Vercel 宣布推出 Daemons，这是一项用于运行持久后台工作进程的新服务，进一步拓展了平台的角色：从托管前端和请求相关函数，扩展到运行应用后端的更多组成部分。该服务目前处于公开测试阶段，允许开发者运行容器并指定每个区域所需的副本数量，而 Vercel 负责让进程持续运行，并在进程停止或崩溃时重新启动。
Daemons 面向的是从队列或数据库中提取任务的负载，而不是等待来自互联网的传入请求。这包括异步处理、媒体转码任务，以及需要持续消耗处理器资源的工作。Vercel 首席技术官 Malte Ubl 表示，这项服务填补了请求相关处理与持续后台任务之间的空缺。
Daemons 为开发者带来了什么？
开发者可以通过 Git 或 Vercel CLI 工具部署工作进程。Vercel 会构建容器镜像并将其存储在 Container Registry 中，然后管理每个区域指定的副本。公司说明，一种实际的组合可以是：使用 Next.js 构建的前端、Python API，以及运行在容器中的视频处理器；视频处理器从 Vercel Queues 中提取任务，并生成播放文件和缩略图。
Daemons 与临时 Sandboxes 不同：Sandboxes 用于临时执行，而 Daemons 会持续运行，不直接接收来自互联网的请求，而是连接到工作源，并在任务可用时执行任务。Vercel 自身也使用这项服务迁移部分异步负载；公司表示，其控制台每月处理约 10 亿个请求。
容器与托管运行时环境
Vercel 将 Daemons 纳入其对容器支持的扩展之中。公司表示，自容器支持进入公开测试阶段以来，已有 5,000 个团队完成了 150,000 次容器部署。容器让开发者可以自由加入自己的运行时环境和系统库，但更新容器镜像的安全性并重新部署，仍由客户负责。
相比之下，Vercel 会为 Node、Bun 和 Python 的托管运行时环境负责安全更新，客户无需重新部署。这意味着选择容器不仅关乎灵活性，也会带来额外的运维负担，团队需要将其纳入考量。
Python 支持与面向代理的持久存储
Python 支持现已面向包括 FastAPI、Flask 和 Django 在内的框架全面开放。应用运行在标准 CPython 上，并使用 PyPI 依赖项；Vercel 负责框架检测、构建和扩展。公司表示，已有 150,000 个团队在其平台上运行 Python 后端，其中包括 OpenAI、Polymarket 和 Exa 的工程师。
Vercel 还全面推出了 Drives 服务。这是一种持久存储，可将人工智能代理的文件与执行代码的 Sandbox 环境分离。代理可以将 Drive 挂载到新的 Sandbox 中，或更换运行时环境，并继续处理相同的文件。Vercel 表示，该服务结合了类似 EBS 的网络驱动器特性与对象存储。
这一扩展为何重要？
Drives 推动了一种模式：代理的重要文件独立于执行环境。多个代理可以使用数据集的只读副本，或创建可写的分支副本来测试不同方法，同时让各个分支与原始版本保持分离。该服务提供 1 TB 的默认容量，Hobby 计划则为 1 GB，配置容量最高可达 16 TB。
实际上，这些新增功能让在 Vercel 上托管前端的团队可以选择将 Python 服务、后台工作进程和持久存储都保留在同一平台上，而不必管理独立的部署系统。但这并没有消除其中的权衡：容器要求客户跟踪安全更新；此外，Daemons 适合持续从工作源中提取任务的负载，并不适用于所有类型的后台服务或每一种处理模式。
新闻来源
The New Stack - Software Development
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