Fly.io
最近在调研托管方案的过程中，发现一家比较优秀的解决方案：Fly.io
因为目前很多大热的托管方案其实都是基本面向前后端同构和SSR的一些偏前端的，比如Vercel，和Nelify，但是其实后端也需要这样的平台；
之前在国内做产品，大家的惯性思维就会是买一台云服务器，然后部署在上面，其实小的场景，这样做也没有什么问题，但是如果用户量渐渐开始上来，那么就得租用更多的云服务器，同时得用nginx做负载均衡，同时服务器负载能力上来了，数据库就成了瓶颈，那么为了数据库的高可用还得做数据库的集群，主从复制；同时如果服务器都在一个地方，很多外地用户，以及跨国用户体验就会很糟糕；这些都可以解决，但是需要极大的成本和团队扩充；这对于朝不保夕的创业团队来说，不科学，也饿哦那个意思
那么Fly.io就是专门用来解决这种场景的，以下来讲讲他的优势，以及如何解决这些问题的：
1.低成本部署：
你只需要集成你的github仓库，你就可以部署你的应用到fly服务器，甚至你还可以安装fly的cli工具，在命令行里，cd到你的项目里，一个fly deploy就可以部署你的项目到fly的服务器上；
安装:
brew install flyctl登录：
fly auth login部署：
fly deploy2.支持多种技术栈一键部署 ：
3.支持Docker镜像部署：
基本主流的技术栈都支持，不过如果你想部署java，又在上面找不到，不要太担心，fly.io对docker镜像部署是支持很好的：
如果你的项目写了Dockefile,那么默认flyio就会以你的dockerfile进行build；
4.Fly-Machine 自动扩缩容的vps：
当你首次部署好后，你的应用就会起码有两个节点：
并且如果没有任何流量，machine会自动休眠，节省你的支出；
相比于传统的vps：
特性 | Fly.io Machine | 传统 VPS | AWS EC2 Auto Scaling |
启动速度 | 1-3秒 | 30-60秒 | 30-120秒 |
计费方式 | 按秒计费 | 按月计费 | 按小时计费 |
扩容速度 | 极快 | 手动 | 中等 |
全球部署 | ✅ 一键多区域 | ❌ 需要手动 | ⚠️ 复杂配置 |
当然你也可以用cli手动扩缩容：
fly scale count 5 --region ord # 扩容到5个实例 fly scale count 1 --region ord # 缩容到1个实例
5.Postgres数据库集群
后端服务必然离不开数据库，flyio支持你创建数据库集群：
并且提供主从复制，数据库备份等功能：
当然你如果不愿意走托管集群，觉得定价太贵，那你也可以走自己的云服务商或者专业三方数据库，选择全在你
6.Upstash Redis + Vector数据库 + OSS对象存储托管
当然也提供redis和向量数据库和OSS等托管，基本上你业务会用到的常规的东西，平台都提供托管。
7.自动集成的Grafana + Sentry：
如果是自己配置监控，自己采集数据，这个配置成本相当高；但是在flyio是自动集成的；
8.GPU Machine + Volumes
如果你想要带GPU的机器用来训练AI，没错，支持！
你也可以搭载用来保存数据的卷；
9.Fly Kubernetes
虽然flyio已经支持machine的自动放缩容，但是还是支持Fly Kubernetes，虽然个人感觉没太大必要：
OK，以上基本就是flyio的关键特性，我觉得整体功能很闭环，基本该有的功能都有，后续我会专门评测一下：
全球CDN的效果
内网互相调用的耗时
以及不使用内网数据库，用外网数据库和redis整体链路耗时是否可以接受
不过对于一个初创团队，这已经省了相当多的运维成本；