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Flask api

Primero de todo crear una estructura para la aplicación flask con python. La distribución de archivos seguirá la siguiente forma:

flask_api/
    api/
        __init__.py
        model/
            __init__.py
        route/
            __init__.py
        schema/
            __init__.py
        service/
            __init__.py
    test/
        test.py
    app.py
    config.py
    requirements.txt

Una vez se tiene la aplicación flask se usará docker para crear la imagen y kubernetes para levartar el servicio.

Configuración Dockerfile

Se añade un archivo Docker en el directorio raiz (flask_api/) con la siguiente configuración:

Dockerfile

# Usa una imagen base oficial de Python
FROM python:3.8

# Etiqueta para metadatos (opcional)
LABEL maintainer="Tu Nombre <[email protected]>"

# Establece un directorio de trabajo en el contenedor
WORKDIR /app

# Copia el archivo de requerimientos (requirements.txt) al contenedor
COPY requirements.txt .

# Instala las dependencias del proyecto
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Copia el código de la aplicación al contenedor
COPY . .

# Expone el puerto en el que la aplicación escucha
EXPOSE 8080

# Define un usuario no privilegiado para ejecutar la aplicación
RUN useradd -m myappuser
USER myappuser

# Comando para ejecutar la aplicación cuando el contenedor se inicie
CMD ["python", "app.py"]

Para evitar copiar contenido inecesario en el docker se puede usar el archivo .dockerignore y añadir:

Dockerfile
README.md
*.pyc
*.pyo
*.pyd
__pycache__
.pytest_cache

Una vez creado el docker file se puede crear la imagen con:

docker build -t <nombre_imagen> .../flask_api/

y correr el contenerdor con:

docker run -d -p 8080:80 <nombre_imagen>

Configuración Kubernetes

Una vez creada la imagen se puede utilizar kubernetes para desplegar la imagen docker en un clúster.

** INFO. Para crear la configuración de Kubernetes vamos a distinguir los recursos tipo 'Deployment' y 'service'.

• Deployment: se utiliza para definir cómo se crean y gestionan los pods de una aplicación en un clúster.

  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  metadata:
      name: nombre-del-deployment
      labels:
          app: nombre-de-la-app
  spec:
      replicas: 3
      selector:
          matchLabels:
          app: nombre-de-la-app
      template:
          metadata:
          labels:
              app: nombre-de-la-app
          spec:
              containers:
                  name: nombre-del-contenedor
                  image: nombre-de-la-imagen
                  ports:
                      containerPort: 8080
  

• Service: se utiliza para definir cómo se accederá a los pods (generalmente mediante un servicio de red).

  apiVersion: v1
  kind: Service
  metadata:
      name: nombre-del-servicio
  spec:
      selector:
          app: nombre-de-la-app
      ports:
          protocol: TCP
          port: 80
          targetPort: 8080
      type: ClusterIP
  

Una vez creado creado el archivo de configuración se puede ejecutar de la siguiente manera

kubectl apply -f deployment.yaml

Para comprobar que el servicio esta activo:

kubectl get pods

kubectl logs <nombre_del_pod>

kubectl exex -it <nombre_del_pod> -- pip3 install requests

kubectl exec -it <nombre_del_pod> -- python -c "import requests; print(requests.get('http://localhost:8080').text)"