技術筆記-後台實戰002-為我的 flask app 找另一個家，試試 fly.io

現有的家是 azure，功能多又有免費額度，算是堪用，只是因為雲端產業蓬勃發展，想體驗一下新東西，所以這次來玩玩 fly.io。從開啟以下賞心悅目的官網，第一次接觸到成功佈署上線，大概半小時就搞定了，體驗不錯，以下稍做紀錄。

先完成必要程序：註冊帳號，輸入信用卡。然後安裝 command line tool，名為 flyctl，輸入指令 (mac os command line)：

% brew install flyctl

接下來要啟動專案了，到自己的專案目錄中，輸入指令：

% fly launch

工具所做的事比想像的還多，首先它引導我打開 browser 執行 login 程序，然後開始分析所在目錄的檔案，很快的就正確識別出這是一個 flask app，連同一些建議的配置設定，顯示如下：

Detected a Flask app
Creating app in /Users/newman/Documents/prjPython/newprediction-python
We're about to launch your Flask app on Fly.io. Here's what you're getting:

Organization: Newman Chen            (fly launch defaults to the personal org)
Name:         newprediction-python   (derived from your directory name)
Region:       Hong Kong, Hong Kong   (this is the fastest region for you)
App Machines: shared-cpu-1x, 1GB RAM (most apps need about 1GB of RAM)
Postgres:     <none>                 (not requested)
Redis:        <none>                 (not requested)
Tigris:       <none>                 (not requested)

? Do you want to tweak these settings before proceeding?

因為沒有使用資料庫，所以很單純，當然是回答 Yes，所有設定會到到網頁上，屆時還可以修改。需注意的點是 RAM 的部分，因為這是主要的費用來源，預設的兩個香港的 vm 各 1GB 會產生大約 14 美金的費用。因我的 app 相對單純，所以改為 512MB；後來又發現區域也會影響費用，而 iad (Ashburn, Virginia (US)) 是最便宜的，這很重要，系統有提供成本試算計算機：

設定好後工具會為我們產生兩個最重要的設定檔 fly.toml 和 Dockerfile，紀錄所有設定值，可到自己的專案目錄檢視。

Created app 'newman-python' in organization 'personal'
Admin URL: https://fly.io/apps/newman-python
Hostname: newman-python.fly.dev
? Create .dockerignore from 3 .gitignore files? Yes
Created /Users/newman/Documents/prjPython/newprediction-python/.dockerignore from 3 .gitignore files.
Wrote config file fly.toml
Validating /Users/newman/Documents/prjPython/newprediction-python/fly.toml
✓ Configuration is valid
We have generated a simple Dockerfile for you. Modify it to fit your needs and run "fly deploy" to deploy your application.

最後再一行指令就大功告成了：

% fly deploy

只見系統很乖的奮力工作，完成後測試 api 運行正常，管理畫面看起來功能很多，設計簡潔美觀，很優秀：

接下來很重要的問題，就是要監控費用。因為發現 region iad 的費用低了不少，而 app 已經佈署在 hkg 了，該怎麼移過去呢？當然砍掉重練也是個方法，但趁機演練一下平台的水平 scale out 功能也不錯，這是雲端服務好玩的地方，全世界任你移，一定要學一學。先確認當前機器分佈，使用指令 fly scale show ：

% fly scale show

VM Resources for app: newman-python

Groups
NAME    COUNT   KIND    CPUS    MEMORY  REGIONS 
app     2       shared  1       512 MB  hkg(2) 

系統顯示當前有兩台機器，在 hkg region。需要先把它拓展到 iad region：

% fly scale count 2 --region iad

% fly scale show
VM Resources for app: newman-python

Groups
NAME    COUNT   KIND    CPUS    MEMORY  REGIONS       
app     4       shared  1       512 MB  hkg(2),iad(2)

反應超快，真是太方便了，已經掌握了 fly scale 的用法了。再來就是把 hkg 的兩台刪除，count 參數給 0 就好了：

% fly scale count 0 --region hkg

% fly scale show                
VM Resources for app: newman-python

Groups
NAME    COUNT   KIND    CPUS    MEMORY  REGIONS 
app     2       shared  1       512 MB  iad(2) 

再到 web 管理畫面確認一次，已經成功轉移到 iad region 了。

把前端網站接過來，一切運作正常，希望帳單也能夠有好表現。

Newman 2024/10/9

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• 後記 2024/10/11

發現 hkg 的回應速度，遠優於 iad，所以改回 hkg，理解到地理位置是個 big issue：