Les applications Django fonctionnant sur Google Cloud s'exécutent sur la même infrastructure que tous les produits Google. Celle-ci améliore généralement la capacité de l'application à s'adapter à une charge de travail variable.
Plates-formes d'hébergement
Voici les options disponibles pour déployer Django sur Google Cloud :
| Option de déploiement de Django | Commencer |
|---|---|
| Environnement standard App Engine | |
| Environnement flexible App Engine | |
| Cloud Run |
|
| Google Kubernetes Engine (GKE) | |
| Compute Engine |
Pour en savoir plus sur les différences entre ces plates-formes, consultez la page Options d'hébergement d'applications sur Google Cloud.
Bases de données
Le mappeur objet-relationnel (ORM, Object Relational Mapper) Django fonctionne mieux avec une base de données relationnelle SQL.
Si vous démarrez un nouveau projet, Cloud SQL est un choix idéal. Vous pouvez déployer une base de données PostgreSQL ou MySQL qui est gérée et mise à l'échelle par Google, et compatible avec Django.
Vous pouvez déployer Django avec un backend Cloud Spanner en utilisant le backend de base de données python-spanner-django.
L'utilisation d'une base de données NoSQL est parfois nécessaire. L'utilisation de l'ORM Django avec une base de données NoSQL est possible, avec certaines restrictions, mais elle n'est pas officiellement compatible avec Django. Il existe un certain nombre de datastores de connecteurs de backend compatibles avec la communauté, tels que djangae si vous utilisez App Engine et django-gcloud-connectors si vous utilisez Cloud Run. Si vous choisissez d'utiliser une base de données MongoDB, vous pouvez la déployer à l'aide de Cloud Marketplace et la gérer vous-même, ou vous pouvez utiliser le service d'hébergement géré MongoDB fourni par mLab.
Caches
Memorystore propose des options d'hébergement géré pour Memcache et Redis. Pour App Engine, consultez le guide de migration depuis Memcache.
Mettre des tâches en file d'attente
Pub/Sub propose une messagerie pour les systèmes basés sur des événements, et Tasks offre une exécution de tâches asynchrones. Pour App Engine, consultez le guide de migration à partir de files d'attente de tâches.
Vous pouvez consulter un exemple de mise en œuvre de l'utilisation de Pub/Sub pour mettre en file d'attente des tâches avec la file d'attente de tâches Pub/Sub pour Python (psq).
La mise en file d'attente de tâches via Cloud Tasks est disponible dans plusieurs packages compatibles avec la communauté.