Python: Configurar um ambiente de staging

Esta documentação faz parte do guia Usos avançados. Consulte o guia completo aqui: Avançar com as suas implementações Python.

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A Stackhero disponibiliza uma solução Python cloud pronta a usar, concebida para simplificar o seu processo de deployment:

• Implemente a sua aplicação em produção em segundos com um simples git push.
• Utilize o seu próprio domínio, com configuração automática de certificado HTTPS para ligações seguras geridas por si.
• Conte com backups automáticos, atualizações com um clique e preços previsíveis, para que se possa focar no seu código e não na gestão da infraestrutura.
• Beneficie de elevada performance e segurança numa infraestrutura privada e dedicada. O seu ambiente está isolado e protegido.

Poupe tempo e simplifique o seu workflow: pode ter o seu código a funcionar com o alojamento Python cloud da Stackhero em apenas 5 minutos.

Um ambiente de staging é uma boa prática quando usado juntamente com os ambientes de desenvolvimento e produção. Replica o ambiente de produção para que possa testar atualizações e alterações antes de ir ao vivo, reduzindo o risco de problemas em produção.

Um ambiente de staging deve refletir de perto o ambiente de produção.

No entanto, deve usar uma versão clonada da sua base de dados de produção ou serviços conectados em vez da base de dados de produção ao vivo.

Se o seu serviço Python depender de bases de dados ou outros serviços, recrie-os num novo stack <Project> - Staging.

Siga estes passos para configurar um ambiente de staging com Stackhero:

1. No painel de controlo Stackhero, renomeie o seu stack existente de <Project> para <Project> - Production. Por exemplo, se o seu projeto se chamar Chat Bot, o stack torna-se Chat Bot - Production.
2. Crie um novo stack chamado <Project> - Staging. Para o projeto Chat Bot, o stack torna-se Chat Bot - Staging.
3. Inicie um serviço Python dentro do stack de staging.
4. Recupere o comando git remote e siga as instruções na documentação Implementar no ambiente de staging.

Esta configuração garante que tem um ambiente de staging totalmente funcional para testar atualizações antes da implementação em produção.