Airflow 是一個流行的工作流程管理工具，常用來作為資料管線 (data pipeline) 以完成常見的 ETL 任務。本文山姆鍋示範如何以 Airflow 作為殺雞用牛刀、大材小用的例子。

這篇 「PostgreSQL 事件總線 (event bus) 實作驗證」文章意外地在臉書引起一些負面評價。究其原因，可能是山姆鍋對於實際使用情境跟與其搭配的產品特性說明不夠清楚所導致。雖然 “I know what I’m doing”, 但為了避免該篇文章被視為誤人子弟的負面教材，只好再來平反一下。

經過了多年後，因為工作的關係，山姆鍋終於又有動機寫 Python 相關的程式了。在目前開發的軟體產品上，用到事件驅動架構。其中關鍵的事件總線(event bus)，由於是針對中小型企業的系統，就沒有考慮使用 Kafka 這樣的方案。經評估後，發現使用 PostgreSQL 來實現一個事件總線似乎是一個可行的方案。

在 「我的 K8S DevOps 實驗環境 - 基礎篇」 提到: Vagrant+Libvirt 也是值得考慮的桌面等級虛擬化方案。理論上，在同樣硬體規格下，KVM虛擬機的效能會比 VirtualBox 來得高。所以，對於已經有 Linux 環境的人，使用這個組合應該比較有吸引力。

本文屬於「我的 K8S DevOps 實驗環境」文章系列，說明如何利用 MetalLB 來作為此實驗環境的服務負載均衡器方案，看看這個 K8S 裸機負載均衡器是否可以不負眾望。

很多年前「建構一個與 Ubuntu 相容的小型 Docker 映像」這篇文章中，山姆鍋提出為什麼偏好小型的容器映像檔，如今這個偏好依然存在。最近一時興起使用 Docker multi-stage 重新弄了一個 Basebox 容器，並以 Deno 作為示範。

本文屬於「我的 K8S DevOps 實驗環境」文章系列，主要說明如何在實驗環境完整安裝 K8S 叢集節點。雖然透過 kubeadm 工具，叢集節點的安裝設定工作已經大幅簡化，但藉由了解各個安裝設定步驟除了可以對叢集架構有更具體的了解外，也可以奠定對叢集系統進行客製化的基礎。

本文延續「我的 K8S DevOps 實驗環境 - 基礎篇」，針對其中的控制平面端點(control-plane endpoint)加以說明。作為高可用 K8S 叢集的必要元件，控制平面端點需要負責提供 API 服務的負載均衡(load balancing)以及錯誤轉移(failover)機制，山姆鍋藉由 HAProxy 以及 Keepalived 來實現控制平面端點。

雖然 Minikube、K3D 或者 Docker for Desktop 都提供 Kubernetes 測試環境可以方便開發雲原生應用軟體。但從運維角度來說，這些工具並不適合用來測試與驗證需要多節點的方案，例如：高可用的 etcd；K8S 的儲存方案如 OpenEBS, ROOK 等需要額外的儲存媒體 (e.g. 硬碟) 來實現；又或者有在主機系統額外安裝套件的需求。本文山姆鍋利用 Vagrant 跟 VirtualBox 虛擬技術作為快速拆建的實驗環境。

山姆鍋過去雖然提過 Vagrant 以及 VirtualBox 作為開發運維的虛擬化測試環境，但卻都沒有提到過如何安裝。一方面認為這類工具安裝相當基本，一方面也認為網路上很容易就可以找到相關教學文件。由於太常用到 Vagrant，也為了能夠同時支援 Windows、OS X 以及 Ubuntu 系統的技術人員可以快速準備好環境，山姆鍋還是整理了這三個平台的安裝步驟。