*Архівовано*
= Найкращий хмарний хостинг? =

Привіт, хлопці, я хочу розгорнути мій серверний API Django, але не для виробництва, а для розробки. Якій хмарній службі ви віддаєте перевагу для цього? Тож я знайшов службу Ngrok і Amazon AWS, і ми з Дженкінсом глибоко розуміємо кожну з них, щоб провести порівняння. Я хочу знати з вашого досвіду, яку послугу ви віддаєте перевагу

P.S. Останнім часом я отримав дуже ворожу відповідь через брак досвіду та просто за те, що я намагався допомогти. Я бачу, що цей субповільно стає ворожим і агресивним, як і інші веб-сайти (мабуть, лише згадування назв інших веб-сайтів призводить до видалення вашого допису)

Тому, будь ласка, вибачте за брак досвіду, який ви знайдете в моєму дописі (або майбутніх дописах/коментарях)

РЕДАГУВАТИ: Я не очікував такої кількості відповідей, дякую всім за відповідь, я постараюся відповісти кожному

Якщо він розгортається на віддаленому сервері, то не має значення, чи це для виробництва, чи ні – більшість речей буде однаковим. Для безкоштовного та відносно легкого розгортання спробуйте Pythonanywhere або Heroku. Якщо ви хочете більше контролювати, спробуйте Digital Ocean. Я написав (на мою думку, досить вичерпний) посібник із розгортання вашого
*перша* програма Django для Digital Ocean тут

Так, цифровий океан, безперечно, є перлиною, якщо вам потрібен контроль, звичайно, ви не розгорнете його за півхвилини, але він точно кращий за більшість інших варіантів, якщо ви хочете більше контролю

Здається, що Pythonanywhere відповідає моїм потребам на 90% часу, не надто багато контролю, не надто багато автоматизації та тримання рук, десь посередині

У мене є величезний досвід як з AWS Lambda, так і з Django. Я не можу придумати жодної вагомої причини використовувати Django замість AWS Lambda. Мовляв, жодної причини. Надзвичайно складний для такої невеликої віддачі, особливо коли ваші залежності стають трохи більш ніж тривіальними. Ви не хочете грати в гру з оптимізацією залежностей із обмеженням розміру файлу 250 МБ. Якщо у вас дійсно є проблеми з масштабованістю проекту django, я б сказав, що рішенням є певна комбінація ECS, celery та cloudfront

Heroku дуже простий у розгортанні, безкоштовний, доки ви не досягнете певного ліміту, pythonanywhere те саме, але трохи складніше, оскільки вам потрібно налаштувати деякі речі вручну, що вимагає базового розуміння команд Linux (нічого додаткового)

Обидва мають можливість заблокувати сайт за допомогою пароля, якщо ви не хочете, щоб люди відвідували його або підключалися до нього, якщо вони не авторизовані
Я користуюся Heroku кілька років. Моя БД є безкоштовним рівнем postgres. Це чудово працює, і я плачу загалом 7 доларів на місяць. Дайте мені знати, якщо у вас виникнуть конкретніші запитання. Їх документація дуже хороша, і у мене було мінімум проблем. У мене є спеціальна URL-адреса, https, усе це

Я розгортаю всі свої проекти Django в Google Cloud Run. Я дуже люблю це

Ось як я це роблю:
Я починаю з розгортання моєї бази даних розробників у Google Cloud SQL. Я використовую цей самий хмарний екземпляр mySQL для локальних розробників і розміщення та тестування в хмарі

**Локальний розробник. Я запускаю 3 докер-контейнери з docker-compose:
- моя програма Django. Контейнер містить nginx. БД вказує на проксі-контейнер SQL
- стандартний образ проксі Google SQL. Потрібен обліковий запис служби Google json

- стандартний контейнер phpmyadmin. В основному для усунення несправностей mySQL
**Хмарне розгортання. постановка і прод
- У мене є файл cloudbuild.yaml для моєї програми Django. Тут описано, як створити та розгорнути додаток Django для Google Cloud Run

- У Google Cloud Run я встановив тригер для створення/розгортання своєї програми на основі git-комітів для моєї програми. Це зчитує файл cloudbuild.yaml і автоматизує розгортання моїх змін у хмарі

- Я встановив, що всі мої змінні ENV у тригерах передаються до cloudbuild.yaml і, зрештою, до екземплярів Cloud Run. Звичайно, вони відрізняються за постановкою та прод

**Чому мені це подобається**
- Початкове налаштування не просте, але автоматизація, яку я дає, чудова

- Вартість екземплярів для розробників дійсно низька. Google Cloud Run стягує плату лише за використані секунди. Отже, кілька доларів на місяць. Тепер екземпляр Cloud SQL — це ціна, оскільки він запускає віртуальну машину, яка постійно працює. Ті з низьким ЦП знижуються до 10 доларів на місяць

- Для ваших робочих екземплярів ви отримуєте всю потужність Google Cloud Platform. Нескінченне горизонтальне масштабування (поки ваша веб-програма не має стану). Cloud Run масштабується автоматично. Ви також можете масштабувати Cloud SQL вгору та/або горизонтально

- Google Cloud Run постачається з кінцевими точками http/https, які можна зіставити зі своїм доменом. Жодного клопоту з конфігураціями сертифікатів SSL. мені це подобається

Дайте мені знати, якщо ви зацікавлені, я можу надати більше деталей. Тепер я думаю, що мені варто написати детальну статтю про те, як це зробити
А ось мої останні веб-програми Django, розгорнуті в Google Cloud Run
Якщо ви вже проводите деякі дослідження щодо різноманітних хмарних служб хостингу, можливо, буде гарною ідеєю перевірити Engine Yard. Я використовував Engine yard для розгортання різних програм у хмарі, і я б сказав, що це дуже динамічна та зручна платформа для розгортання ваших програм у хмарі
Engine Yard Cloud (EYC) — це платформа як послуга (PaaS) для розміщення програм Ruby, Node і PHP. Він має надійну, повністю керовану інфраструктуру разом із підтримкою світового рівня. Він має досить безпечну інфраструктуру, а виправлення оновлюються для вашої зручності. Ви не маєте накладних витрат на керування повним стеком, включаючи бази даних і балансувальники навантаження. Про все це подбали. Резервне копіювання відбувається автоматично. Як я бачу, Engine yard – це платформа для економії часу та коштів

Ви також можете дослідити Engine Yard Containers (EYK). Це платформа нового покоління. Я спробував це і виявив, що це гідна міграція. Він підтримує кілька стеків, автоматичне масштабування в реальному часі та багато інших функцій. Ви можете порівняти як Engine Yard Cloud, так і Engine Yard Containers

Я рекомендую використовувати App Platform на Digital Ocean. Він схожий на Heroku, але забезпечує набагато більше потужності за невелику частку витрат Heroku

Він не має всіх функцій, які має Heroku, але принаймні для мене він має достатньо для роботи

Я не DevOps, тому я не знаю, як безпечно налаштувати звичайний Droplet. Ось чому App Platform працює набагато краще - мені не потрібно думати про втрату заходів безпеки, окрім як у моєму додатку

Усі мої особисті проекти об’єднані в контейнери докерів і розгорнуті в одному вузлі кластера kubernetes на Scaleway.com. Це дуже круто та не потребує обслуговування, і якщо один досягає певного масштабу, я можу легко перемістити його або до більшого кластера, або до іншої служби розгортання контейнера (наприклад, ECS, або навіть розгорнути їх самостійно на екземплярі, де встановлено лише середовище виконання контейнера). )

Раніше я розгортав службу django на AWS Lambda із Zappa, але ви втрачаєте багато контролю, і є деякі дрібниці, які вам потрібно вивчити та реалізувати (наприклад, використання або безсерверної структури, керування версіями, збереження ваших лямбда "теплий"тощо).