Vercel Ship: Python genel kullanıma açıldı, Functions'a container desteği geldi, Daemons açık betaya girdi

San Francisco'daki Ship etkinliğinde Vercel, platformunun çalıştırabileceği arka plan (backend) iş yüklerinin yelpazesini genişletti. Vercel bloguna göre Python desteği artık genel kullanıma açık, container'lar özel runtime ve sistem kütüphaneleriyle Vercel Functions olarak dağıtılabiliyor ve işler arasında çalışmaya devam eden arka plan işleri için yeni bir ürün olan Vercel Daemons açık betaya girdi.

Python genel kullanıma ulaştı

Vercel'e göre Python backend'leri artık platformun frontend'ler için zaten sunduğu geliştirme deneyimini elde ediyor: yerel geliştirme, önizleme dağıtımları ve production sürümleri. FastAPI, Flask ve Django gibi framework'ler, PyPI'dan yüklenen bağımlılıklarla standart CPython üzerinde çalışırken; framework tespiti, build ve ölçeklendirmeyi Vercel üstleniyor.

Şirkete göre 150.000 ekip, OpenAI, Polymarket ve Exa mühendisleri de dahil olmak üzere platformunda zaten Python backend'leri çalıştırıyor. Python SDK'ları uygulamaların diğer Vercel ürünlerini doğrudan çağırmasını sağlıyor: dosya depolama için Blob, arka plan işleri için Queues, kalıcı adımları koordine etmek için Workflows, güvenilmeyen kodu çalıştırmak için Sandbox ve model yanıtlarını akıtmak ile tool çağrılarını yönetmek için AI SDK.

Vercel, kitaplardan ve konuşmalardan yapay zeka dijital zihinleri inşa eden Delphi'yi müşteri örneği olarak öne çıkarıyor. Delphi, Python backend'ini AWS ECS'den Vercel'e taşıdı; on mühendisle ve adanmış bir altyapı rolü olmadan günde 100'den fazla kez production'a dağıtım yapıyor ve arka plan işlerini yönetmek için Queues'u kullanıyor.

Vercel Functions olarak container'lar

Halihazırda açık betada olan container desteği, ekiplerin herhangi bir dilde yazılmış uygulamaları, ihtiyaç duydukları işletim sistemi kütüphaneleri ve çalıştırılabilir dosyalarıyla birlikte paketlenmiş şekilde dağıtmasını sağlıyor. Vercel'e göre beta açıldığından beri 5.000 ekip 150.000 container dağıtımı gerçekleştirdi.

Container'lar, Fluid compute üzerinde Vercel Functions olarak çalışıyor ve trafikle birlikte ölçekleniyor. Faturalandırma, Active CPU modeline dayanıyor; Vercel'e göre bu model, API yanıtları, veritabanı sorguları veya LLM çıkarımı (inference) beklerken geçen boşta geçen süre için ücret almıyor. Dağıtılan container'lar ayrıca çevresindeki platform olanaklarından yararlanıyor: backend ve frontend'i yan yana geliştirmek için Vercel Services, teslimat için CDN, koruma için Vercel WAF, ayrıca loglar ve geri alma (rollback) işlemleri. Git ya da Vercel CLI üzerinden dağıtım yaptığınızda platform imajı build ediyor ve Vercel Container Registry'de saklıyor.

Daemons açık betaya girdi

En yeni parça, container'ları Fluid compute üzerinde sürekli çalışan arka plan işçileri olarak çalıştıran Vercel Daemons. Her bölgede kaç instance çalışacağını siz yapılandırıyorsunuz ve Vercel, süreçler çıktığında ya da çöktüğünde bunları yeniden başlatarak bu kapasiteyi koruyor. Daemons, uygulamanızın geri kalanıyla aynı projede dağıtılıyor ve proje kökündeki yapılandırma dosyasındaki daemons girdisi aracılığıyla, bir Dockerfile ya da Containerfile'ı işaret ederek tanımlanıyor.

Lansmanda Daemons, pull tabanlı iş yüklerini hedefliyor: gelen isteklere hizmet vermek yerine, başka bir sistemden iş isteyen ve geldikçe işleyen kod. Changelog yazısında Vercel somut örnekler sıralıyor: Vercel Queues poll modu, Celery, BullMQ, RabbitMQ veya Kafka kullanan tüketiciler; görev kuyruklarını long-poll ile dinleyen Temporal veya Cadence worker'ları; ve gelen bağlantı olmadan işleri poll eden GitHub Actions, GitLab veya CircleCI için self-hosted CI runner'ları.

HTTP sunucusu gerekmediği için bir worker'ın, dağıtımdan önce yalnızca bağlantı bilgilerinin production ortam değişkenleri olarak tanımlanması gerekiyor. Vercel, worker çıktısının proje loglarında göründüğünü, CPU ve bellek metriklerinin ise Observability Plus üzerinden erişilebilir olduğunu yazıyor.

Neden önemli

Vercel işini frontend barındırma ve kısa ömürlü serverless fonksiyonlar üzerine kurdu; bu da onu stateful ya da uzun süreli backend kodları için uygun olmayan bir hale getiriyordu. Bu duyurular platformu, uzun süredir genel amaçlı bulut sağlayıcılarının işgal ettiği bir alana itiyor: rastgele runtime'lar, arka plan işleme ve sürekli açık worker'lar. Fiyatlandırma modeli de burada önemli; LLM yanıtlarını ya da veritabanı sorgularını bekleyerek zamanının büyük kısmını geçiren iş yükleri (yapay zeka uygulamalarında yaygın bir desen), bu boşta geçen süre için faturalandırılmıyor. Frontend'lerini zaten Vercel'de çalıştıran ekipler için Python servislerini, container'ları ve daemon'ları aynı projede tutabilmek, daha önce başka bir yerde yaşaması gereken altyapı işini ortadan kaldırıyor; ve örneklerin seçimi (queue tüketicilerinden Temporal worker'larına ve CI runner'larına kadar), Vercel'in doğrudan backend ve yapay zeka ağırlıklı iş yüklerinin peşinde olduğunu gösteriyor.