INFRASTRUCTURE & DEPLOYMENT

从本地运行,
到云端交付。

第一次配置服务器之后,我逐渐理解:部署是软件工程的一部分。

实践项目 FitStudio ↗

2 核 CPU / 2GB RAM

Linux · Docker · Gunicorn · Caddy

实际项目采用的部署架构(示意)SCHEMATIC
  1. 01用户浏览器
  2. 02HTTPS / Caddy
  3. 03Docker Web 容器
  4. 04Django / Gunicorn
  5. 05SQLite 持久化数据

架构展示不包含真实服务器地址、凭据、存储位置或业务数据。

01

Linux 服务器基础

  • 云服务器购买与配置、SSH 远程连接
  • 基础命令、文件与目录管理
  • 服务管理、日志查看与资源监控
02

Docker 容器部署

  • Docker 基础操作与应用容器化
  • Compose 多服务编排、端口映射
  • 数据卷挂载、容器日志与健康检查
03

域名与 HTTPS

  • 域名购买与解析、DNS 配置
  • Caddy 反向代理与应用路由
  • HTTPS 证书与加密访问
04

生产环境实践

  • 数据库备份与部署前检查
  • 版本切换、健康状态验证与异常排查
  • 回滚准备与临时环境清理

在 AI 辅助实践中建立理解

从最开始不了解服务器和部署,到尝试配置 Linux、容器、域名与 HTTPS,我开始关注软件在开发完成后如何持续运行。

需求确认、业务验收与部署检查是我参与的工作。命令配置和问题排查中使用了 AI 辅助;这里将相关技术描述为项目实践,不把一次使用等同于独立熟练运维。

可靠性来自准备

数据库需要持久化;升级前要备份,切换后要验证;发生异常时,需要知道如何检查日志和回到上一版本。这些都是我仍在持续学习的工程习惯。

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