Aplikasi Django yang berjalan di Google Cloud berjalan di infrastruktur yang sama dengan yang mendukung semua produk Google, yang umumnya meningkatkan kemampuan aplikasi untuk beradaptasi dengan beban kerja yang bervariasi.
Platform hosting
Berikut adalah opsi yang tersedia untuk men-deploy Django di Google Cloud:
| Opsi deployment Django | Mulai |
|---|---|
| Lingkungan standar App Engine | |
| Lingkungan fleksibel App Engine | |
| Cloud Run |
|
| Google Kubernetes Engine (GKE) | |
| Compute Engine |
Untuk mengetahui detail selengkapnya tentang perbedaan di platform ini, lihat Opsi Hosting Aplikasi di Google Cloud.
Database
Object-relational mapper (ORM) Django berfungsi paling baik dengan database relasional SQL.
Jika Anda memulai project baru, Cloud SQL adalah pilihan yang baik. Anda dapat men-deploy database PostgreSQL atau MySQL yang dikelola dan diskalakan oleh Google, serta didukung oleh Django.
Anda dapat men-deploy Django dengan backend Spanner menggunakan backend database python-spanner-django.
Terkadang, ada alasan kuat untuk menggunakan database NoSQL. Menggunakan Django ORM dengan database NoSQL dapat dilakukan, dengan beberapa batasan, tetapi tidak didukung secara resmi oleh Django. Ada sejumlah konektor backend yang didukung komunitas untuk Datastore, termasuk djangae jika Anda menggunakan App Engine, atau django-gcloud-connectors jika Anda menggunakan Cloud Run. Jika memilih untuk menggunakan MongoDB, Anda dapat men-deploy-nya menggunakan Cloud Marketplace dan melakukan pengelolaan sendiri, atau Anda dapat menggunakan layanan hosting MongoDB terkelola yang disediakan oleh mLab.
Cache
Memorystore menawarkan opsi hosting terkelola untuk Memcache dan Redis. Untuk App Engine, lihat panduan bermigrasi dari Memcache.
Pengantrean tugas
Pub/Sub menawarkan pesan untuk sistem berbasis peristiwa, dan Google Tasks menawarkan eksekusi tugas asinkron; lihat panduan untuk memilih antara Google Tasks atau Pub/Sub. Untuk App Engine, lihat panduan bermigrasi dari Task Queue.
Dukungan untuk antrean tugas melalui Cloud Tasks tersedia melalui sejumlah paket yang didukung komunitas.