El arte generativo es una forma de expresión artística en la que se utilizan sistemas o algoritmos computacionales para generar obras de arte. En lugar de ser creadas directamente por un artista humano, estas obras se generan a través de procesos automáticos o semi-automáticos, donde se establecen reglas, parámetros o algoritmos que determinan cómo se desarrolla la obra.
RandomFilterGen es un sistema basado en arte generativo que emplea algoritmos y parámetros aleatorios para aplicar filtros a las imágenes, generando resultados únicos en cada iteración. Esta herramienta te permite explorar la creatividad a través de la personalización de los parámetros y experimentar con una amplia variedad de filtros generativos. Descubre la belleza del arte en lo impredecible y transforma tus imágenes en obras de arte auténticas y sorprendentes.
http://randomfilterapp.sytes.net/ - 24.199.74.146
Para su administración se hace uso de Kubectl, Doctl e Istioctl.
Es necesario hacer un contenedor donde se incluya la aplicación desarrollada, esto a partir de un Dockerfile, también es necesario indicar en un archivo requirements.txt las librerías que funcionan como requisitos, que son PIL, Flask glitch_this.
Después de hacer docker build . podemos ver en las imágenes nuestra imagen creada con docker images
Podemos correr el contenedor para asegurarnos de que está bien configurada la imagen con el comando docker run -p 80:80 <NOMBREIMAGEN:TAG>, la bandera -p seguida de 80:80 nos ayuda a bindear los puertos del contenedor.
Ya contábamos con un registry en DigitalOcean por lo que a continuación, por lo que necesitábamos renombrarla para que apunte a nuestro registro de imágenes en DigitalOcean, utilizando
docker tag <NOMBRE DE LA IMAGEN LOCAL> registry.digitalocean.com/<NOMBRE DEL REGISTRO>/<NOMBRE DE LA IMAGEN EN D.O.>Es necesario autenticarse en el registro de imágenes con doctl registry login
Una vez hecho eso, subimos la imagen con
docker push registry.digitalocean.com/<NOMBRE DEL REGISTRO>/<NOMBRE DE LA IMAGEN EN D.O.>Utilizamos el comando para obtener los manifiestos de las imágenes almacenadas. Estos manifiestos contienen información sobre las imágenes y sus configuraciones relacionadas.
doctl registry kubernetes-manifest | kubectl apply -f -Cada manifiesto contiene información acerda del deploy por kubernetes
Creamos el deploy desde kubectl desde la imagen a la que le hicimos push
kubectl create deployment flask-app-filter --image=registry.digitalocean.com/<REGISTRO>/<NOMBRE IMAGEN>Verificamos que tengramos un solo pod creado con kubectl get pods
Para poder aplicar un balanceador de cargas creamos 4 replicas con el siguiente comando
kubectl scale deployment/flask-app-filter --replicas=4
Podemos ver la información de los servicios, siendo el balanceador de cargas uno de ellos con kubectl get services
Para el monitoreo de la ServiceMesh se usa kiali, podemos entrar a ella con istio
, nos pedirá un token que obtenemos con el comando
kubectl exec $(kubectl get pod -n istio-system -l app=kiali -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') -n istio-system -- cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokenDonde podemos ver el tráfico
Podemos visualizar cómo los pods se reestablecen en AGE después de kubectl delete pods -all, así como podemos ver cómo se reestablecen al usar cheekymonkey
