Python: Mise en place d'un environnement de staging

Cette documentation fait partie du guide Usages avancés. Consultez le guide complet ici : Aller plus loin avec vos déploiements Python.

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Stackhero propose une solution Python cloud prête à l'emploi, conçue pour simplifier vos déploiements :

• Déployez votre application en production en quelques secondes avec un simple git push.
• Utilisez votre propre nom de domaine, avec une configuration automatique du certificat HTTPS pour des connexions sécurisées gérées pour vous.
• Profitez de sauvegardes automatiques, de mises à jour en un clic et d'une tarification prévisible, afin que vous puissiez vous concentrer sur votre code, pas sur la gestion de l'infrastructure.
• Bénéficiez d'une performance et d'une sécurité élevées sur une infrastructure privée et dédiée. Votre environnement est isolé et protégé.

Gagnez du temps et simplifiez votre workflow : votre code peut être opérationnel avec l'hébergement Python cloud de Stackhero en seulement 5 minutes.

L'utilisation d'un environnement de staging est une bonne pratique à adopter en complément des environnements de développement et de production. Il reproduit l'environnement de production afin de tester vos mises à jour et modifications avant leur mise en ligne, ce qui réduit les risques d'incidents en production.

Un environnement de staging doit être aussi proche que possible de la production.

Cependant, il doit utiliser une copie de votre base de données de production ou des services connectés, et non la base de données de production en direct.

Si votre service Python dépend de bases de données ou d'autres services, recréez-les dans une nouvelle stack <Project> - Staging.

Suivez ces étapes pour configurer un environnement de staging avec Stackhero :

1. Sur le tableau de bord Stackhero, renommez votre stack existante de <Project> en <Project> - Production. Par exemple, si votre projet s'appelle Chat Bot, la stack devient Chat Bot - Production.
2. Créez une nouvelle stack nommée <Project> - Staging. Pour le projet Chat Bot, la stack devient Chat Bot - Staging.
3. Lancez un service Python dans la stack de staging.
4. Récupérez la commande git remote et suivez les instructions de la documentation Déployer sur l'environnement de staging.

Cette configuration vous garantit un environnement de staging pleinement opérationnel pour tester vos mises à jour avant leur déploiement en production.