Quelles sont les alternatives à la FGA, étant donné que j'ai déjà une bonne partie du code de travail que je voudrais garder. En d'autres termes, je suis à creuser python. Cependant, mon cas d'utilisation est plus faible nombre de demandes, plus de CPU type d'utilisation cas d'utilisation, et je suis inquiet que je risque de ne pas être en mesure de rester avec App Engine pour toujours. J'ai entendu beaucoup de gens parler d'Amazon Web Services et d'autres sortes de fournisseurs de cloud, mais je vais avoir du mal à voir où la plupart de ces autres offres de fournir toute la gamme de services (interrogation des données, l'authentification de l'utilisateur, mise à l'échelle automatique) qui App Engine. Quelles sont mes options?
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wires
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AppScale
AppScale est une plateforme qui permet aux utilisateurs de déployer et héberger leurs propres Google App Engine applications. Il s'exécute automatiquement sur Amazon EC2 et d'Eucalyptus ainsi que Xen et KVM. Il a été développé et est maintenu par AppScale Systèmes. Il prend en charge le Python, Go, PHP, Java, Google App Engine plates-formes.
Je ne pense pas qu'il y est une autre solution (en ce qui concerne la portabilité du code) en FGA maintenant puisque GAE est dans une classe de son propre. Assurez-vous GAE est le cloud computing, mais je vois GAE comme un sous-ensemble de l'informatique en nuage. Amazon EC2 est également le cloud computing (ainsi que Joyent Accélérateurs, Slicehost Tranches), mais, évidemment, ils sont deux bêtes. Donc, pour l'instant vous êtes dans une situation qui nécessite de repenser l'architecture en fonction de vos besoins.
Les avantages immédiats de GAE, c'est que son peu d'entretien car il a trait à l'infrastructure (serveurs web évolutive et administration de base de données). GAE est plus adapté pour les développeurs qui veulent seulement se concentrer sur leurs applications et non pas le système sous-jacent.Dans une certaine manière, on peut considérer que développeur sympathique. Maintenant, il faut aussi dire que ces autres solutions de cloud computing essayez aussi de vous permettre de vous seulement à vous soucier de votre application autant que vous le souhaitez en fournissant des images de VM/modèles. En fin de compte, vos besoins vont dicter l'approche que vous devriez prendre.
Maintenant, avec tout cela en tête, nous pouvons également construire des solutions hybrides et sur les solutions qui pourraient répondre à nos besoins. Par exemple, GAE ne semble pas directement adapté à cette application spécifique a besoin de vous décrire. En d'autres termes, GAE offres nombre relativement élevé de demandes, un faible nombre de cycles de processeur (je ne sais pas si la version payante seront différents).
Cependant, une façon de répondre à ce défi est de construire une solution personnalisée impliquant GAE que l'extrémité avant et Amazon AWS (EC2, S3, et SQS) comme le backend. Certains vous diront qu'on peut ainsi construire l'ensemble de votre pile sur AWS, mais qui peut impliquer beaucoup de réécriture de code existant. En outre, comme une solution de contournement d'une précédente stackoverflow post décrit une méthode de simulation des tâches en arrière-plan en FGA. En outre, vous pouvez regarder en HTTP Map/reduce pour répartir la charge de travail.
Adam Haile
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Amazon Elastic Compute Cloud ou EC2 est une bonne option. Fondamentalement, vous utilisez Linux VMs sur leurs serveurs que vous pouvez contrôler via une interface web (pour l'alimentation en haut et en bas) et bien sûr l'accès via SSH ou ce que vous normalement... Et comme c'est une installation de linux que vous contrôlez, vous pouvez bien sûr lancer python si vous le souhaitez.
