Integración de Nano Banana Try-On en microservicios políglotos con gRPC, Skaffold y Kubernetes: en este artículo explicamos cómo añadir una nueva función de inteligencia artificial a un repositorio de microservicios que mezcla tecnologías sin que el proceso sea doloroso. En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, aplicamos este patrón para ampliar demos y productos reales con capacidades IA de forma segura y repetible.

Arquitectura general: la nueva tryonservice es un servicio Python que expone gRPC para generar imágenes de prueba virtual para un usuario y un producto. El frontend en Go ofrece rutas HTTP y realiza llamadas gRPC al servicio Try-On. Todo se despliega en Kubernetes y las imágenes se construyen con Skaffold, facilitando loops de desarrollo rápidos y consistentes.

Diseño del servicio Try-On: entrada principal en src/tryonservice/tryon_server.py. El servidor gRPC implementa dos RPCs principales para generar try-on y consultar historial. Cuando la variable de entorno GEMINI_API_KEY está presente se usa Google Gemini vía la librería google-genai; en su ausencia el servicio devuelve una imagen simulada pensada para flujos de desarrollo y CI. El servicio emite logs estructurados y puede emitir trazas OpenTelemetry si se configura la salida OTLP, lo que facilita la observabilidad distribuida en producción.

Dependencias y preparación: el microservicio requiere grpcio, google-genai, Pillow y paquetes de OpenTelemetry entre otros. Se recomienda pinnear versiones para reproducibilidad y entornos CI.

Containerización: usamos un Dockerfile multinivel para mantener la imagen de runtime ligera. En el build se instalan dependencias y se copia el código; la imagen final expone el puerto gRPC 5012 y ejecuta el servidor Python. Mantener las herramientas de compilación fuera de la imagen final reduce la superficie y mejora la seguridad.

Kubernetes: declaramos un Deployment y un Service de tipo ClusterIP para el servicio tryonservice. Las variables de entorno importantes son PORT, GEMINI_API_KEY pasada como Secret y OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT para observabilidad. Las probes de liveness y readiness son checks TCP sobre el puerto gRPC; si se habilita TLS conviene ajustar las probes para comprobar endpoints HTTPS gRPC adecuados.

Skaffold: el flujo de trabajo usa Skaffold para rastrear, construir y desplegar la imagen con kustomize, de forma que skaffold dev compila src/tryonservice y lo despliega junto al resto del stack, permitiendo un ciclo de desarrollo local rápido con hot rebuilds y rollouts automáticos en el cluster.

Integración con el frontend en Go: el frontend consume la variable de entorno TRYON_SERVICE_ADDR para abrir la conexión gRPC y expone rutas HTTP como /tryon y /tryon/history que traducen las acciones del usuario en llamadas gRPC al servicio. En Kubernetes la variable apunta a tryonservice:5012 para usar el puerto gRPC nativo. En entornos locales con docker compose a veces se enruta a través del frontend en el puerto 8080; ajustar según la arquitectura local.

Desarrollo local: prerequisitos Docker, kubectl y un cluster local o remoto y Skaffold. Opcionalmente crear el Secret con la clave Gemini para pruebas reales. Ejecutar skaffold dev para entrar en el loop de desarrollo. Para pruebas rápidas también se puede usar kubectl port-forward deployment/tryonservice 5012:5012 y probar con herramientas como grpcurl para llamadas de humo.

Alternativa con Docker Compose: si se prefiere un montaje rápido sin cluster levantar docker compose up --build. Asegurarse de alinear las variables TRYON_SERVICE_ADDR entre frontend y tryonservice en docker-compose.yml para que la comunicación gRPC funcione en el entorno elegido.

Observabilidad: tryonservice soporta exportación OTLP si se define OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT. El frontend Go puede estar instrumentado con otelgrpc y otelhttp para trazar peticiones end to end. Recomendamos integrar un collector y paneles de traza para depuración y optimización de latencias.

Buenas prácticas y recomendaciones: si no se dispone de GEMINI_API_KEY el fallback a imagen mock permite pruebas en CI y desarrollo sin depender de la API externa. Mantener imágenes pequeñas con Dockerfile multinivel y evitar herramientas de build en runtime incrementa seguridad. Para entornos productivos añadir TLS a gRPC y revisar probes y recursos de CPU y memoria. Versionar manifestos y usar kustomize o Helm facilita despliegues multiambiente.

Casos de uso y extensibilidad: este patrón permite incorporar otras capacidades IA como recomendaciones basadas en agentes IA, pipelines de inferencia, o servicios de visión por computadora integrados en la arquitectura de microservicios. En Q2BSTUDIO aplicamos estrategias similares para proyectos de inteligencia artificial e ia para empresas, desde agentes IA personalizados hasta integraciones con Power BI para inteligencia de negocio.

Sobre Q2BSTUDIO: somos socios tecnológicos especializados en software a medida y aplicaciones a medida, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y pentesting, y soluciones de inteligencia de negocio y power bi. Si quieres ampliar una demo, integrar una función IA en tu producto o mejorar la seguridad y escalabilidad de tus servicios cloud podemos ayudarte. Consulta nuestros servicios de desarrollo de aplicaciones en desarrollo de aplicaciones y software a medida y nuestras soluciones de inteligencia artificial en servicios de inteligencia artificial.

Conclusión: integrar Nano Banana Try-On en un repositorio políglota es un ejemplo práctico de cómo añadir capacidad IA a un sistema existente sin romper flujos de desarrollo. El patrón es claro: servicio Python gRPC para la inferencia, contenedor ligero, despliegue en Kubernetes gestionado por Skaffold, frontend Go que actúa de proxy y orquestador de rutas, y opciones de desarrollo local con Skaffold o Docker Compose. Este enfoque acelera la adopción de IA en productos y minimiza fricción operativa, ideal para empresas que buscan soluciones de software a medida con enfoque en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud.