Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) se ha convertido en una de las plataformas favoritas para desplegar y gestionar aplicaciones en contenedores a escala. Sin embargo, como cualquier sistema distribuido, puede enfrentar problemas relacionados con la salud de sus nodos, particularmente cuando uno o varios nodos entran en un estado NoReady. Esta condición, donde un nodo no responde o no está en condiciones óptimas para ejecutar cargas de trabajo, puede afectar directamente la disponibilidad y el desempeño de las aplicaciones, así como elevar costos innecesarios en la infraestructura en la nube. Los nodos en un clúster EKS pueden volverse NoReady por diversas razones, que van desde fallos en la red, problemas en la comunicación del kubelet con el maestro, hasta inconvenientes de hardware. En entornos que requieren recursos costosos, como nodos con GPUs para cargas de trabajo de machine learning, la pronta detección y resolución de estos problemas no solo mejora la resiliencia del sistema, sino que también representa un ahorro significativo en la factura de servicios en la nube.
Uno de los métodos básicos para monitorear la salud de los nodos en Kubernetes es a través de métricas propias del sistema, disponibles en CloudWatch mediante AWS Container Insights. Métricas como node_status_condition_ready reflejan el estado de disponibilidad de cada nodo y permiten activar alertas cuando estos cambian a estados desfavorables. Establecer alarmas en CloudWatch que monitoreen estas métricas facilita la supervisión en tiempo real y puede enviar notificaciones inmediatas a los equipos responsables a través de SNS (Simple Notification Service). Esta configuración es sencilla, requiere bajo mantenimiento y es compatible con clusters de cualquier tamaño. A pesar de su utilidad, depender únicamente de alertas vía email implica un retraso en la respuesta ya que la intervención humana es necesaria para remediar el problema, lo que podría traducirse en tiempos de inactividad más prolongados y mayor riesgo para las aplicaciones críticas.
Además, en clústeres grandes o en condiciones donde un nodo flaquea repetidamente, el volumen de alertas podría generar fatiga en los equipos técnicos. Con el fin de automatizar y acelerar la respuesta ante nodos NoReady, es posible utilizar las alarmas de CloudWatch no solo para enviar notificaciones, sino para activar funciones AWS Lambda que ejecuten tareas correctivas. En este esquema, cuando un nodo entra en estado NoReady, el sistema automáticamente ejecuta un Lambda que se encarga de interactuar con la API de Kubernetes para marcar el nodo como no programable (cordon) y luego eliminarlo del clúster. Esta acción provoca que el autoscaler del clúster cree capacidad nueva para reemplazar al nodo eliminado, restaurando el balance de cargas sin necesidad de intervención humana. Implementar una solución automatizada de este tipo requiere un conocimiento más avanzado y una cuidadosa configuración de permisos, así como pruebas rigurosas para evitar errores, como la terminación accidental de nodos saludables.
Sin embargo, los beneficios son evidentes: tiempos de resolución muy cortos, menor carga operacional y mayor estabilidad para cargas críticas. Cabe destacar que esta técnica puede tener limitaciones en escenarios donde múltiples nodos fallan en un breve periodo, debido a la ventana de evaluación de las alarmas y a la lógica de reactivación de funciones Lambda. En un nivel aún más avanzado y nativo, Karpenter ha introducido una funcionalidad llamada Node Auto Repair, diseñada para detectar automáticamente nodos no saludables dentro del clúster y reemplazarlos sin necesidad de herramientas externas. Karpenter, que es un autoscaler compatible con EKS, observa las condiciones de los nodos y si alguno permanece en estado NoReady o en una condición desconocida durante más de 30 minutos, inicia un proceso de reparación que incluye la terminación forzosa del nodo y la eliminación de su objeto dentro de Kubernetes. Este proceso, aunque puede parecer agresivo, apunta a asegurar la continuidad del servicio y evitar que nodos defectuosos permanezcan afectando la disponibilidad y el rendimiento.
Las cargas de trabajo alojadas en el nodo afectado se reprograman siguiendo las políticas de tolerancia y permiten que Karpenter aprovisione nuevas instancias que compensen la pérdida. La activación de esta funcionalidad requiere contar con una versión compatible de Karpenter (1.1.0 o superior), habilitar la característica NodeRepair y desplegar agentes de monitoreo específicos que reporten el estado del nodo. Uno de los puntos fuertes de esta solución es su integración nativa, que reduce la necesidad de scripts externos o código personalizado, agilizando la operación y simplificando la gestión.
Sin embargo, el auto reparación de nodos mediante Karpenter aún es una funcionalidad en desarrollo y existen limitaciones. Por ejemplo, las ventanas de tolerancia y los umbrales son fijos y no configurables, lo que puede no ajustarse a todas las necesidades. Además, el método de terminación forzada podría generar pérdida de datos si los pods alojados no logran finalizar correctamente dentro del periodo estipulado. Otro aspecto importante es que esta función no ofrece notificaciones automáticas concretas cuando se realiza un reemplazo, por lo que se recomienda mantener complementariamente un sistema de alertas para mantener la visibilidad de la salud del clúster. Comparando estas tres estrategias — notificaciones por email, automatización con Lambda y la auto reparación con Karpenter — queda claro que cada una ofrece un balance diferente entre simplicidad, rapidez de respuesta y nivel de automatización.
