De Docker a Kubernetes: hoja de ruta para llevar contenedores a producción con garantías

Pasar de “funciona en mi máquina” a “funciona en producción” es el salto real cuando una empresa adopta contenedores. Docker resolvió la estandarización del empaquetado y la ejecución; Kubernetes resuelve la orquestación, la operación y la escalabilidad a nivel plataforma. Pero el cambio no es solo tecnológico: implica procesos, seguridad, observabilidad y un modelo operativo sostenible.

En esta guía proponemos una hoja de ruta práctica para evolucionar de Docker a Kubernetes con garantías, minimizando riesgos y evitando los errores más habituales en entornos PYME y gran empresa.

Por qué Kubernetes

Docker aporta portabilidad y consistencia en el runtime. En cuanto aparecen necesidades como estas, el enfoque basado únicamente en Docker se queda corto:

• Escalado y reparto de carga automáticos.
• Alta disponibilidad y autorecuperación.
• Despliegues progresivos (canary, blue/green) y rollbacks fiables.
• Seguridad consistente (políticas, RBAC, segmentación de red).
• Observabilidad completa (métricas, logs, trazas) y SLO/SLA.
• Gobierno y control de costes (cuotas, límites, multi-tenancy).
  Kubernetes no es “un destino”, sino un modelo de operación para ejecutar servicios de forma predecible y gobernada.

Hoja de ruta: del contenedor al entorno productivo

Fase 0: Alineación de objetivos y criterios de “producción con garantías”

Antes de mover un solo workload, conviene acordar qué significa “con garantías” para vuestra organización. Recomendación: definid criterios medibles, por ejemplo:

• Disponibilidad objetivo por servicio (SLO).
• RTO/RPO (recuperación ante desastre) para servicios y datos.
• Seguridad: requisitos de hardening, control de acceso, auditoría y gestión de vulnerabilidades.
• Operación: ventanas de mantenimiento, estrategia de upgrades, responsabilidades.
• Entrega: frecuencia de despliegue y estrategia de rollback.
  Salida de esta fase: un mapa de aplicaciones (criticidad, dependencias, requisitos de datos) y una priorización para el piloto.

Fase 1: Estandarizar Docker (base sólida antes de orquestar)

Si las imágenes y los contenedores no están bien construidos, Kubernetes solo amplificará los problemas. Checklist mínimo:

• Dockerfiles reproducibles y revisados (multi-stage cuando aplique).
• Imágenes ligeras y con superficie reducida (dependencias mínimas).
• Contenedores sin privilegios (evitar root siempre que se pueda).
• Health checks coherentes (liveness/readiness) y timeouts realistas.
• Logs y señales (SIGTERM) gestionadas correctamente para apagados limpios.
  Objetivo: que el contenedor sea “operable” y no solo ejecutable.

Fase 2: Supply chain y seguridad desde el inicio (shift-left sin fricción)

La cadena de suministro del software es una de las principales superficies de ataque. En una transición a Kubernetes, merece la pena estandarizar:

• Registro de imágenes corporativo (con control de acceso y trazabilidad).
• Escaneo de vulnerabilidades en CI y políticas de bloqueo por severidad/criterio acordado.
• Firmado/verificación de imágenes para reducir el riesgo de artefactos manipulados.
• Gestión de secretos (rotación, mínimo privilegio, evitar secretos en repositorios).

Fase 3: CI/CD y estrategia de despliegue (de despliegues manuales a entrega controlada)

Para producir valor con garantías, Kubernetes debe integrarse en un flujo de entrega consistente:

• Pipelines con etapas claras: build, test, security gates, empaquetado y promoción.
• Artefactos inmutables: una imagen por versión, con etiquetas y trazabilidad.
• Entornos definidos (dev/pre/prod) y promoción controlada entre ellos.
• Estrategias de despliegue: rolling, blue/green o canary según criticidad.
• Rollback probado (no “teórico”).
  En organizaciones con necesidades de auditoría y consistencia, GitOps suele ser un gran acelerador: el estado deseado vive en Git y el clúster converge de forma controlada.

Fase 4: Diseño de plataforma Kubernetes (arquitectura, red, almacenamiento y acceso)

Aquí se decide gran parte del éxito operativo. Puntos clave:

• Modelo de clúster: gestionado vs autogestionado, single vs multi-cluster, y criterios de aislamiento (por entorno, por dominio, por criticidad).
• Redes: estrategia de Ingress, certificados TLS, balanceo, WAF si aplica.
• Segmentación: NetworkPolicies para limitar el tráfico entre namespaces/servicios.
• Almacenamiento: StorageClasses, rendimiento, backups y restauración.
• Identidad y acceso: integración con el proveedor de identidad, RBAC y principios de mínimo privilegio.
• Gestión de configuración: ConfigMaps/Secrets y estándares por equipo.

Fase 5: Seguridad en Kubernetes (políticas, hardening y controles operativos)

Kubernetes aporta mecanismos potentes, pero no vienen “seguros por defecto” si no se configuran. Recomendaciones habituales en producción:

• RBAC granular y revisiones periódicas de permisos.
• Pod Security y estándares de ejecución (evitar privilegios, capabilities innecesarias, hostPath, etc.).
• Políticas (por ejemplo, validación de manifiestos y cumplimiento de estándares internos).
• Seguridad de red: segmentación y cifrado cuando aplique.
• Protección en runtime y detección de comportamientos anómalos en contenedores.
• Gestión de parches y ciclo de vida del clúster (upgrades planificados).
  La clave es convertir la seguridad en un conjunto de guardarraíles que habilitan a los equipos, no en un freno.

Fase 6: Observabilidad y operación (lo que separa un piloto de una plataforma real)

Sin observabilidad, la operación se vuelve reactiva y ruidosa. En producción, el estándar mínimo debería cubrir:

• Métricas (infra, clúster y aplicación) y alertas accionables.
• Logs centralizados con retención y búsqueda eficiente.
• Trazas distribuidas para diagnosticar latencias y dependencias.
• Dashboards por servicio, equipo y plataforma.

Fase 7: Migración por oleadas (minimizar riesgo y acelerar aprendizaje)

• Empezad por un piloto con bajo riesgo y alto aprendizaje (servicio stateless, con dependencia controlada).
• Aplicad un enfoque por oleadas: agrupar servicios por dominio y dependencias.
• Decidid por servicio: rehost (lift-and-shift), refactor parcial o rediseño si el retorno lo justifica.
• Tratad los datos como un proyecto aparte: backups, replicación, ventanas, consistencia y pruebas de restore.
  Lo importante es crear un patrón repetible: plantillas, estándares y automatización para que cada migración sea más rápida que la anterior.

Errores habituales al pasar de Docker a Kubernetes (y cómo evitarlos)

• Migrar sin observabilidad: se detecta tarde y se opera con incertidumbre.
• Convertir Kubernetes en “otra VM”: contenedores con prácticas de servidor tradicional, sin readiness/liveness ni escalado.
• Seguridad como tarea final: después es más caro y frágil (y suele bloquear el go-live).
• No definir ownership: quién opera el clúster, quién opera los servicios y quién responde ante incidentes.
• Subestimar el estado: bases de datos y almacenamiento requieren diseño específico y pruebas de recuperación.

Checklist rápida para “producción con garantías”

• CI/CD con promoción entre entornos y rollback probado.
• Imágenes escaneadas, con trazabilidad y criterios de aceptación.
• RBAC, políticas de ejecución y segmentación de red implementadas.
• Backups y restauración verificados (incluyendo datos si aplica).
• Observabilidad: métricas, logs y alertas accionables.
• Proceso operativo: upgrades, incidencias, runbooks y responsabilidades claras.

Cómo puede ayudar Hopla

En Hopla acompañamos a equipos técnicos en la adopción y operación de plataformas cloud-native, combinando modernización de aplicaciones, servicios gestionados de Kubernetes y enfoque de ciberseguridad para que el paso a producción sea sostenible: desde el diseño de la plataforma y la automatización CI/CD, hasta la observabilidad y el gobierno operativo.
Si estáis valorando una migración de Docker a Kubernetes, una buena práctica es iniciar con un assessment (aplicaciones, dependencias, riesgos y quick wins) y un piloto con criterios de éxito medibles.

Preguntas frecuentes (FAQ)