Где хостить дашборд, чтобы коллеги им пользовались

Дашборд на Streamlit, Dash или Metabase собирается за вечер, а проблема начинается на следующий день: показать его коллегам нечем. Ссылка вида localhost:8501 открывается только на вашем ноутбуке, скриншоты в рабочем чате надоедают к третьему дню, а идеи с корпоративным VPN, пробросом порта и вечно включённым ноутбуком разбиваются о первый же созвон. Дашборд — обычное веб-приложение, поэтому ему нужен хостинг: загружаете код на Dockbox, платформа собирает проект, запускает его и отдаёт публичную HTTPS-ссылку, которую можно вставить в рабочий чат. Разбираем, что предусмотреть до загрузки — порт, источник данных, доступ, память.

Почему дашборд остаётся на localhost

Локальный адрес никому не виден. 127.0.0.1 означает «эта машина»: у коллеги по той же ссылке откроется его собственный компьютер, а не ваш график.

VPN как транспорт. Поднять всех коллег в корпоративную сеть ради пары диаграмм не проходит у безопасников — и почти никогда не работает, если у людей разные операционные системы.

Проброс порта. Нужен белый IP, настройка роутера и объяснение, почему ваш ноутбук вообще доступен из интернета. Ноутбук на ночь. Открыли крышку — дашборд вернулся, закрыли — ссылка мертва, а кеш расчётов потерян.

Разница между Streamlit, Dash и готовым BI-инструментом не в языке: платформа определяет стек по файлам проекта (requirements.txt, package.json) и запускает всё в Docker-контейнере.

Порт — из переменной окружения, адрес — 0.0.0.0

Порт задаёт платформа через переменную PORT. Число, вписанное в код или в конфиг фреймворка, — главная причина, по которой дашборд собирается без ошибок, а ссылка остаётся пустой. Второе условие — слушать 0.0.0.0: приложение, привязанное к localhost, доступно только самому себе.

Для Streamlit настройки передаются командой запуска, а не файлом:

streamlit run app.py --server.address=0.0.0.0 --server.port=$PORT --server.headless=true

У Dash адрес и порт указываются в коде:

import os
if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 8050)))

Gradio читает те же две настройки через launch(server_name="0.0.0.0", server_port=int(os.environ["PORT"])). Горячую перезагрузку (debug=True, --server.runOnSave) в продакшене не включайте.

Откуда дашборд берёт данные

Файл в проекте — это снимок. CSV или Excel рядом с кодом уезжает на сервер вместе с архивом и меняется только при следующей публикации. Для справочника регионов — нормально, для ежедневных цифр — нет.

Живые числа читайте из базы. Управляемого сервиса баз на платформе нет, поэтому вариантов два: подключить внешнюю базу по строке соединения или поднять свою рядом с дашбордом — отдельным сервисом в собственном docker-compose, где приложение и PostgreSQL живут в одном проекте. Строку соединения держите в секретах, а не в коде:

import os
DB_URL = os.environ["DATABASE_URL"]

Агрегации считайте в SQL, а не в Python: базе это дешевле, а дашборду останется нарисовать результат.

Что дашборд пишет на диск — в папку /data

Всё, что создано рядом с кодом, при следующей публикации пересоздаётся с нуля. Кеш тяжёлых расчётов, предрасчитанные витрины, выгруженные отчёты и настройки, которые сохранил зритель, кладите в постоянную папку /data: её содержимое переживает и обновление кода, и перезапуск, а файлы видно на вкладке Data в панели, откуда их можно скачать, загрузить или удалить.

CACHE_DIR = "/data/cache"
REPORTS_DIR = "/data/reports"

Если база — файл SQLite, ей там же и место, путь вида /data/app.db. У проекта со своим docker-compose папки /data нет: постоянное хранилище в таких проектах задаётся именованными томами в вашем файле.

Пароль внутрь приложения, секреты — в переменные

Ссылка публичная: кто её знает, тот и откроет. Проверять доступ нужно внутри приложения — форма входа или общий пароль до того, как показан первый график. Готовые BI-инструменты вроде Metabase закрыты своим логином из коробки, а в Streamlit и Dash достаточно небольшой надстройки:

import os
import streamlit as st
password = st.text_input("Пароль", type="password")
if password != os.environ["DASH_PASSWORD"]:
    st.stop()

Пароль держите в секретах проекта: платформа запрашивает такие значения при настройке и передаёт их в контейнер в зашифрованном виде, поэтому в архиве и в репозитории они не появляются.

Обновление кода не меняет ссылку

Проект попадает на платформу архивом (ZIP, RAR, 7z, tar) или импортом репозитория GitHub, включая приватный. Не кладите в архив venv и node_modules — зависимости всё равно ставятся при сборке. Дальше платформа собирает образ, запускает контейнер и выдаёт HTTPS-адрес, а статус сборки и логи в панели обновляются в реальном времени, поэтому ошибка видна сразу и с понятной причиной, а не как пустая страница. Новая версия уезжает тем же путём, а адрес остаётся прежним: правки кода не ломают ссылку в вики и в закладках коллег.

Сколько памяти нужно дашборду

Дашборд держит данные в памяти и считает их, как правило, через pandas. Streamlit выполняет скрипт заново на каждую сессию зрителя — десять открытых вкладок это десять копий вашего DataFrame. Отсюда правило: тяжёлые выборки сворачивайте в SQL и кешируйте результат, а не отдавайте в интерфейс миллион строк.

Starter (990 ₽/мес) — 1 vCPU и 2 ГБ RAM: этого хватает дашборду, который читает агрегаты из базы. Metabase или Superset вместе с базой рядом заметно тяжелее, такой проект стоит смотреть на Pro (2 490 ₽/мес). Контейнеры работают постоянно: дашборд не засыпает и отвечает сразу, без «прогрева» первой загрузки, а упавший контейнер платформа перезапускает сама.

Сколько это стоит

Starter — 990 ₽/мес, первый месяц бесплатно. 1 vCPU, 2 ГБ RAM, один проект — для внутреннего дашборда этого достаточно.

Pro — 2 490 ₽/мес — больше ресурсов и до пяти проектов, если рядом живут база и BI-инструмент.

Team — 4 990 ₽/мес — запас ресурсов и SLA для команды.

Цены — в рублях, отдельных счетов за трафик и сборки нет, а свой сервер арендовать не нужно: nginx, сертификаты и автозапуск платформа берёт на себя. Попробуйте на Dockbox — первый месяц на Starter бесплатный.

Частые вопросы