Python и фоновые воркеры на Vercel: GA, контейнеры, Daemons

На Vercel Ship в Сан-Франциско расширили линейку бэкенда: Python вышел в general availability, в Functions можно тащить свои контейнеры с нужными рантаймами и системными библиотеками, а Vercel Daemons в Public Beta держит фоновые воркеры живыми между задачами , они сами забирают работу, а не стартуют заново на каждый запрос. Python в том же цикле, что фронт FastAPI, Flask и Django крутятся на обычном CPython с зависимостями из PyPI: платформа сама определяет фреймворк, собирает и масштабирует, а локальная разработка, превью и прод идут в одном потоке с Next.js. По заявлению Vercel, Python-бэкенды уже у 150 000 команд , среди них называют OpenAI, Polymarket и Exa. Из Python-SDK доступны Blob, Queues, Workflows, Sandbox для ненадёжного кода и AI SDK for Python со стримингом ответов модели и обработкой вызовов инструментов. Delphi, сервис «цифровых умов» из книг и лекций, перенёс бэкенд с AWS ECS: десять инженеров без выделенного DevOps выкладывают в прод больше 100 раз в сутки, фон гоняют через Queues. Контейнеры и долгоживущие воркеры Контейнерный runtime в Functions с момента Public Beta использовали 5 000 команд , суммарно 150 000 деплоев. Образ собирается при пуше через Git или Vercel CLI и лежит в Vercel Container Registry; на Fluid compute тарификация Active CPU не считает простой в ожидании API, запросов к БД или инференса LLM активным CPU. Daemons разворачивает тот же контейнер как постоянный pull-воркер: код запрашивает задачи из Vercel Queues или из базы и обрабатывает их по мере поступления. Число инстансов в регионе задаёте вы, Vercel перезапускает процесс после выхода или падения. В документации пример видеосервиса: процессор на Python с ffmpeg в Dockerfile тянет задачи из очереди, а фронт на Next.js и воркер связывают через vercel.toml . Источник: Backends on Vercel: Python, containers, and Daemons .