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+# ADR 0012 — Práctica multi-cloud: GCP y Azure DevOps en paralelo al lab ZimaOS
+
+**Estado:** aceptada — Fase 1 (Google Workspace) en ejecución en esta
+misma sesión; Fases 2-4 quedan documentadas como roadmap, explícitamente
+no implementadas hasta que se pidan en una sesión futura.
+**Fecha:** 2026-09-20
+
+## Contexto
+
+El lab GitOps de CruzCloud (ZimaOS + k3d + Gitea + Argo CD) ya prueba en
+vivo, con rigor de ADR, patrones que después se pueden proponer en
+trabajo real con clientes — pero corre íntegro sobre hardware propio,
+sin tocar ningún proveedor de nube público. Dos motivaciones concretas
+empujan a abrir una segunda línea de práctica en paralelo:
+
+1. **Practicar herramientas que el cliente actual restringe.** Ciertas
+   plataformas/herramientas de nube no están disponibles en el entorno
+   de trabajo del cliente actual — la única forma real de ganar
+   experiencia con ellas es un entorno propio.
+2. **Preparar propuestas de arquitectura con evidencia, no solo teoría.**
+   Poder decir "ya lo corrí, así se ve, esto cuesta X" en una propuesta
+   a un cliente vale más que una descripción de manual.
+3. **Portafolio.** Los mismos ADRs, diagramas y decisiones documentadas
+   que ya sostiene este lab sirven como muestra de trabajo verificable.
+
+**Alcance confirmado explícitamente por el usuario, no asumido:**
+
+- **Entorno paralelo, no migración.** ZimaOS sigue siendo el lab
+  principal — nada de lo de acá reemplaza nada de lo ya construido.
+- **Cuentas personales únicamente.** Nunca credenciales del cliente
+  actual ni de ningún cliente futuro — separación total.
+- **Costo cero o mínimo**, con alertas de presupuesto como red de
+  seguridad desde el primer recurso pago que se cree (ver
+  [Análisis de costo](#analisis-de-costo-explicito) más abajo).
+- Mismo rigor documental que el resto del lab: un ADR por decisión
+  arquitectónica real, diagramas Mermaid, cifras verificadas en vivo o
+  contra fuente primaria (no contra un blog de terceros sin
+  corroborar — ver el caso del supuesto MCP "oficial" de Google
+  Workspace en la [Fase 1](#fase-1-ejecutar-en-esta-sesion-google-workspace)).
+
+## Diagrama del lab actual (ZimaOS)
+
+Versión simplificada, con solo los componentes relevantes para la
+comparación de este ADR — el diagrama completo (con Traefik,
+`serverlb`, cada `Host` de Ingress, etc.) vive en
+[Visión general](../arquitectura/vision-general.md).
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    User(["Usuario"]) -->|HTTPS| CF["Cloudflare Tunnel<br/>(sin puertos abiertos)"]
+    CF --> NPM["Nginx Proxy Manager<br/>enrutamiento por dominio"]
+    NPM --> K3D["k3d<br/>(cluster K8s local, Docker)"]
+
+    subgraph K3D_INT["Dentro de k3d"]
+        ARGO["Argo CD"] -->|sync| APPS["Apps reales<br/>(ecommerce, docs-portal)"]
+        GIT["Gitea<br/>(auto-alojado)"] -.->|watch repos| ARGO
+    end
+    K3D --> K3D_INT
+```
+
+**Costo real:** $0 — hardware propio (NAS ZimaOS), sin proveedor de
+nube de por medio.
+
+## Diagrama Fase 1 — entorno paralelo en GCP (VM + k3s)
+
+**Esto NO es GKE administrado.** Es una VM `e2-micro` corriendo k3s
+self-managed, elegida específicamente para mantener el costo real en
+$0 — GKE (administrado, ver [Fase 4](#fase-4-documentar-no-ejecutar-gke-real-con-spot-auto-apagado))
+no tiene una vía 100% gratuita permanente (ver el análisis de costo
+más abajo).
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    User(["Usuario / Claude"]) -->|SSH / kubectl| VM["Compute Engine e2-micro<br/>Always Free — us-west1/us-central1/us-east1<br/>NO es GKE administrado"]
+
+    subgraph VM_INT["Dentro de la VM"]
+        K3S["k3s<br/>(single-node, self-managed)"]
+        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)"]
+    end
+    VM --> VM_INT
+
+    GIT_EXISTENTE["Gitea existente<br/>gitea.cruzcloud.net<br/>(reusado, repo nuevo, NO uno nuevo)"] -.->|watch| ARGO2
+```
+
+**Por qué reusar el Gitea existente en vez de levantar uno nuevo en
+GCP:** el objetivo es practicar el patrón GitOps completo (Kustomize
+base+overlay + Argo CD sincronizando) con el mínimo de piezas nuevas —
+levantar un segundo Gitea solo sumaría superficie a mantener sin
+enseñar nada nuevo sobre GCP en sí. El *cómputo* (la VM, k3s) es lo que
+cambia de proveedor; el origen de verdad (Git) se queda donde ya
+funciona.
+
+**Costo real:** $0 — `e2-micro` es Always Free **de forma permanente**
+(no es el trial de $300/90 días), siempre que la VM viva en
+`us-west1`, `us-central1` o `us-east1` y no supere 1 instancia
+no-preemptible + 30 GB-mes de disco persistente estándar + 1 GB/mes de
+salida hacia Norteamérica — límites reales del programa, verificados
+contra la documentación oficial de Google Cloud.[^1]
+
+## Fase futura (no implementada) — GKE real con Spot + auto-apagado
+
+Marcada explícitamente como **fase futura, no implementada** — ver
+[Fase 4](#fase-4-documentar-no-ejecutar-gke-real-con-spot-auto-apagado)
+para cuándo se decidiría ejecutarla.
+
+```mermaid
+flowchart LR
+    TF["Terraform<br/>(provisiona todo)"] --> GKE["GKE Standard<br/>1 cluster zonal"]
+    GKE --> NP["Node pool<br/>Spot VMs (e2-small)"]
+
+    SCHED["Cloud Scheduler<br/>(cron: apagar/prender)"] -->|invoca| FN["Cloud Run/Functions<br/>job de auto-apagado"]
+    FN -->|resize node pool<br/>a 0 / de vuelta| NP
+
+    style GKE fill:#333,stroke:#f90,color:#fff
+    style NP fill:#333,stroke:#f90,color:#fff
+    style SCHED fill:#333,stroke:#f90,color:#fff
+    style FN fill:#333,stroke:#f90,color:#fff
+```
+
+### Mecanismo de auto-apagado: comparación antes de recomendar
+
+Dos mecanismos reales existen para esto; se investigaron ambos antes de
+elegir uno, sin asumir cuál es "obviamente" mejor:
+
+| | Escalar node pool a 0 | Destruir/recrear cluster completo (`terraform apply`/`destroy` programado) |
+|---|---|---|
+| Qué apaga | Solo el cómputo (los nodos) | Todo, incluido el control plane |
+| 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 |
+| 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) |
+| 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 |
+| Riesgo de drift/config perdida | Bajo — el cluster nunca se borra | Mayor — cualquier cosa hecha fuera de Terraform se pierde en cada destroy |
+| 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 |
+
+**Recomendación (sin implementar todavía):** escalar el node pool a
+0/de vuelta vía Cloud Scheduler + Cloud Function, no destruir/recrear
+el cluster completo. Razón concreta: el crédito de $74.40/mes **ya
+cubre el fee de control plane de un único cluster exista o no exista
+un nodo adentro** — destruir el cluster entero no ahorra nada sobre
+ese componente porque ya es $0, y a cambio suma la complejidad real de
+manejar Terraform state de forma segura dentro de un cron job
+automatizado, más un tiempo de arranque 3-5x más largo. La única razón
+real para preferir destruir/recrear sería eliminar *toda* huella en
+GCP entre usos (por ejemplo, para no depender de que el crédito
+mensual siga existiendo) — no es el caso acá.
+
+## Tabla comparativa
+
+| | Lab actual (ZimaOS) | GCP Fase 1 (VM + k3s) | GCP Fase futura (GKE + Spot) |
+|---|---|---|---|
+| Cómputo | NAS propio, Docker/k3d | Compute Engine `e2-micro` | GKE Standard, node pool Spot `e2-small` |
+| ¿Kubernetes administrado? | No (k3d local) | No (k3s self-managed) | Sí (GKE Standard) |
+| 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 |
+| Cómputo de nodos | $0 (hardware propio) | $0 (Always Free permanente) | ~$7-10/mes (Spot `e2-small`, sin cubrir por ningún crédito) |
+| GitOps | Argo CD + Gitea, ambos autoalojados | Argo CD propio en la VM, mismo Gitea reusado | Igual que Fase 1, sobre GKE |
+| Costo mensual real | $0 | $0 | ~$7-10/mes (no $0) |
+| Estado | En producción, uso diario | A ejecutar esta sesión (Parte 2/3) | Documentado, no implementado |
+
+## Análisis de costo explícito
+
+**No existe un GKE administrado 100% gratis de forma permanente.** El
+crédito de $74.40/mes por cuenta de facturación cubre exactamente el
+fee de control plane ($0.10/hora) de **un** cluster zonal Standard o
+Autopilot — nunca el cómputo real. GKE Autopilot factura desde el
+primer pod que se programa (vCPU/memoria/almacenamiento por pod), sin
+ningún equivalente al Always Free de Compute Engine; GKE Standard sí
+puede correr sobre un único nodo Spot/preemptible barato (~$7/mes para
+un `e2-small`, verificado contra tarifas actuales), pero ese cómputo
+nunca es gratis.[^3]
+
+**La única ruta de costo cero real y permanente es Compute Engine
+`e2-micro` (Always Free) + k3s self-managed** — exactamente la Fase 1
+de este ADR. No es el trial de $300/90 días (que expira y no es
+"gratis", es prepago con reloj corriendo); es un beneficio permanente
+del programa de nivel gratuito de Google Cloud, activo mientras la VM
+cumpla los límites de región/tamaño/tráfico ya descritos arriba.
+
+**Activar cualquier billing account de GCP requiere tarjeta igual**,
+incluso para quedarse exclusivamente en recursos Always Free — Google
+verifica el medio de pago aunque el cargo real sea $0. Detalle no
+obvio, verificado contra documentación oficial: **las alertas de
+presupuesto no se pueden configurar mientras la cuenta esté operando
+sobre crédito gratuito de prueba** — hace falta pasar la cuenta de
+facturación a estado "paga" (el uso real sigue siendo $0 si no se sale
+del Always Free) para que la opción de crear un presupuesto/alerta
+quede disponible.[^4] **Recomendación:** hacer ese paso — pasar a
+cuenta de facturación paga — como parte del setup inicial, y configurar
+de inmediato una alerta de presupuesto en **$1-5 USD** como red de
+seguridad, antes de crear ningún recurso más allá de lo cubierto por
+Always Free.
+
+## Secuencia de fases
+
+Todas documentadas acá; **solo la Fase 1 se ejecuta en esta sesión.**
+Las Fases 2-4 no se implementan sin pedido explícito en una sesión
+futura — quedan como roadmap, no como trabajo en curso.
+
+### Fase 1 (ejecutar en esta sesión) — Google Workspace
+
+MCP de Google Workspace vía cuenta personal, para las iniciativas ya
+en curso. Detalle de la investigación previa a implementar (qué MCP
+usar, oficial vs comunitario) en la Parte 3 de esta conversación —
+resumen: **no existe un MCP oficial de Google Workspace** publicado
+por Google (se verificó explícitamente buscando en los GitHub
+`google`/`googleworkspace` oficiales — no aparece ninguno; un solo
+blog de terceros afirma que "ya existe uno oficial" sin que ninguna
+otra fuente lo corrobore, así que se descarta esa afirmación por no
+verificable). `taylorwilsdon/google_workspace_mcp` es la opción
+comunitaria más completa y activamente mantenida (120+ herramientas,
+OAuth 2.1, +2500 estrellas) — es la que se usa, etiquetada como
+comunitaria, no oficial.
+
+### Fase 2 (documentar, no ejecutar) — Terraform aislado
+
+Instalar el marketplace oficial de HashiCorp Agent Skills, y practicar
+aprovisionando algo mínimo y desechable en GCP. Nota para cuando se
+ejecute: HashiCorp también publica un **MCP Server de Terraform**
+propio y oficial (`hashicorp/terraform-mcp-server`, integra con el
+Terraform Registry y HCP Terraform) — es una pieza distinta a los
+Agent Skills (el MCP es el "tubo" hacia herramientas reales; los
+Skills son paquetes de conocimiento/instrucciones) y vale la pena
+evaluar si se usan juntos o solo uno de los dos en ese momento.
+
+### Fase 3 (documentar, no ejecutar) — Azure DevOps en paralelo
+
+MCP oficial `microsoft/azure-devops-mcp` (confirmado como el oficial y
+activamente mantenido por Microsoft, hay varios forks/alternativas
+comunitarias que no son la vía recomendada). Replicar el mismo
+pipeline DevSecOps que ya corre en Gitea Actions para este lab
+(Gitleaks → Trivy → Semgrep → Syft → Cosign) como Azure Pipelines YAML,
+en un proyecto personal — mismo objetivo de práctica que la Fase 1:
+tener el patrón ya probado para proponerlo en trabajo con clientes que
+usen Azure DevOps.
+
+### Fase 4 (documentar, no ejecutar) — GKE real con Spot + auto-apagado
+
+Solo si se decide conscientemente asumir el costo bajo pero no-cero
+(~$7-10/mes, ver el análisis de costo arriba) — vía Terraform, node
+pool Spot, y el mecanismo de auto-apagado recomendado en la sección de
+arriba (escalar a 0, no destruir/recrear el cluster).
+
+## Opciones consideradas
+
+| Opción | A favor | En contra |
+|---|---|---|
+| 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 |
+| 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 |
+| 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 |
+| 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 |
+
+## Decisión
+
+Se abre una línea de práctica multi-cloud paralela al lab ZimaOS, en
+cuentas personales, arrancando por Compute Engine `e2-micro` (Always
+Free) + k3s self-managed en GCP como Fase 1 de cómputo, y Google
+Workspace vía MCP comunitario (`taylorwilsdon/google_workspace_mcp`)
+como primer MCP a configurar en esta sesión. Terraform, Azure DevOps y
+GKE administrado quedan documentados como Fases 2-4, sin implementar.
+
+## Consecuencias
+
+- **Se gana** un segundo entorno real, documentado con el mismo rigor
+  de ADR que ya sostiene el lab, listo para mostrar en propuestas a
+  clientes — sin tocar nunca credenciales de cliente.
+- **Se sacrifica/queda como deuda técnica:** la Fase 1 de GCP usa k3s
+  self-managed, no un Kubernetes administrado real — cualquier lección
+  específica de operar GKE (autoscaling nativo, node pools, IAM de
+  GCP) queda pendiente hasta la Fase 4, y esa fase sí tiene costo real
+  (~$7-10/mes) que hoy no se está pagando.
+- **Para revertir:** dar de baja la VM `e2-micro` y (si se llegó a
+  crear) el node pool de la Fase 4 — ningún componente de este ADR
+  toca o depende del lab ZimaOS existente, así que no hay nada que
+  revertir de ese lado.
+
+[^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)
+[^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)
+[^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)
+[^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)

workloads/docs-portal/mkdocs.yml

@@ -99,6 +99,7 @@ nav:
       - "0009 · Checkout real": decisiones/0009-checkout-real.md
       - "0010 · Pago y envío reales": decisiones/0010-pago-envio-reales-y-storefront.md
       - "0011 · Ambiente de Staging": decisiones/0011-ambiente-staging.md
+      - "0012 · Práctica multi-cloud GCP/Azure": decisiones/0012-practica-multicloud-gcp-azure.md
       - Plantilla ADR: decisiones/plantilla-adr.md
   - Playbooks:
       - Crashloop Medusa: playbooks/incidente-crashloop-medusa.md