En el marco del hackathon GKE Turns 10 desarrollé un agente de solución de problemas para Kubernetes pensado para identificar y resolver incidencias comunes en clústeres de Google Kubernetes Engine con rapidez y eficacia. El objetivo fue combinar observabilidad tradicional de Kubernetes con conocimientos impulsados por IA para operaciones más rápidas e inteligentes.

Por qué lo construí: el reto consistía en potenciar una aplicación de microservicios con IA agente sin tocar el código central de la aplicación. La idea fue crear componentes en contenedores que interactúen con las APIs existentes, actuando como un cerebro externo que añade una capa de inteligencia. Ejecutar aplicaciones en Kubernetes ofrece gran potencia, pero cuando algo falla, el troubleshooting puede convertirse en una carrera contra el reloj. Pods que crashan, servicios que no responden, picos de recursos y la necesidad de rastrear logs en múltiples herramientas. Me planteé si Kubernetes podría supervisarse de forma inteligente, no solo alertando, sino sugiriendo o incluso ejecutando la primera acción de remediación.

Qué hace el agente: actúa como asistente inteligente para clústeres Kubernetes. Monitoriza de forma continua pods, servicios, deployments y uso de recursos para mantener la salud del clúster. Ante un problema puede recopilar información como listar pods, obtener logs, describir deployments y comprobar el estado de servicios; analizar fallos como errores de imagen, caídas de pods o problemas de red; y ofrecer sugerencias de resolución impulsadas por IA. Además puede ejecutar acciones de remediación automatizadas: reiniciar pods fallidos, escalar deployments, o limpiar recursos atascados. Soporta gestión de manifests YAML, escalado dinámico e inspección de logs, pasando del monitoreo a la gestión del ciclo de vida.

Herramientas y comandos disponibles integrados en el agente: get_cluster_info para información básica del clúster y estado de nodos, list_pods para listar pods con estado y uso de recursos, get_pod_logs para recuperar registros, describe_pod para detalles y eventos, get_service_status para comprobar endpoints y red, get_deployment_status para ver réplicas y salud, delete_resource para eliminar recursos K8s, suggest_troubleshooting para sugerencias con IA, automate_remediation para análisis de remediación, get_gke_cluster_metrics para métricas específicas de GKE, scale_deployment para cambiar réplicas, exec_pod_command para ejecutar comandos dentro de un contenedor y network_connectivity_test para pruebas DNS y conectividad.

Tecnologías usadas: Google Kubernetes Engine, MCP server mediante mcp.server.fastmcp, Google ADK para el agente conversacional, Vertex AI para capacidades de lenguaje y razonamiento, autenticación de Vertex AI, Python 3.11 con kubernetes client, httpx y requests, Docker y Artifact Registry para imágenes, Cloud Build para CI, manifests kubectl y RBAC para despliegue in-cluster y metrics-server para métricas de nodos y pods.

Integraciones clave: Prometheus y Cloud Monitoring para series temporales, API de Kubernetes vía ServiceAccount o kubeconfig, y metadatos del proyecto de Google Cloud para contexto de cluster. Todo ello permite que el agente encaje en flujos de trabajo existentes y aporte automatización inteligente y perspectivas predictivas.

Aprendizajes y conclusiones: trabajar en este proyecto confirmó que la API de GKE y sus capacidades de integración son ideales para monitoreo inteligente. Combinar ADK con operaciones Kubernetes permite automatización y toma de decisiones más inteligentes. MCP ofrece un marco flexible para extender la observabilidad del clúster. En resumen, monitorización en tiempo real más insights impulsados por IA mejora de forma significativa la gestión del clúster.

Mejoras futuras previstas: analítica predictiva más robusta para autoscaling, modelos ML para detección de anomalías, ampliación de capacidades de automatización y una integración más estrecha con servicios Google Cloud para acciones nativas.

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Cierre: los hackathons son una mezcla de emoción y aprendizaje. Me encontré con errores de permisos RBAC, métricas equivocadas y fallos nocturnos que obligaron a profundizar en las integraciones. Cada obstáculo fue una oportunidad para aprender y, cuando todo encajó, la sensación fue transformadora. Este proyecto es mi aportación al hackathon y un paso hacia sistemas cloud-native menos abrumadores y más orientados a las personas. Si te interesa explorar cómo implementar un agente similar en tu entorno o quieres asesoría sobre seguridad y automatización, en Q2BSTUDIO podemos ayudar.