg --verify flatcar_production_qemu_image.img.bz2.sig flatcar_production_qemu_image.img.bz2

bunzip2 flatcar_production_qemu_image.img.bz2

Resultado:

flatcar_production_qemu_image.img

Lista para usar con Terraform, libvirt o virt-manager.

curl -o alma9-generic.qcow2 https://repo.almalinux.org/almalinux/9.5/cloud/x86_64/images/AlmaLinux-9-GenericCloud-9.5-20241120.x86_64.qcow2

Este repositorio utiliza un script externo para la generación centralizada de claves SSH compartidas para todas las VMs del clúster.

🔗 Repositorio: generate_shared_ssh_key

Puedes clonarlo directamente con:

git clone https://github.com/vhgalvez/generate_shared_ssh_key.git

https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubectl-ai.git

Este script es útil si estás automatizando la creación de máquinas virtuales con Terraform y necesitas una clave reutilizable para conectarte vía SSH con Flatcar.

Víctor Hugo Gálvez Sastoque
Especialista en DevOps, Infraestructura, Kubernetes y Automatización.
Ingeniero con visión estratégica orientado a soluciones escalables y eficientes.

• 🌐 GitHub: @vhgalvez
• 💼 LinkedIn: victor-hugo-galvez-sastoque