我们正在构build一个基于API的基于Python的networking解决scheme，并将交付给个人客户。 每个客户将有一个单独的数据集。
目前，为每个客户部署一个应用程序+数据库实例并不是一个问题，但是这对于更多的客户来说会变成一场噩梦：想象数以百计的这样的实例和pipe理费用。 显然，解决scheme应该更加“集中”。
但是，数据是相当敏感的，所以我们不能把所有的东西放在一个单独的数据库中：一个受损的服务器和数据库密码将导致所有数据的泄漏。 这样的风险是不可接受的。
开发分布式API服务器平台时需要考虑哪些正确的技术？ 哪些聪明的做法将使解决scheme更“集中”，以便摆脱那么多的实例，但仍然保持数据的隔离？
简而言之，AWS + Cloudformation + Ansible（或其他一些CM软件）。
借助云信息，您可以定义您的“坚果与螺栓”基础设施 – networking，服务器，RDS实例等，并以可靠，可重复的方式部署此基础架构。 这个相同的云信息清单将为每个客户部署一次。
一旦部署了基础架构，就可以使用一个configurationpipe理系统来configuration你的服务器，部署代码等等.Sasible就是我们正在使用的，我发现它比起竞争对手来说是头重脚轻（Puppet，Chef，Saltstach，等等），只要易于使用和灵活性。 Ansible是一个python项目，作为一个python商店，你可以很容易地加快速度。
此外，请考虑是否可以使用AWS的Elastic Beanstalk部署您的应用程序。 如果这是可能的，这将减轻你不得不处理部署，服务器升级和扩展。
如果您担心维护客户端与服务器实例的比例为1：1，请考虑在使用Docker的单个服务器上部署您的应用程序的多个实例。 这将允许在应用程序实例之间进行合理的隔离，同时仍然能够以受控的方式轻松部署。