Configure con ConfigMaps y Secrets
Externalice la configuración del modelo y las credenciales.
Configure con ConfigMaps y Secrets es una lección gratuita de MLOps Academy en CoddyKit. Esta es la lección 3 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de MLOps Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
Mantenga la configuración fuera de la imagen
Incorporar las rutas de los modelos o los umbrales en el contenedor obliga a volver a compilarlo para cada ajuste. Kubernetes permite inyectar la configuración durante la ejecución. 🔧
Los ConfigMaps almacenan ajustes comunes
Un ConfigMap almacena pares clave-valor no confidenciales: el nombre de un modelo, el tamaño de lote o el nivel de registro. Un objeto de configuración puede ser leído por muchos Pods.
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: model-config
data:
MODEL_NAME: "ranker-v3"
BATCH_SIZE: "32"Inyecte variables de entorno
La forma más sencilla de usar un ConfigMap es asignar sus claves a variables de entorno. Su código Python lee entonces os.environ exactamente igual que en el entorno local.
O móntelo como archivos
También puede montar un ConfigMap como volumen, convirtiendo cada clave en un archivo. Resulta práctico para archivos de configuración completos que el cargador del modelo espera encontrar en el disco.
Los secretos son para datos confidenciales
Los tokens de API, las contraseñas de bases de datos y las credenciales de registros deben estar en un Secret, nunca en un ConfigMap. La idea es la misma, pero el clúster los trata como información confidencial.
Base64 no es cifrado
Los valores de los secretos se almacenan codificados en base64, lo que es solo codificación, no seguridad. Cualquiera con acceso de lectura puede decodificarlos, así que debe proteger el acceso cuidadosamente.
Cifre los secretos en reposo
Para obtener una protección real, habilite el cifrado en reposo en etcd o use un gestor externo como Vault. Base64 por sí solo nunca protege las credenciales de su modelo.
Consuma un secreto de forma segura
Monte un Secret como variables de entorno o archivos, igual que un ConfigMap. Prefiera los archivos para los tokens, ya que las variables de entorno pueden filtrarse en registros y volcados de memoria.
envFrom:
- secretRef:
name: model-creds
- configMapRef:
name: model-configUna fuente, muchos Pods
Actualice un ConfigMap una vez y todos los Pods que lo monten podrán detectar el cambio. Sin embargo, las inyecciones en variables de entorno requieren reiniciar el Pod para actualizarse.
Reinicie para aplicar los cambios de entorno
Cambiar un valor utilizado como variable de entorno no lo recarga automáticamente. Active un reinicio gradual del Deployment para que los Pods lean la nueva configuración.
Separe la configuración por entorno
Mantenga un ConfigMap por entorno: desarrollo y producción. Misma imagen, distinta configuración: promocionar un modelo nunca implica volver a compilar el contenedor.
Comprobación rápida
¿De dónde debe obtener un servicio de modelos la contraseña de su base de datos?
Resumen
Use un ConfigMap para los ajustes comunes y un Secret para los datos confidenciales, inyecte ambos durante la ejecución y reinicie los Pods para actualizar los valores basados en variables de entorno. ✅
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Preguntas frecuentes
¿La lección «Configure con ConfigMaps y Secrets» es gratis?
Sí — el texto completo de «Configure con ConfigMaps y Secrets» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de MLOps Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Configure con ConfigMaps y Secrets»?
Externalice la configuración del modelo y las credenciales. Practicas MLOps Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar MLOps Academy?
No se requiere experiencia previa. MLOps Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 3 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Configure con ConfigMaps y Secrets»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de MLOps Academy?
Sí. Cada lección de MLOps Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Pods, Deployments y Services para modelos
- Solicite CPU, memoria y GPU
- Configure con ConfigMaps y Secrets
- Ejecute el entrenamiento como un Job de Kubernetes