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fb89c26919 | ||
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149f743975 | ||
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cc79d3b089 | ||
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5bcacdf09d | ||
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3e5e18c14f | ||
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e75a11d554 | ||
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0fd05dab2a |
No files matched your search
@@ -425,10 +425,10 @@ Resultados reales, uno por uno (código de cada prueba en
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un dispositivo real.
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un dispositivo real.
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21b. **Accesibilidad del checkout completo** por teclado (no solo el
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21b. **Accesibilidad del checkout completo** por teclado (no solo el
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buscador) — tab order y foco visible en los 3 pasos.
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buscador) — tab order y foco visible en los 3 pasos.
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22. **Importación manual de imágenes no se reflejaba en el storefront**
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22. **Importación manual de imágenes no se reflejaba en el storefront —
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(reportado por el usuario 2026-09-20) — **causa raíz encontrada y
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RESUELTO 2026-09-20, con un giro real durante la verificación.**
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arreglada en código (2026-09-20), pendiente confirmar con una
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Reportado por el usuario 2026-09-20. Causa raíz #1 (caché
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edición real.** `medusaFetch()` en `lib/headless/providers/medusa.ts`
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multi-pod): `medusaFetch()` en `lib/headless/providers/medusa.ts`
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usaba `next:{revalidate:60,tags:["medusa-products"]}`, caché en
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usaba `next:{revalidate:60,tags:["medusa-products"]}`, caché en
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memoria por-pod que sobrevivía a `force-dynamic`. Con
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memoria por-pod que sobrevivía a `force-dynamic`. Con
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`frontend-deploy` en 2 réplicas sin cacheHandler compartido, el POST
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`frontend-deploy` en 2 réplicas sin cacheHandler compartido, el POST
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@@ -437,11 +437,28 @@ Resultados reales, uno por uno (código de cada prueba en
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TTL expirara solo. Una edición puntual + revisar al toque tenía
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TTL expirara solo. Una edición puntual + revisar al toque tenía
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~50% de chance de pegarle al pod stale; una importación CSV (mucho
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~50% de chance de pegarle al pod stale; una importación CSV (mucho
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más lenta) le daba tiempo de sobra al TTL para expirar en ambos.
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más lenta) le daba tiempo de sobra al TTL para expirar en ambos.
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**Fix:** se sacó el `next.revalidate`/`tags` del fetch — ya en
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**Fix #1:** se sacó el `next.revalidate`/`tags` del fetch.
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producción. Falta la prueba con una edición manual real (vía
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`temp-admin`/`ari-shopping-tienda` en memoria) para confirmar que
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Verificado en vivo por el usuario con una edición real (agregó
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el síntoma original desapareció, no solo que la causa técnica tiene
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varias fotos manuales al producto `minnie-y-mickey-mouse`): las
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sentido.
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fotos sí se reflejaron al toque, confirmando el fix #1 — pero
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apareció un segundo síntoma real, no relacionado: "el zoom
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interactivo no se visualiza" en las fotos subidas a mano, aunque sí
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en las de CSV. **Causa raíz #2** (`components/product/product-gallery.tsx`):
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el panel/overlay de zoom arma `backgroundImage: \`url(${selected})\``
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sin comillas — un nombre de archivo con espacio y paréntesis (ej.
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`descarga (4)-xxx.png`, el patrón por defecto de Chrome al descargar
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una imagen sin renombrarla, exactamente como quedan las subidas
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manuales, a diferencia de las de CSV que llegan con nombres
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saneados) rompe la sintaxis de `url()` sin comillas — el navegador
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descarta el valor completo en silencio (`backgroundImage: none`).
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La lupa (recuadro) sí aparecía porque no depende de la URL; solo el
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panel/overlay quedaba en blanco. **Fix #2:** comillas alrededor de
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la URL en las dos ocurrencias del patrón. Verificado en vivo contra
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las 9 fotos reales del producto (2 de CSV + 7 manuales con
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espacio+paréntesis) con Playwright: `computed backgroundImage`
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pasó de `none` a `url("...")` correcto en las 7 que fallaban, sin
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tocar las 2 que ya andaban bien.
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23. **En mobile (viewport real de 320px), la página se cortaba y
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23. **En mobile (viewport real de 320px), la página se cortaba y
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obligaba a scrollear horizontalmente — RESUELTO 2026-09-20.**
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obligaba a scrollear horizontalmente — RESUELTO 2026-09-20.**
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Reportado por el usuario con captura real de `shop.cruzcloud.net`.
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Reportado por el usuario con captura real de `shop.cruzcloud.net`.
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@@ -0,0 +1,277 @@
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# ADR 0012 — Práctica multi-cloud: GCP y Azure DevOps en paralelo al lab ZimaOS
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**Estado:** aceptada — Fase 1 (Google Workspace) en ejecución en esta
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misma sesión; Fases 2-4 quedan documentadas como roadmap, explícitamente
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no implementadas hasta que se pidan en una sesión futura.
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**Fecha:** 2026-09-20
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## Contexto
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El lab GitOps de CruzCloud (ZimaOS + k3d + Gitea + Argo CD) ya prueba en
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vivo, con rigor de ADR, patrones que después se pueden proponer en
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trabajo real con clientes — pero corre íntegro sobre hardware propio,
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sin tocar ningún proveedor de nube público. Dos motivaciones concretas
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empujan a abrir una segunda línea de práctica en paralelo:
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1. **Practicar herramientas que el cliente actual restringe.** Ciertas
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plataformas/herramientas de nube no están disponibles en el entorno
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de trabajo del cliente actual — la única forma real de ganar
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experiencia con ellas es un entorno propio.
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2. **Preparar propuestas de arquitectura con evidencia, no solo teoría.**
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Poder decir "ya lo corrí, así se ve, esto cuesta X" en una propuesta
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a un cliente vale más que una descripción de manual.
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3. **Portafolio.** Los mismos ADRs, diagramas y decisiones documentadas
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que ya sostiene este lab sirven como muestra de trabajo verificable.
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**Alcance confirmado explícitamente por el usuario, no asumido:**
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- **Entorno paralelo, no migración.** ZimaOS sigue siendo el lab
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principal — nada de lo de acá reemplaza nada de lo ya construido.
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- **Cuentas personales únicamente.** Nunca credenciales del cliente
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actual ni de ningún cliente futuro — separación total.
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- **Costo cero o mínimo**, con alertas de presupuesto como red de
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seguridad desde el primer recurso pago que se cree (ver
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[Análisis de costo](#analisis-de-costo-explicito) más abajo).
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- Mismo rigor documental que el resto del lab: un ADR por decisión
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arquitectónica real, diagramas Mermaid, cifras verificadas en vivo o
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contra fuente primaria (no contra un blog de terceros sin
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corroborar — ver el caso del supuesto MCP "oficial" de Google
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Workspace en la [Fase 1](#fase-1-ejecutar-en-esta-sesion-google-workspace)).
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## Diagrama del lab actual (ZimaOS)
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Versión simplificada, con solo los componentes relevantes para la
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comparación de este ADR — el diagrama completo (con Traefik,
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`serverlb`, cada `Host` de Ingress, etc.) vive en
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[Visión general](../arquitectura/vision-general.md).
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```mermaid
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flowchart LR
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User(["Usuario"]) -->|HTTPS| CF["Cloudflare Tunnel<br/>(sin puertos abiertos)"]
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CF --> NPM["Nginx Proxy Manager<br/>enrutamiento por dominio"]
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NPM --> K3D["k3d<br/>(cluster K8s local, Docker)"]
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subgraph K3D_INT["Dentro de k3d"]
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ARGO["Argo CD"] -->|sync| APPS["Apps reales<br/>(ecommerce, docs-portal)"]
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GIT["Gitea<br/>(auto-alojado)"] -.->|watch repos| ARGO
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end
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K3D --> K3D_INT
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```
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**Costo real:** $0 — hardware propio (NAS ZimaOS), sin proveedor de
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nube de por medio.
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## Diagrama Fase 1 — entorno paralelo en GCP (VM + k3s)
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**Esto NO es GKE administrado.** Es una VM `e2-micro` corriendo k3s
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self-managed, elegida específicamente para mantener el costo real en
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$0 — GKE (administrado, ver [Fase 4](#fase-4-documentar-no-ejecutar-gke-real-con-spot-auto-apagado))
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no tiene una vía 100% gratuita permanente (ver el análisis de costo
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más abajo).
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```mermaid
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flowchart LR
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User(["Usuario / Claude"]) -->|SSH / kubectl| VM["Compute Engine e2-micro<br/>Always Free — us-west1/us-central1/us-east1<br/>NO es GKE administrado"]
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subgraph VM_INT["Dentro de la VM"]
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K3S["k3s<br/>(single-node, self-managed)"]
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ARGO2["Argo CD<br/>(instancia propia, no la de ZimaOS)"] -->|sync| APPS2["Manifiestos del nuevo repo<br/>(mismo patrón base+overlay<br/>de platform-templates)"]
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end
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VM --> VM_INT
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GIT_EXISTENTE["Gitea existente<br/>gitea.cruzcloud.net<br/>(reusado, repo nuevo, NO uno nuevo)"] -.->|watch| ARGO2
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```
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**Por qué reusar el Gitea existente en vez de levantar uno nuevo en
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GCP:** el objetivo es practicar el patrón GitOps completo (Kustomize
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base+overlay + Argo CD sincronizando) con el mínimo de piezas nuevas —
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levantar un segundo Gitea solo sumaría superficie a mantener sin
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enseñar nada nuevo sobre GCP en sí. El *cómputo* (la VM, k3s) es lo que
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cambia de proveedor; el origen de verdad (Git) se queda donde ya
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funciona.
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**Costo real:** $0 — `e2-micro` es Always Free **de forma permanente**
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(no es el trial de $300/90 días), siempre que la VM viva en
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`us-west1`, `us-central1` o `us-east1` y no supere 1 instancia
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no-preemptible + 30 GB-mes de disco persistente estándar + 1 GB/mes de
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salida hacia Norteamérica — límites reales del programa, verificados
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contra la documentación oficial de Google Cloud.[^1]
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## Fase futura (no implementada) — GKE real con Spot + auto-apagado
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Marcada explícitamente como **fase futura, no implementada** — ver
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[Fase 4](#fase-4-documentar-no-ejecutar-gke-real-con-spot-auto-apagado)
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para cuándo se decidiría ejecutarla.
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```mermaid
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flowchart LR
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TF["Terraform<br/>(provisiona todo)"] --> GKE["GKE Standard<br/>1 cluster zonal"]
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GKE --> NP["Node pool<br/>Spot VMs (e2-small)"]
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SCHED["Cloud Scheduler<br/>(cron: apagar/prender)"] -->|invoca| FN["Cloud Run/Functions<br/>job de auto-apagado"]
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FN -->|resize node pool<br/>a 0 / de vuelta| NP
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style GKE fill:#333,stroke:#f90,color:#fff
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style NP fill:#333,stroke:#f90,color:#fff
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style SCHED fill:#333,stroke:#f90,color:#fff
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|
style FN fill:#333,stroke:#f90,color:#fff
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|
```
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### Mecanismo de auto-apagado: comparación antes de recomendar
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Dos mecanismos reales existen para esto; se investigaron ambos antes de
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elegir uno, sin asumir cuál es "obviamente" mejor:
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| | Escalar node pool a 0 | Destruir/recrear cluster completo (`terraform apply`/`destroy` programado) |
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|---|---|---|
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| Qué apaga | Solo el cómputo (los nodos) | Todo, incluido el control plane |
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| Ahorra el fee de control plane ($0.10/hora) | No — pero **ya está cubierto por el crédito mensual de $74.40** para un único cluster, así que no hay nada real que ahorrar ahí | Sí, pero es un ahorro sobre algo que ya es $0 |
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| Tiempo de "volver a prender" | ~1-3 min (crear nodos sobre un cluster que ya existe) | ~5-10 min (crear el cluster entero de cero) |
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| Piezas para automatizarlo | Cloud Scheduler → Cloud Function/Run → 1 llamada a la API de GKE (resize node pool) | Cloud Scheduler → runner con Terraform + credenciales + state remoto seguro → `apply`/`destroy` completo |
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| Riesgo de drift/config perdida | Bajo — el cluster nunca se borra | Mayor — cualquier cosa hecha fuera de Terraform se pierde en cada destroy |
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| Patrón documentado en la industria | Sí, es el patrón estándar (Cloud Scheduler + Pub/Sub + Cloud Function), con casos reales de ~30% de ahorro de cómputo en clusters no-críticos[^2] | Existe, pero es la opción menos común para este caso puntual |
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**Recomendación (sin implementar todavía):** escalar el node pool a
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0/de vuelta vía Cloud Scheduler + Cloud Function, no destruir/recrear
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el cluster completo. Razón concreta: el crédito de $74.40/mes **ya
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cubre el fee de control plane de un único cluster exista o no exista
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un nodo adentro** — destruir el cluster entero no ahorra nada sobre
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ese componente porque ya es $0, y a cambio suma la complejidad real de
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manejar Terraform state de forma segura dentro de un cron job
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automatizado, más un tiempo de arranque 3-5x más largo. La única razón
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real para preferir destruir/recrear sería eliminar *toda* huella en
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GCP entre usos (por ejemplo, para no depender de que el crédito
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mensual siga existiendo) — no es el caso acá.
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## Tabla comparativa
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| | Lab actual (ZimaOS) | GCP Fase 1 (VM + k3s) | GCP Fase futura (GKE + Spot) |
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|---|---|---|---|
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| Cómputo | NAS propio, Docker/k3d | Compute Engine `e2-micro` | GKE Standard, node pool Spot `e2-small` |
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| ¿Kubernetes administrado? | No (k3d local) | No (k3s self-managed) | Sí (GKE Standard) |
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| Control plane | N/A (local) | N/A (k3s corre en la misma VM) | $0.10/hora — cubierto por crédito de $74.40/mes para 1 cluster |
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| Cómputo de nodos | $0 (hardware propio) | $0 (Always Free permanente) | ~$7-10/mes (Spot `e2-small`, sin cubrir por ningún crédito) |
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| GitOps | Argo CD + Gitea, ambos autoalojados | Argo CD propio en la VM, mismo Gitea reusado | Igual que Fase 1, sobre GKE |
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| Costo mensual real | $0 | $0 | ~$7-10/mes (no $0) |
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| Estado | En producción, uso diario | A ejecutar esta sesión (Parte 2/3) | Documentado, no implementado |
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## Análisis de costo explícito
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**No existe un GKE administrado 100% gratis de forma permanente.** El
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crédito de $74.40/mes por cuenta de facturación cubre exactamente el
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fee de control plane ($0.10/hora) de **un** cluster zonal Standard o
|
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|
Autopilot — nunca el cómputo real. GKE Autopilot factura desde el
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|
primer pod que se programa (vCPU/memoria/almacenamiento por pod), sin
|
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|
ningún equivalente al Always Free de Compute Engine; GKE Standard sí
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puede correr sobre un único nodo Spot/preemptible barato (~$7/mes para
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un `e2-small`, verificado contra tarifas actuales), pero ese cómputo
|
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|
nunca es gratis.[^3]
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|
**La única ruta de costo cero real y permanente es Compute Engine
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|
`e2-micro` (Always Free) + k3s self-managed** — exactamente la Fase 1
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|
de este ADR. No es el trial de $300/90 días (que expira y no es
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|
"gratis", es prepago con reloj corriendo); es un beneficio permanente
|
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|
del programa de nivel gratuito de Google Cloud, activo mientras la VM
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|
cumpla los límites de región/tamaño/tráfico ya descritos arriba.
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|
**Activar cualquier billing account de GCP requiere tarjeta igual**,
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|
incluso para quedarse exclusivamente en recursos Always Free — Google
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|
verifica el medio de pago aunque el cargo real sea $0. Detalle no
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|
obvio, verificado contra documentación oficial: **las alertas de
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presupuesto no se pueden configurar mientras la cuenta esté operando
|
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sobre crédito gratuito de prueba** — hace falta pasar la cuenta de
|
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|
facturación a estado "paga" (el uso real sigue siendo $0 si no se sale
|
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|
del Always Free) para que la opción de crear un presupuesto/alerta
|
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|
quede disponible.[^4] **Recomendación:** hacer ese paso — pasar a
|
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|
cuenta de facturación paga — como parte del setup inicial, y configurar
|
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|
de inmediato una alerta de presupuesto en **$1-5 USD** como red de
|
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|
seguridad, antes de crear ningún recurso más allá de lo cubierto por
|
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Always Free.
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|
## Secuencia de fases
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|
Todas documentadas acá; **solo la Fase 1 se ejecuta en esta sesión.**
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|
Las Fases 2-4 no se implementan sin pedido explícito en una sesión
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|
futura — quedan como roadmap, no como trabajo en curso.
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### Fase 1 (ejecutar en esta sesión) — Google Workspace
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MCP de Google Workspace vía cuenta personal, para las iniciativas ya
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|
en curso. Detalle de la investigación previa a implementar (qué MCP
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usar, oficial vs comunitario) en la Parte 3 de esta conversación —
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|
resumen: **no existe un MCP oficial de Google Workspace** publicado
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|
por Google (se verificó explícitamente buscando en los GitHub
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|
`google`/`googleworkspace` oficiales — no aparece ninguno; un solo
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|
blog de terceros afirma que "ya existe uno oficial" sin que ninguna
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|
otra fuente lo corrobore, así que se descarta esa afirmación por no
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|
verificable). `taylorwilsdon/google_workspace_mcp` es la opción
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comunitaria más completa y activamente mantenida (120+ herramientas,
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OAuth 2.1, +2500 estrellas) — es la que se usa, etiquetada como
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comunitaria, no oficial.
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### Fase 2 (documentar, no ejecutar) — Terraform aislado
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Instalar el marketplace oficial de HashiCorp Agent Skills, y practicar
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aprovisionando algo mínimo y desechable en GCP. Nota para cuando se
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ejecute: HashiCorp también publica un **MCP Server de Terraform**
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|
propio y oficial (`hashicorp/terraform-mcp-server`, integra con el
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|
Terraform Registry y HCP Terraform) — es una pieza distinta a los
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|
Agent Skills (el MCP es el "tubo" hacia herramientas reales; los
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Skills son paquetes de conocimiento/instrucciones) y vale la pena
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evaluar si se usan juntos o solo uno de los dos en ese momento.
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### Fase 3 (documentar, no ejecutar) — Azure DevOps en paralelo
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MCP oficial `microsoft/azure-devops-mcp` (confirmado como el oficial y
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activamente mantenido por Microsoft, hay varios forks/alternativas
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comunitarias que no son la vía recomendada). Replicar el mismo
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pipeline DevSecOps que ya corre en Gitea Actions para este lab
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(Gitleaks → Trivy → Semgrep → Syft → Cosign) como Azure Pipelines YAML,
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en un proyecto personal — mismo objetivo de práctica que la Fase 1:
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tener el patrón ya probado para proponerlo en trabajo con clientes que
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usen Azure DevOps.
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### Fase 4 (documentar, no ejecutar) — GKE real con Spot + auto-apagado
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Solo si se decide conscientemente asumir el costo bajo pero no-cero
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(~$7-10/mes, ver el análisis de costo arriba) — vía Terraform, node
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|
pool Spot, y el mecanismo de auto-apagado recomendado en la sección de
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arriba (escalar a 0, no destruir/recrear el cluster).
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## Opciones consideradas
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| Opción | A favor | En contra |
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|---|---|---|
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| Entorno paralelo en GCP+Azure (elegido) | Practica exactamente lo que el cliente actual restringe; portafolio con evidencia real; ZimaOS sigue intacto | Dos entornos más que mantener; curva de aprendizaje de dos proveedores nuevos a la vez |
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| Migrar el lab completo a un solo cloud | Un solo entorno que mantener | Pierde justo lo que se quiere conservar (costo $0, control total de hardware); no es lo que se pidió |
|
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| Solo AWS (el "default" de la industria) | Ecosistema más grande | El cliente actual ya usa/restringe otras plataformas específicas — practicar AWS no cierra esa brecha puntual |
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| GKE administrado desde el día 1 (saltear la VM self-managed) | Más parecido a "producción real" desde el inicio | Rompe el requisito de costo cero explícito del usuario — ningún tier de GKE es gratis de forma permanente |
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## Decisión
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Se abre una línea de práctica multi-cloud paralela al lab ZimaOS, en
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cuentas personales, arrancando por Compute Engine `e2-micro` (Always
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Free) + k3s self-managed en GCP como Fase 1 de cómputo, y Google
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Workspace vía MCP comunitario (`taylorwilsdon/google_workspace_mcp`)
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como primer MCP a configurar en esta sesión. Terraform, Azure DevOps y
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GKE administrado quedan documentados como Fases 2-4, sin implementar.
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## Consecuencias
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- **Se gana** un segundo entorno real, documentado con el mismo rigor
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de ADR que ya sostiene el lab, listo para mostrar en propuestas a
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clientes — sin tocar nunca credenciales de cliente.
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- **Se sacrifica/queda como deuda técnica:** la Fase 1 de GCP usa k3s
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self-managed, no un Kubernetes administrado real — cualquier lección
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específica de operar GKE (autoscaling nativo, node pools, IAM de
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GCP) queda pendiente hasta la Fase 4, y esa fase sí tiene costo real
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(~$7-10/mes) que hoy no se está pagando.
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- **Para revertir:** dar de baja la VM `e2-micro` y (si se llegó a
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crear) el node pool de la Fase 4 — ningún componente de este ADR
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toca o depende del lab ZimaOS existente, así que no hay nada que
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revertir de ese lado.
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[^1]: [Compute Engine Free Tier — Google Cloud](https://cloud.google.com/free/docs/compute-getting-started), [GCP Free Tier Complete Guide 2026](https://agentdeals.dev/gcp-free-tier-2026)
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[^2]: [Reduce Your GKE Bill with Cloud Scheduler by Scaling to Zero](https://chimbu.medium.com/reduce-your-gke-bill-with-cloud-scheduler-by-scaling-to-zero-during-off-peak-hours-9796bb4f7b8b), [Scaling GKE Standard Clusters to Zero](https://medium.com/@gustavo.romerobenitez_34616/scaling-gke-standard-clusters-to-zero-56bf5270510e)
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[^3]: [GKE Pricing Guide 2026 — Sedai](https://sedai.io/blog/google-cloud-kubernetes-cluster-cost), [e2-small pricing — Economize](https://www.economize.cloud/resources/gcp/pricing/compute-engine/e2-small/), [Google Kubernetes Engine pricing — Google Cloud](https://cloud.google.com/kubernetes-engine/pricing)
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[^4]: [Google Cloud Free Trial FAQs](https://cloud.google.com/signup-faqs), [Create, edit, or delete budgets and budget alerts — Google Cloud](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/budgets)
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@@ -99,6 +99,7 @@ nav:
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- "0009 · Checkout real": decisiones/0009-checkout-real.md
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- "0009 · Checkout real": decisiones/0009-checkout-real.md
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- "0010 · Pago y envío reales": decisiones/0010-pago-envio-reales-y-storefront.md
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- "0010 · Pago y envío reales": decisiones/0010-pago-envio-reales-y-storefront.md
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- "0011 · Ambiente de Staging": decisiones/0011-ambiente-staging.md
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- "0011 · Ambiente de Staging": decisiones/0011-ambiente-staging.md
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- "0012 · Práctica multi-cloud GCP/Azure": decisiones/0012-practica-multicloud-gcp-azure.md
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- Plantilla ADR: decisiones/plantilla-adr.md
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- Plantilla ADR: decisiones/plantilla-adr.md
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- Playbooks:
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- Playbooks:
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- Crashloop Medusa: playbooks/incidente-crashloop-medusa.md
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- Crashloop Medusa: playbooks/incidente-crashloop-medusa.md
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@@ -26,11 +26,11 @@ spec:
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runAsUser: 1001
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runAsUser: 1001
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containers:
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containers:
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- name: app
|
- name: app
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image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-frontend:v1.0.273
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image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-frontend:v1.0.275
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env:
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env:
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# Ver comentario en workloads/ecommerce/frontend/patches/deployment.yaml
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# Ver comentario en workloads/ecommerce/frontend/patches/deployment.yaml
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- name: APP_VERSION
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- name: APP_VERSION
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value: v1.0.273
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value: v1.0.275
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- name: HEADLESS_PROVIDER
|
- name: HEADLESS_PROVIDER
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value: medusa
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value: medusa
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# Backend COMPARTIDO con Producción a propósito (decisión del
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# Backend COMPARTIDO con Producción a propósito (decisión del
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@@ -179,7 +179,18 @@ export function ProductGallery({ images, name }: { images: string[]; name: strin
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className="pointer-events-none absolute inset-0 bg-slate-50 transition-opacity duration-150 ease-out"
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className="pointer-events-none absolute inset-0 bg-slate-50 transition-opacity duration-150 ease-out"
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style={{
|
style={{
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opacity: hoverZoom && !hoverZoom.showPanel ? 1 : 0,
|
opacity: hoverZoom && !hoverZoom.showPanel ? 1 : 0,
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backgroundImage: `url(${selected})`,
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// Comillas dentro de url() a proposito: sin ellas, un
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// espacio o parentesis literal en el nombre de archivo
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// (ej. "descarga (4)-xxx.png", el patron por defecto de
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// Chrome al descargar una imagen sin renombrarla -- asi
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// quedan las subidas manuales, a diferencia de las
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// importadas por CSV) rompe la sintaxis de url() sin
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// comillas -- el navegador descarta el valor completo en
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// silencio (backgroundImage queda "none"). Confirmado en
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// vivo 2026-09-20: reportado por el usuario como "el zoom
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// interactivo no se visualiza" solo en fotos subidas a
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// mano por el admin, nunca en las de CSV.
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backgroundImage: `url("${selected}")`,
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backgroundRepeat: "no-repeat",
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backgroundRepeat: "no-repeat",
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backgroundSize: `${HOVER_ZOOM_SCALE * 100}%`,
|
backgroundSize: `${HOVER_ZOOM_SCALE * 100}%`,
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||||||
backgroundPosition: hoverZoom ? `${hoverZoom.bgX}% ${hoverZoom.bgY}%` : "center",
|
backgroundPosition: hoverZoom ? `${hoverZoom.bgX}% ${hoverZoom.bgY}%` : "center",
|
||||||
@@ -217,7 +228,9 @@ export function ProductGallery({ images, name }: { images: string[]; name: strin
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top: hoverZoom.panelTop,
|
top: hoverZoom.panelTop,
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||||||
width: hoverZoom.panelSize,
|
width: hoverZoom.panelSize,
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height: hoverZoom.panelSize,
|
height: hoverZoom.panelSize,
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backgroundImage: `url(${selected})`,
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// Ver el comentario en el overlay in-place de arriba -- mismo
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// fix, mismo motivo (comillas necesarias dentro de url()).
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backgroundImage: `url("${selected}")`,
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backgroundRepeat: "no-repeat",
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backgroundRepeat: "no-repeat",
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backgroundSize: `${HOVER_ZOOM_SCALE * 100}%`,
|
backgroundSize: `${HOVER_ZOOM_SCALE * 100}%`,
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backgroundPosition: `${hoverZoom.bgX}% ${hoverZoom.bgY}%`,
|
backgroundPosition: `${hoverZoom.bgX}% ${hoverZoom.bgY}%`,
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||||||
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@@ -25,14 +25,14 @@ spec:
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runAsUser: 1001
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runAsUser: 1001
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containers:
|
containers:
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- name: app
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- name: app
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image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-frontend:v1.0.273
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image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-frontend:v1.0.275
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env:
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env:
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# La actualiza el mismo paso del CD (.gitea/workflows/build.yaml)
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# La actualiza el mismo paso del CD (.gitea/workflows/build.yaml)
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# que bumpea el tag de la imagen -- el footer la lee
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# que bumpea el tag de la imagen -- el footer la lee
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# (process.env.APP_VERSION) para mostrar la versión real
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# (process.env.APP_VERSION) para mostrar la versión real
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# desplegada en vez de un "v4.1" fijo.
|
# desplegada en vez de un "v4.1" fijo.
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- name: APP_VERSION
|
- name: APP_VERSION
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value: v1.0.273
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value: v1.0.275
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||||||
- name: HEADLESS_PROVIDER
|
- name: HEADLESS_PROVIDER
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value: medusa
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value: medusa
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- name: MEDUSA_BACKEND_URL
|
- name: MEDUSA_BACKEND_URL
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Reference in new issue
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