永远不要将你的项目绑死到一个 PaaS 上，不要使用 PaaS 的很个性化的功能。
支持 Django 的 PaaS：
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Heroku： 在 Python 社区用得较多，有很好的文档和插件系统。必读资料： http://www.theherokuhackersguide.com/
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PythonAnywhere : 对新手来说易于使用。
评估一个 PaaS
是否符合相关法律规定
价格
一般会是阶梯价格，先预估随着网站的扩展，后续的价格变动。
在线时间
一般这些服务提供商都是租用的 AWS 和 Rackspace 等的服务器。
员工情况
是否有足够的员工来提供 24x7 服务，在评估时可发一条 ticket 去测试服务水平和响应速度。
是否容易扩展（升配和降配）
文档
性能下降
一些项目在运行一段时间后性能会开始下降，当出现这种情况时的工作流程：
- 检查项目的最近代码修改提交历史，确定是否是修改或 BUG 引起性能下降
- 查找项目中未发现性能瓶颈
- 针对该问题向 PaaS 寻求支持
- 该项目所使用的低层服务器硬件可能有问题了，比如过旧，那么开启一个新的项目实例，看是否解决问题
- 向 PaaS 寻求更多支持
- 考虑在其它 PaaS 或者自己的服务器上测试，看问题是否存在。
地理位置
公司的稳定性
PaaS 很费钱，如果一个 PaaS 公司在 beta 版或初期促销后还不考虑利润，那么这个公司可能不会长久。
部署到 PaaS 的最佳实践
开发环境和生产环境要尽可能接近
自动化所有事情
- Makefile: 对小项目很有用
- Invoke: 是 Fabric 的后续版本
维护一个 Staging 实例
通过备份和回滚为灾难预案
- 从备份中还原数据库和用户上传的文件
- 回滚到前的代码版本
备份外部依赖数据
如数据库和用户上传的文件，数据可以保存到 Dropdox, Crashplan, Amazon S3 和 Rackspace Cloud 等上。