Las apps de Django que se ejecutan en Google Cloud usan la misma infraestructura que todos los productos de Google, lo que, por lo general, mejora la capacidad de la aplicación para adaptarse a una carga de trabajo variable.
Plataformas de hosting
Estas son las opciones disponibles para implementar Django en Google Cloud:
| Opción de implementación de Django | Comenzar |
|---|---|
| Entorno estándar de App Engine | |
| Entorno flexible de App Engine | |
| Cloud Run |
|
| Google Kubernetes Engine (GKE) | |
| Compute Engine |
Para obtener más detalles sobre las diferencias entre estas plataformas, consulta Opciones de hosting de apps en Google Cloud.
Bases de datos
El asignador relacional de objetos (ORM) de Django funciona mejor con una base de datos relacional SQL.
Si estás comenzando un proyecto nuevo, Cloud SQL es una buena opción. Puedes implementar una base de datos de PostgreSQL o MySQL que Google administre y escale y admita Django.
Puedes implementar Django con un backend de Spanner mediante el backend de la base de datos python-spanner-django.
A veces, existen motivos convincentes para usar una base de datos NoSQL. Es posible usar el ORM de Django con una base de datos NoSQL, con algunas limitaciones, pero no es compatible oficialmente con Django. Existen varios conectores de backend que brinda la comunidad en Datastore, como djangae si usas App Engine o django-gcloud-connectors si usas Cloud Run. Si decides usar MongoDB, puedes implementarla con Cloud Marketplace y realizar tu propia administración. También puedes usar el servicio de hosting administrado de MongoDB que proporciona mLab.
Caché
Memorystore ofrece opciones de hosting administrado para Memcache y Redis. Para App Engine, consulta la guía sobre cómo migrar desde Memcache.
Usa una lista de tareas en cola
Pub/Sub ofrece mensajería para sistemas controlados por eventos, y Google Tasks ofrece ejecución asíncrona de tareas. Consulta la guía para elegir entre Google Tasks o Pub/Sub. Para App Engine, consulta la guía sobre cómo migrar desde listas de tareas en cola.
La asistencia para la puesta en cola de tareas a través de Cloud Tasks está disponible a través de varios paquetes con asistencia de la comunidad.