Хостинг для бота: как без лишних усилий запустить Python бота в Docker-контейнере и почему это удобно

Боты стали незаменимыми помощниками уже почти для любого бизнеса. Чат‑боты автоматизируют обработку запросов, улучшая пользовательский опыт и снижая нагрузку на сотрудников. Голосовые — облегчают работу службы поддержки (на входящих звонках) и менеджеров по продажам (на исходящих). Боты для телеграм‑каналов и других мессенджеров помогают распространять нужную информацию, управлять группами и решать целый ряд других задач.

И ключевой момент здесь — это стабильность работы бота. Чтобы обеспечить ему бесперебойный доступ к сети, мощности для обработки данных и высокую доступность, важно правильно выбрать хостинг.

На мой взгляд, в современных реалиях хостинг для бота должен отвечать нескольким критериям:

• Надежность. Я должен быть уверен что мой бот будет работать 24/7 (если это нужно) и в случае любого сбоя он автоматически перезапустится.

• Я не хочу тратить время на подготовку среды для запуска. Нужна платформа где я могу задеплоить бота за несколько минут в уже полностью подготовленной инфраструктуре используя простой интерфейс панели управления.

• Я хочу иметь возможность простого масштабирования моего проекта вслед за ростом количества пользователей.

• Долой фиксированные тарифы. Я хочу иметь возможность самостоятельно резервировать ресурсы под свой проект: объем CPU, памяти и сетевых дисков, который нужен мне для конкретной задачи. И платить только за фактически использованный ресурс.

• Если я запускаю несколько ботов, или прикручиваю базы данных к своим проектам, мне нужна возможность запускать их изолированно друг от друга. При этом нужна возможность легко настроить взаимодействие отдельных модулей между собой в едином интерфейсе.

Варианты хостинга ботов

Итак, у нас есть свой бот и стоит задача его запустить на сервере. Рассмотрим несколько вариантов хостинга. Каждый из них имеет свои особенности, плюсы и минусы, которые могут быть критичными в зависимости от целей и масштабов проекта.

Локальный сервер

Запуск бота на собственном сервере — это контроль над инфраструктурой и безопасностью данных, но вам придется самостоятельно следить за стабильностью подключения, резервированием данных и обновлениями, а кроме того, все затраты на сервер тоже ложатся на вас.

Плюсы:

• Полный контроль над инфраструктурой и данными.

• Возможность точной настройки серверных ресурсов и безопасности.

• Отсутствие зависимостей от внешних провайдеров, что позволяет снизить риски доступа третьих лиц к данным.

Минусы:

• Высокие расходы на приобретение, поддержку и обслуживание оборудования.

• Значительные временные и трудовые затраты на обеспечение стабильности и резервирования.

• Необходимы навыки для администрирования серверов, что может быть проблемой для небольшой команды или проекта.

Облачные серверы

Такие платформы предлагают гибкость и масштабируемость, позволяя не беспокоиться о технической поддержке инфраструктуры. Эти платформы удобны, если у вас есть опыт работы с облачными сервисами и навыки администрирования.

Плюсы:

• Полный контроль над сервером и данными (со стороны пользователя это фактически выделенный сервер), без необходимости поддерживать физическую инфраструктуру.

• Масштабируемость, быстрое увеличение мощности в случае роста трафика.

• Поддержка безопасности и резервирования на стороне облачного провайдера.

Минусы:

• Зависимость от провайдера.

• Возможные риски утечки данных при неправильной настройке.

• Стоимость может значительно вырасти при высоких нагрузках.

• Нужны навыки настройки сервера.

Хостинг на облачных платформах, поддерживающих запуск Docker-контейнеров

Облачные платформы для хостинга Docker‑контейнеров идеально подходят для развертывания ботов. Они позволяют упаковывать бота в контейнер или загружать готовые Docker‑контейнеры, упрощая управление ботами и их масштабирование. Контейнеризация помогает создавать стабильные и легковесные окружения, которые нетрудно развернуть и поддерживать.

Плюсы:

• Контейнеризация упрощает развертывание и управление окружением.

• Легко масштабируемые сервисы. Docker‑платформы предлагают изоляцию и легковесность, что делает их подходящими для ботов, требующих стабильности и независимости.

• Выгодная оплата, исключающая ненужные опции.

Минусы:

• Минимальные возможности по кастомизации настроек сервера — плата за универсальность. Все базовые настройки — под капотом платформы.

• Необходимо понимать как работает контейнеризация и иметь минимальные навыки работы с контейнерами..

• Управление ресурсами и конфигурацией контейнеров может потребовать времени на настройку, если ботам необходимы нестандартные зависимости.

Из всех описанных вариантов хостинг бота в Docker‑контейнере, на мой взгляд, это самый простой и оптимальный способ запустить своего бота. На рынке представлен большой выбор таких платформ, среди которых можно выбрать наиболее подходящую. Dockhost — одна из таких платформ.

Хостинг бота на Dockhost: почему это удобно и как это работает

Dockhost — PaaS платформа, ориентированная на запуск приложений в Docker‑контейнерах. С ее помощью можно быстро запускать ботов без необходимости в настройке сервера. Вначале статьи я перечислял 5 критериев, которые важны для меня в выборе оптимального хостинга для бота, и Dockhost в них вписывается:

• Бот запускается в изолированном контейнере. За управление контейнером и поддержку инфраструктуры отвечает платформа. Это обеспечивает надежность и приватность. При любом сбое контейнер с ботом просто перезапустится, а подключаемые сетевые диски обеспечат накопление и сохранность данных.

• Простота запуска в подготовленной инфраструктуре. Запустить готовый контейнер с ботом можно за пару минут. Даже если у вас нет контейнера, вы можете подключить к Dockhost любой репозиторий Git с вашим кодом и легко задеплоить бота через функционал Push-to-Deploy, Dockhost сам соберет контейнер и запустит приложение.

При этом все обновления вашего приложения на платформе будут происходить автоматически при обновлении кода в Git. А если что-то пошло не так, вы всегда можете откатить изменения на любую из последних работоспособных версий.

• Поддерживается вертикальное и горизонтальное масштабирование. Вы можете прямо в интерфейсе добавить объем ресурсов либо изменить количество реплик контейнера, и сразу увидеть результат своих действий

• В Dockhost нет фиксированных тарифов. Пользователь сам выбирает необходимый для каждого контейнера объем ресурсов (CPU, Memory, SSD). При этом тарификация происходит по факту потребления: например, если вы поставили контейнер на паузу тарификация останавливается, если ваш контейнер потребляет разный объем CPU в разные периоды времени вы заплатите только за фактически использованное процессорное время, и т.д.

• Встроенный набор визуализированных метрик позволяет контролировать фактическую загрузку контейнера в любой момент времени.

Пример запуска бота на Dockhost

Итак, давайте рассмотрим, как с помощью Dockhost можно решить задачу запуска Телеграм-бота. Для этого воспользуемся функционалом Push-to-Deploy с подключением Git репозитория к платформе. В качестве примера, возьмём небольшого Telegram-бота, который отвечает на запросы пользователя фразой равной его запросу (echobot). Данный Telegram-бот написан с использованием библиотеки Aiogram, а его исходный код можно посмотреть здесь: example-aiogram.

Для начала, создаем Dockerfile и помещаем его в корневой директории вашего Git репозитория:

FROM python:3.9  ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \     PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=on  WORKDIR /app  COPY requirements.txt /app/requirements.txt  RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt  COPY . /app  CMD ["python", "main.py"]

Данный Dockerfile использует базовый образ python:3.9, устанавливает все зависимости из файла requirements.txt и копирует содержимое из всего репозитория в папку /app. В качестве основной команды будет использоваться python main.py. В дальнейшем из данного Dockerfile будет собран и запущен контейнер с Telegram‑ботом.

Теперь подключаем репозиторий к Dockhost. Для этого в проекте my‑project (проект может быть любым, для примера мы будем использовать my‑project, который создаётся по умолчанию при регистрации на платформе) необходимо перейти в раздел «Репозитории Git» и добавить репозиторий.

Если нужен приватный Git-репозиторий, указываем пользователя и задаем пароль:

Теперь жмем «Применить» и дожидаемся первой сборки контейнера.

Как только процесс сборки будет завершён, в разделе «Контейнеры» появится контейнер Telegram‑бота.

Далее необходимо отредактировать параметры контейнера, для этого нажмите на кнопку «Управлять», чтобы перейти в раздел просмотра контейнера и на открывшейся странице нажмите на кнопку «Редактировать». В открывшемся модальном окне, в разделе «Переменные окружения», добавьте новую переменную TOKEN со значением, полученным от @BotFather.

Далее нажмите на кнопку «Применить» и дождитесь завершения процесса перезапуска контейнера.

Теперь Telegram-бот полностью настроен и запущен, а благодаря настройке деплоя через Push, при изменении кода платформа Dockhost будет автоматически собирать и запускать новую версию Telegram‑бота.

Если у вас уже есть свой Telegram‑бот, написанный на Python, вы можете также просто запустить его на платформе Dockhost, используя пошаговый алгоритм из нашей статьи.

Dockhost дарит 100 руб на счет для всех новых пользователей, чтобы вы могли протестировать все функции платформы. Все новости платформы Dockhost в нашем Telegram-канале