{"id":82379,"date":"2026-02-21T08:01:00","date_gmt":"2026-02-21T13:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/?p=82379"},"modified":"2026-02-24T13:07:04","modified_gmt":"2026-02-24T18:07:04","slug":"kubernetes-bare-metal-docker","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/es\/kubernetes-bare-metal-docker\/","title":{"rendered":"Container Orchestration: Kubernetes on Bare Metal"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"538\" src=\"https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/container-orchestration-kubernetes-bare-metal-1024x538.png\" alt=\"Orquestaci\u00f3n de contenedores: Kubernetes en bare metal\" class=\"wp-image-82380\" srcset=\"https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/container-orchestration-kubernetes-bare-metal-1024x538.png 1024w, https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/container-orchestration-kubernetes-bare-metal-300x158.png 300w, https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/container-orchestration-kubernetes-bare-metal-768x403.png 768w, https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/container-orchestration-kubernetes-bare-metal.png 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Todos los servicios gestionados de Kubernetes, EKS, GKE y AKS, se ejecutan en <a href=\"https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/es\/bare-metal-servers-pros-and-cons\/\">hardware f\u00edsico<\/a>. El plano de control se ejecuta en hardware f\u00edsico. Tus nodos de trabajo son m\u00e1quinas virtuales que alquilan porciones de servidores f\u00edsicos o instancias de hardware f\u00edsico que eliminan por completo la capa de m\u00e1quinas virtuales. El valor del servicio gestionado reside en la automatizaci\u00f3n del plano de control y en las integraciones del ecosistema, no en ninguna ventaja fundamental de la infraestructura.<\/p>\n\n\n\n<p>Ejecutar K8s en servidores dedicados o bare metal de InMotion significa que tus pods se ejecutan directamente en hardware f\u00edsico sin sobrecarga de hipervisor, con NVMe predecible para vol\u00famenes persistentes y un coste mensual fijo que no var\u00eda en funci\u00f3n de las horas de nodo o el volumen de llamadas a la API.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>El problema de la sobrecarga del hipervisor en Cloud K8s<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Los nodos de trabajo de Cloud Kubernetes son m\u00e1quinas virtuales. KVM, Xen o Hyper-V se sit\u00faan entre tus contenedores y el hardware f\u00edsico. Esto introduce dos penalizaciones de rendimiento que el hardware f\u00edsico elimina:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Sobrecarga de la CPU: los hipervisores <\/strong>suelen a\u00f1adir entre un 5 % y un 15 % de sobrecarga de la CPU para las llamadas al sistema y los cambios de contexto. Para las cargas de trabajo que realizan una gran actividad de llamadas al sistema (servicios que hacen un uso intensivo de la red, aplicaciones vinculadas a E\/S), esto supone una latencia apreciable.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sobrecarga de memoria: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/es\/what-is-a-hypervisor\/\" type=\"post\" id=\"71687\">los hipervisores<\/a> mantienen sus propias estructuras de memoria junto con la memoria de la m\u00e1quina virtual. Un nodo de trabajo en la nube de 16 GB tiene menos de 16 GB disponibles para los componentes del sistema Kubernetes y los pods despu\u00e9s de la sobrecarga del hipervisor y el sistema operativo invitado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>En metal desnudo, un servidor de 192 GB proporciona a Kubernetes los 192 GB completos menos la sobrecarga del kernel del sistema operativo (aproximadamente entre 2 y 4 GB). Cada GB de capacidad del nodo es real, no nominal.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Opciones de arquitectura de cl\u00faster<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">K8s de un solo nodo para desarrollo y puesta en escena<\/h3>\n\n\n\n<p>Un \u00fanico servidor InMotion Hosting que ejecute k3s o kubeadm con funciones maestras y de trabajo combinadas es un entorno de ensayo pr\u00e1ctico. k3s es especialmente adecuado en este caso: ejecuta una distribuci\u00f3n de Kubernetes de nivel de producci\u00f3n con un \u00fanico binario, SQLite (o etcd externo para HA) y un espacio m\u00ednimo que deja m\u00e1s recursos para las cargas de trabajo.<\/p>\n\n\n\n<p>K8s de un solo nodo no es adecuado para la producci\u00f3n en cargas de trabajo que requieren alta disponibilidad (el fallo de un nodo lo deja todo inoperativo), pero es ideal para duplicar configuraciones de producci\u00f3n en entornos de prueba sin tener que pagar por varios servidores.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Cl\u00fasteres de producci\u00f3n multinodo<\/h3>\n\n\n\n<p>Un cl\u00faster de producci\u00f3n de Kubernetes necesita como m\u00ednimo tres nodos de plano de control para el qu\u00f3rum de etcd. En la pr\u00e1ctica, muchos equipos ejecutan un servidor de plano de control dedicado m\u00e1s dos o tres nodos de trabajo. Con los servidores dedicados de InMotion:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Plano de control: <\/strong>Nivel <strong>avanzado <\/strong>(149,99 $ al mes), 64 GB de RAM son suficientes para los componentes del plano de control de K8s en cl\u00fasteres de menos de 100 nodos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nodos de trabajo: <\/strong>Nivel <strong>Extreme <\/strong>(349,99 $ al mes) por nodo para cargas de trabajo que requieren mucho uso de memoria; Essential o Advanced para perfiles de pod m\u00e1s ligeros.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Red: <\/strong>puerto <strong>de 10 Gbps <\/strong>en nodos de trabajo para el tr\u00e1fico entre pods en mallas de servicio de alto rendimiento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Planificaci\u00f3n de la densidad de pods en hardware de 192 GB y 16 n\u00facleos<\/h2>\n\n\n\n<p>La densidad de los pods de Kubernetes depende de las solicitudes de recursos y los l\u00edmites definidos en las especificaciones de los pods. Un marco de planificaci\u00f3n aproximado:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table><thead><tr><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Perfil de Pod<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Solicitud de CPU<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Solicitud de memoria<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Pods por nodo de 192 GB<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Microservicio (t\u00edpico)<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">100m<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">256 MB<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">~600 c\u00e1psulas (limitado por la memoria)<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Pod de aplicaci\u00f3n web<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">250m<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">512 MB<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">~300 c\u00e1psulas (limitado por la memoria)<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Pod de servicio API<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">500m<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">1GB<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">~160 pods (limitado por la memoria)<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Sidecar\/operador de base de datos<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">1 n\u00facleo<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">4 GB<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">~40 pods (limitado por la memoria)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>En la pr\u00e1ctica, Kubernetes reserva recursos para los pods del sistema (espacio de nombres kube-system), el sistema operativo del nodo y el margen de desalojo. La memoria asignable en un nodo de 192 GB suele ser de entre 175 y 180 GB despu\u00e9s de estas reservas. Las cifras anteriores representan m\u00e1ximos te\u00f3ricos; los cl\u00fasteres reales funcionan al 60-70 % de la densidad m\u00e1xima para mantener el margen de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>La CPU EPYC de 16 n\u00facleos gestiona c\u00f3modamente la programaci\u00f3n de pods hasta unos 500 pods en ejecuci\u00f3n activa antes de que la CPU se convierta en la limitaci\u00f3n. La mayor\u00eda de los cl\u00fasteres reales con entre 100 y 300 pods no se acercan ni de lejos a este l\u00edmite.<\/p>\n\n\n<div class=\"jumbotron\">\r\n<p style=\"font-size: 20px; text-align:center;\"><strong>Obt\u00e9n el rendimiento de AMD para tu carga de trabajo<\/strong><\/p>\r\n<p style=\"text-align:center;\">El servidor dedicado Extreme de InMotion combina un procesador AMD EPYC 4545P con 192 GB de RAM DDR5 y un ancho de banda ampliable a 10 Gbps, dise\u00f1ado para aplicaciones de streaming, API y CRM que requieren capacidad de ampliaci\u00f3n.<\/p>\r\n<p style=\"text-align:center;\">Elige un alojamiento totalmente gestionado con Premier Care para disfrutar de una administraci\u00f3n experta o un bare metal autogestionado para tener un control total.<\/p>\r\n<p><a class=\"btn btn-primary btn-lg\" href=\"https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/es\/dedicated-servers\/?mktgp=t&irgwc=1&affiliates=5001860&utm_campaign=Jumbotron&utm_source=blog&utm_medium=cta&utm_term=dedi-cta2\">Explora el Plan Extremo<\/a><\/p>\r\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Almacenamiento: vol\u00famenes persistentes en NVMe<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Proveedor de rutas locales<\/h3>\n\n\n\n<p>La configuraci\u00f3n de volumen persistente m\u00e1s sencilla para el almacenamiento de un solo nodo o por nodo utiliza el proveedor de ruta local (mantenido por Rancher, incluido en k3s de forma predeterminada). Esto crea PersistentVolumeClaims respaldados por directorios en el NVMe del nodo.<\/p>\n\n\n\n<p>Para cargas de trabajo que no necesitan almacenamiento para sobrevivir a fallos de nodos (aplicaciones sin estado con bases de datos externas, trabajos que utilizan espacio temporal), la ruta local en NVMe el m\u00e1ximo rendimiento de almacenamiento posible sin sobrecarga de red. Un PostgreSQL en la ruta local NVMe de forma id\u00e9ntica a PostgreSQL directamente en el mismo NVMe .<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Longhorn para almacenamiento replicado<\/h3>\n\n\n\n<p>Longhorn (tambi\u00e9n de Rancher) es una soluci\u00f3n de almacenamiento nativo en la nube que replica vol\u00famenes en varios nodos de cl\u00faster. Para cl\u00fasteres de varios nodos en los que la programaci\u00f3n de pods debe ser independiente de la ubicaci\u00f3n del almacenamiento, Longhorn replica los datos PVC en dos o tres nodos.<\/p>\n\n\n\n<p>La sobrecarga de replicaci\u00f3n en NVMe aceptable: la ruta de datos de Longhorn a\u00f1ade aproximadamente un 10-20 % de latencia en comparaci\u00f3n con la ruta local, lo que sigue siendo m\u00e1s r\u00e1pido que el almacenamiento en bloques en la nube conectado a trav\u00e9s de la red. Para las bases de datos de producci\u00f3n en Kubernetes, Longhorn proporciona la resiliencia que la ruta local no puede ofrecer.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Selecci\u00f3n de clase de almacenamiento por carga de trabajo<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>local-path: <\/strong>Pods <strong>sin estado <\/strong>, cach\u00e9s de compilaci\u00f3n CI\/CD, vol\u00famenes temporales para trabajos por lotes. M\u00e1ximo rendimiento, sin replicaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Longhorn (1 r\u00e9plica): <\/strong>implementaciones <strong>de un solo nodo <\/strong>que requieren gesti\u00f3n de PVC sin fijaci\u00f3n de afinidad de nodos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Longhorn (2-3 r\u00e9plicas): <\/strong>bases de datos <strong>de producci\u00f3n <\/strong>, servicios con estado que requieren alta disponibilidad ante fallos de nodos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Selecci\u00f3n de complementos CNI para Bare Metal<\/h2>\n\n\n\n<p>Cloud Kubernetes utiliza complementos CNI espec\u00edficos del proveedor (VPC CNI para EKS, etc.) que se integran con primitivas de red en la nube que no est\u00e1n disponibles en bare metal. Para K8s bare metal, tres complementos cubren la mayor\u00eda de los casos de uso:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Flanela: <\/strong>Superposici\u00f3n VXLAN <strong>simple <\/strong>, m\u00e1s f\u00e1cil de manejar, rendimiento aceptable para la mayor\u00eda de las cargas de trabajo. Predeterminado en k3s. Carece de aplicaci\u00f3n de pol\u00edticas de red.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Calico: <\/strong>redes <strong>basadas en BGP <\/strong>con compatibilidad total con NetworkPolicy. Recomendado para cl\u00fasteres de producci\u00f3n que necesitan aislamiento del tr\u00e1fico entre pods en diferentes espacios de nombres.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Cilium: basado en eBPF <\/strong>, el menor overhead de los tres, sustituye iptables por el procesamiento de paquetes a nivel del kernel. El mejor rendimiento para mallas de servicios de alto rendimiento. M\u00e1s complejo desde el punto de vista operativo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Para la mayor\u00eda de los equipos que empiezan con K8s bare metal, Calico ofrece el equilibrio perfecto: compatibilidad total con NetworkPolicy para la segmentaci\u00f3n de la seguridad, funcionamiento estable y buena documentaci\u00f3n. Vale la pena evaluar Cilium cuando el cl\u00faster sirve tr\u00e1fico este-oeste de alto rendimiento, en el que la sobrecarga de iptables en Calico se vuelve apreciable.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Servicios de equilibrador de carga sin proveedor de nube: MetalLB<\/h2>\n\n\n\n<p>Cloud Kubernetes aprovisiona autom\u00e1ticamente un equilibrador de carga en la nube cuando creas un servicio con el tipo: LoadBalancer. En bare metal, no hay ning\u00fan proveedor de nube que aprovisione ese equilibrador de carga. Los servicios quedan bloqueados en estado Pendiente indefinidamente.<\/p>\n\n\n\n<p>MetalLB resuelve este problema. Funciona como un controlador en el cl\u00faster y asigna direcciones IP de un grupo configurado a los servicios LoadBalancer. En modo L2 (m\u00e1s sencillo), MetalLB responde a las solicitudes ARP de direcciones IP de servicio desde el nodo donde se encuentra el punto final del servicio. En modo BGP, anuncia rutas directamente a los enrutadores ascendentes para una distribuci\u00f3n adecuada de la carga.<\/p>\n\n\n\n<p>Para la mayor\u00eda de las implementaciones de servidores dedicados InMotion que ejecutan K8s, MetalLB en modo L2 con un peque\u00f1o grupo de direcciones IP (incluso una subred \/30 de direcciones IP adicionales) es suficiente para exponer los servicios externamente. A\u00f1ade un controlador Nginx sobre MetalLB para gestionar el enrutamiento HTTP\/HTTPS sin consumir una direcci\u00f3n IP dedicada por servicio.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">K8s bare metal frente a K8s en la nube gestionada: cu\u00e1ndo gana cada uno<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table><thead><tr><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Factor<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">K8s sobre hardware desnudo<\/th><th class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">EKS \/ GKE \/ AKS<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Coste mensual por nodo de trabajo<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">99-350 $ (dedicado)<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">100-800 $+ (nodos VM)<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Coste del plano de control<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Autogestionado (gratuito)<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">72-150 $ al mes (comisi\u00f3n de gesti\u00f3n)<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Latencia de almacenamiento<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">NVMe (~0,1 ms)<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Bloque de red (~1-5 ms)<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Autoescalado<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Autoescalador manual o por cl\u00faster<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Autoescalador nativo en la nube<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Regiones globales<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Los \u00c1ngeles, \u00c1msterdam<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">M\u00e1s de 30 regiones de todo el mundo<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Gastos generales de gesti\u00f3n<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Medio (kubeadm\/k3s)<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Bajo (plano de control gestionado)<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Coste mensual predecible<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">S\u00ed<\/td><td class=\"has-text-align-left\" data-align=\"left\">Variable (basada en el uso)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>K8s sin metal gana en cuanto a coste y rendimiento de almacenamiento para cargas de trabajo estables. K8s gestionado en la nube gana en cuanto a simplicidad operativa y distribuci\u00f3n global. La elecci\u00f3n correcta depende de si tus cargas de trabajo tienen requisitos de distribuci\u00f3n geogr\u00e1fica y de si tu equipo puede gestionar un plano de control.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Docker Swarm como alternativa m\u00e1s sencilla<\/h2>\n\n\n\n<p>No todas las cargas de trabajo en contenedores necesitan Kubernetes. Docker Swarm en un \u00fanico servidor dedicado gestiona docenas de servicios en contenedores con una fracci\u00f3n de la complejidad operativa de K8s. Si tu arquitectura tiene menos de 10-15 servicios distintos y no requiere funciones espec\u00edficas de K8s (definiciones de recursos personalizados, restricciones de programaci\u00f3n complejas, herramientas del ecosistema Helm), Swarm en un servidor dedicado de InMotion se implementa en una tarde.<\/p>\n\n\n\n<p>El modelo de red de Docker Swarm en un solo nodo es m\u00e1s sencillo que el de K8s: redes superpuestas para la detecci\u00f3n de servicios, puertos publicados para acceso externo, Traefik o Nginx la entrada. Sin complementos CNI. Sin MetalLB. Para los equipos que consideran que la sobrecarga operativa de K8s supera las ventajas arquitect\u00f3nicas de vuestra carga de trabajo, Swarm es una opci\u00f3n v\u00e1lida para la producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo empezar<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Solicita un servidor f\u00edsico o dedicado, nivel Extreme para nodos de trabajo K8s de producci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>Instala k3s para cl\u00fasteres de un solo nodo o cl\u00fasteres ligeros de varios nodos; kubeadm para tener un control total sobre la configuraci\u00f3n del cl\u00faster.<\/li>\n\n\n\n<li>Configura Calico CNI para que sea compatible con NetworkPolicy desde el primer d\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li>Instala MetalLB en modo L2 para que sea compatible con el servicio LoadBalancer.<\/li>\n\n\n\n<li>Configura el proveedor de rutas locales para los PVC de desarrollo; Longhorn para las cargas de trabajo con estado de producci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>A\u00f1ade Premier Care para la gesti\u00f3n a nivel del sistema operativo del host bare metal.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Los equipos que actualmente pagan 800 d\u00f3lares o m\u00e1s al mes por nodos de trabajo gestionados de Kubernetes suelen recuperar ese coste en el primer ciclo de facturaci\u00f3n tras migrar las cargas de trabajo en estado estable a bare metal. La inversi\u00f3n operativa en la gesti\u00f3n de un plano de control es real, pero se trata de un coste de configuraci\u00f3n \u00fanico, no de un gasto general continuo proporcional a tu gasto en computaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Todos los servicios gestionados de Kubernetes (EKS, GKE, AKS) se ejecutan en un entorno \u00abbare metal\u00bb. El plano de control se ejecuta en hardware f\u00edsico. Tus nodos de trabajo pueden ser m\u00e1quinas virtuales que alquilan partes de servidores f\u00edsicos, o instancias \u00abbare metal\u00bb que eliminan por completo la capa de m\u00e1quinas virtuales. El valor de los servicios gestionados reside en la automatizaci\u00f3n del plano de control y en las integraciones con el ecosistema, no en<a class=\"moretag\" href=\"https:\/\/www.inmotionhosting.com\/blog\/es\/kubernetes-bare-metal-docker\/\">... 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