El diseño de sistemas confiables es un componente importante para garantizar la velocidad de procesamiento de datos, la disponibilidad del servicio y una mejor experiencia del usuario. Se han realizado varios estudios para proporcionar velocidades de procesamiento de datos para monitores de salud utilizando nubes o dispositivos de borde. Sin embargo, si el diseño del sistema utilizado no puede manejar muchas solicitudes, la confiabilidad del monitoreo en sí se verá reducida. Este estudio utilizó el enfoque de Kubernetes para el diseño del sistema, aprovechando su escalabilidad y gestión eficiente de recursos. El sistema se implementó en un entorno local de Kubernetes utilizando un CPU Intel Xeon E5-1620 con 8 GB de RAM. Este estudio comparó dos arquitecturas: MQTT (método tradicional) y MQTT-Kafka (método propuesto). El método propuesto muestra una mejora significativa, como resultados de rendimiento en el método propuesto de 1587 paquetes/s en lugar de los métodos tradicionales a 484 paquetes/s. El tiempo de respuesta y la latencia son un 95% más estables que el método tradicional, y el rendimiento del método propuesto también requiere un mayor recurso de aproximadamente un 30% más que el método tradicional. El rendimiento del método propuesto requiere el uso de una gran cantidad de RAM para un entorno con recursos limitados, con el uso máximo de RAM en 5.63 Gb, mientras que el método tradicional requiere 4.5 Gb para el requisito máximo de RAM.