Kubernetes es muy potente pero diagnosticar problemas en un clúster en producción puede ser doloroso. En despliegues complejos las señales críticas suelen esconderse entre miles de líneas de logs y eventos. Preq pronunciado preek es una herramienta open source que adopta un enfoque proactivo para el troubleshooting en Kubernetes. Preq analiza logs eventos y configuraciones contra un catálogo comunitario de patrones de fallos y permite detectar malas configuraciones anti patrones o bugs antes de que provoquen un incidente a las 2 AM.

Instalación rápida con Krew: Preq se distribuye como un plugin de kubectl por lo que su instalación es sencilla con el gestor de plugins Krew. Primero asegúrate de tener Krew instalado según la documentación oficial. Después ejecuta el comando kubectl krew install preq y en segundos el plugin estará listo sin configuración adicional. Preq incluye paquetes de reglas CRE common reliability enumeration y actualiza sus reglas automáticamente para escanear los problemas más recientes.

Uso básico desde la CLI: Una vez instalado puedes ejecutar Preq con kubectl para revisar recursos y sus logs. Para escanear un pod usa kubectl preq nombre-del-pod. Para evaluar los pods detrás de un Service ejecuta kubectl preq service/nombre-del-service. Para Jobs o CronJobs ejecuta Preq sobre el Job o sobre los pods creados por un CronJob. Internamente Preq usa las APIs de Kubernetes por lo que puede analizar cualquier recurso que tenga logs o eventos asociados.

ConfigMaps y eventos: Aunque Preq está orientado a logs y manifiestos también puedes usarlo para analizar ConfigMaps y eventos del clúster. Por ejemplo para un ConfigMap usa kubectl preq -n nombre-del-namespace configmap/nombre-del-configmap. Para eventos del clúster puedes volcar los eventos y alimentarlos a Preq mediante pipelines personalizados o scripts que formateen cada evento con una marca de tiempo y lo pasen al plugin.

Ejemplos de CRE: Preq incluye reglas comunitarias que detectan patrones como demasiados pods caídos durante un rollout que causan despliegues estancados y presupuesto de PDB excedido problemas de resolución DNS de cluster cuando CoreDNS no tiene pods listos o endpoints errores de kubelet que provocan nodos NotReady y caídas masivas de pods entre otros. Estas reglas convierten señales dispersas en diagnósticos accionables.

Detección de códigos de salida comunes: Preq incorpora reglas para ayudar a identificar por qué los contenedores terminan con códigos de salida frecuentes.

Exit code 137: Suele indicar SIGKILL normalmente por un OOM kill. Señales habituales Reason OOMKilled en el estado del pod. Qué hacer Revisar límites y uso de memoria con kubectl top pod ajustar requests y limits o optimizar la aplicación.

Exit code 127: Significa comando no encontrado. Causas comunes el binario no está instalado la ruta es incorrecta o la entrada de inicio está mal configurada. Qué hacer Revisar kubectl describe pod corregir el entrypoint o la imagen para que incluya el ejecutable esperado.

Exit code 134: Indica SIGABRT el proceso se abortó por un fallo interno como una aserción o llamada a abort. Qué hacer Revisar logs buscar trazas de error considerar agregar probes y revisar versiones por bugs conocidos.

Exit code 139: Segmentation fault SIGSEGV casi siempre indica un bug en el código o una incompatibilidad con librerías nativas. Qué hacer Revisar logs habilitar core dumps para depuración y verificar que la imagen sea para la arquitectura correcta.

Escaneo masivo y flujos de trabajo: En lugar de buscar manualmente puedes integrar Preq en tu flujo diario. Ejecuta Preq como check post deploy en tus pipelines CI CD para revisar un namespace o los nuevos pods. Para ejecuciones programadas Preq puede generar una plantilla de CronJob con kubectl preq -j que escribe cronjob.yaml abrela ajusta el schedule y aplica kubectl apply -f cronjob.yaml. Ten en cuenta que kubectl preq no tiene un flag all namespaces por lo que para cubrir muchos objetivos puedes pasar plantillas de origen de datos o envolver varias invocaciones en un script que el CronJob ejecute.

Aprendizaje continuo: Tras un incidente considera codificar la causa como una nueva CRE y contribuirla a la comunidad para evitar reincidencias. Preq te permite convertir el conocimiento post mortem en reglas reutilizables.

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Conclusión: Preq transforma la experiencia comunitaria sobre modos de fallo en información accionable que puedes ejecutar bajo demanda. Integrándolo en CI CD en ejecuciones programadas y en procesos de post mortem reducirás el tiempo medio de detección y evitarás muchos incidentes. Si quieres que implementemos una estrategia de detección proactiva en tu clúster o que integremos estas prácticas en una solución de software a medida contacta con Q2BSTUDIO y diseñaremos la mejor solución para tu negocio.