Detección y remediación de drift para banca colombiana
Visión general
De qué trata este proyecto.
Audita las fuentes actuales de drift (probablemente: kubectl directo, scripts ad-hoc, controllers auto-modificantes). Diseña la clasificación: esperado (Helm chart de cert-manager se auto-actualiza) vs no esperado (alguien ejecutó kubectl edit). Configura ArgoCD en modo manual-sync con detección. Implementa Kyverno policies que bloqueen escrituras directas en producción. Construye alertas con métricas argocd_app_sync_status. Define workflow de remediación con runbook y plantilla de pull request automática. Entrega configuración, runbook, plantillas de remediación y dossier para auditor.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Construir detección y remediación de drift con MTTR menor a 15 minutos y clasificación que evite ruido de drift esperado.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Clasificar drift entre esperado y no esperado con criterios claros
- Aplicar policy-as-code con Kyverno para prevenir drift en origen
- Construir alertas significativas a partir de métricas Argo
- Diseñar workflow de remediación que satisfaga auditoría
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.