Le serveur adapté au projet
Apache Python ou Python Engine : choisissez l’environnement qui correspond au fonctionnement de votre application.
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Cloud Python
Déployez vos services
Python dans le cloud.
Déployez vos applications web et API Python dans un environnement configurable, avec vos dépendances, une base de données et des ressources qui évoluent.
Calcul et mémoire0,004 € HT / cloudlet / hTarif réservé de 1 à 8 cloudlets. Stockage, IP et trafic selon consommation.
Migration offerte · SSL et sauvegardes inclus
VOTRE PROJET, CONNECTÉ
PythonUn environnement à votre mesure
PythonUn environnement à votre mesure01Votre code
02Application
03Données
Ressources ajustables CPU · RAM · Disque
Des dépendances reconnues
requirements.txt, Poetry ou Pipenv selon la stack : gardez une définition reproductible de votre projet.
De la marge pour vos services
Séparez l’application, ses données et ses traitements pour dimensionner chaque composant.
Découvrez la console
Configurez votre environnement Python.
Dimensionnez votre serveur Python, puis ajoutez les composants qui accompagnent votre application. Chaque couche garde ses propres ressources.
Environnement Python
Fonctionnalités
Du déploiement au suivi de votre application.
Python Engine
Une stack pour les applications Python modernes et leurs serveurs Gunicorn ou Uvicorn.
Apache Python
Une autre option de serveur pour les projets adaptés à cette architecture.
Dépendances automatiques
L’outil retenu dépend des fichiers du projet : pip, ou Poetry et Pipenv avec Python Engine.
Dépôt ou archive
Livrez votre application depuis Git ou depuis une archive de déploiement.
Base de données dédiée
Ajoutez PostgreSQL, MySQL ou un autre service compatible avec votre application.
Diagnostic accessible
Accédez aux journaux, aux fichiers et à SSH sans quitter votre environnement.
Une API à mettre en ligne
Préparez Python pour la production.
Conservez le cadre de votre application et préparez son exécution en production avec les paramètres, les connexions et les limites appropriés.
- 01
Choisir le serveur
Sélectionnez Python Engine ou Apache Python et une version compatible.
- 02
Fournir l’application
Déployez depuis un dépôt ou une archive avec ses fichiers de dépendances.
- 03
Observer et ajuster
Consultez les logs, vérifiez la consommation et adaptez les ressources.
Penser au prochain déploiement
Préparez Django, Flask ou FastAPI.
La plateforme prépare les composants d’exécution. Votre application garde sa logique de démarrage, ses migrations et ses propres besoins.
Django
Préparez la configuration de production, les fichiers statiques et les migrations.
Flask et FastAPI
Choisissez un serveur et un point d’entrée compatibles avec votre application.
Travaux asynchrones
Dédiez une couche aux traitements de fond si votre architecture s’appuie sur des workers.
Les versions disponibles se choisissent dans la console. Les dépendances applicatives, la compatibilité du code et la validation des mises à jour restent sous votre contrôle.
Usages
Pour les projets que vous développez.
Applications métier
Portails, outils de gestion et services construits autour de Django.
API spécialisées
Services Flask ou FastAPI destinés à vos produits et intégrations.
Traitements et automatisation
Tâches applicatives déployées avec leurs dépendances et leur cadence.
Tarifs PaaS
Vous payez les ressources
de votre environnement.
Le choix d’un langage ou d’un moteur n’ajoute pas de forfait. Le prix comprend la capacité réservée, les ressources dynamiques consommées et les options utilisées. Les licences commerciales restent facturées séparément.
Consulter la grille et calculer mon budget Nous contacter- Mémoire réservée
- 0,5 GiB
- Complément dynamique utilisé
- 0 cloudlet
- Disque inclus
- 10 Go
- IPv4 publique dédiée
- Aucune
- Trafic externe
- 1 Go / heure
Ce montant couvre la configuration ci-dessus. Chaque nœud, la consommation dynamique, le disque au-delà de 10 Go, les IP publiques et le trafic supplémentaire s’ajoutent selon la grille PaaS.
Quelques repères
Vos questions, nos réponses.
Poetry et Pipenv sont-ils pris en charge ?
Python Engine reconnaît ces gestionnaires à partir des fichiers du projet. Apache Python utilise pip avec requirements.txt. Choisissez la stack qui correspond à votre manière de gérer les dépendances.
Puis-je faire tourner Django, Flask ou FastAPI ?
Oui, avec un runtime compatible et une configuration de production adaptée. Le point d’entrée, les commandes, les migrations et les éventuels services complémentaires dépendent de votre projet.
Comment sont facturées les ressources ?
Vous définissez une réserve et un plafond de ressources. Les cloudlets réservées sont facturées en continu ; les ressources dynamiques le sont selon leur utilisation. Le stockage, les éventuelles IP publiques et le trafic supplémentaire suivent la grille PaaS.
Puis-je conserver mon processus de développement ?
Oui. Vous gardez votre dépôt de code et vos outils. La console réunit les déploiements, les variables, les fichiers et les journaux ; SSH et les API permettent d’intégrer les opérations à votre propre chaîne de livraison.
À découvrir aussi
La suite de votre architecture.
Migration offerte
Parlons de votre application.
Décrivez votre projet, ses composants et sa charge actuelle. Nous vous aidons à choisir l’architecture et à préparer le transfert.