De Uptime Kuma a Gatus: por qué un stack grande necesita config‑as‑code
Un administrador migró de Uptime Kuma a Gatus para gestionar 77 endpoints con YAML, versionado y una cadena de alertas más flexible.
El autor dejó Uptime Kuma después de que su infraestructura autodidacta creciera demasiado. Con 77 puntos finales monitorizados —HTTP/HTTPS, bases de datos, colas, DNS, dispositivos de red y rutas TLS — la gestión manual de cada monitor en la UI se convirtió en una tarea de mantenimiento propia.
Gatus ofreció lo que buscaba: configuración declarativa en YAML, control total mediante Git y la posibilidad de generar alertas mediante una cadena de herramientas. La lógica actual es Gatus → n8n → Valkey → ntfy. Cuando Gatus detecta una caída, n8n formatea y enruta la alerta, Valkey lleva el tiempo de la interrupción y ntfy eleva la prioridad del mensaje según la duración del fallo. Así, una impresora no dispara una alerta crítica de inmediato, sino que su prioridad aumenta progresivamente.
El cambio también implicó dividir responsabilidades. Gatus se encarga de la disponibilidad de servicios, mientras que otras soluciones cubren salud de hosts, trabajos programados, monitorización de contenedores, descubrimiento de dispositivos y la capa de virtualización (Proxmox/PBS). El autor reconoce que Uptime Kuma sigue siendo la opción más sencilla para quien necesita una UI rápida, pero Gatus gana terreno cuando se requiere:
- Configuración en YAML y cambios masivos mediante scripts.
- Versionado con Git y despliegues reproducibles.
- Soporte nativo para HTTP, TCP, DNS e ICMP.
- Generación asistida por IA de configuraciones.
- Control granular del flujo de alertas.
Para quienes gestionan entornos de tamaño medio‑alto, la migración implica una curva de aprendizaje, pero el resultado es una monitorización alineada con el resto de la infraestructura como código. El autor comparte su patrón de configuración y el proceso de escalado de alertas en un post detallado disponible en su blog.
Queda abierto el debate sobre cuál es la mejor solución a gran escala. Algunas comunidades prefieren una colección de exportadores Prometheus, otras se inclinan por Gatus o continúan con Uptime Kuma. La decisión dependerá del nivel de automatización deseado y de la tolerancia a la complejidad operativa.
