全面云化推进过程中最引人注目的便是 云原生（Cloud Native）的概念。云原生技术有利于各组织在公有云
私有云、混合云等新型动态环境中，构建和运行 可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API 等。这些技术能够构建容错性好、易于管理、便于观察的松耦合系统。
一次构建、到处运行–容器良好的可移植性、敏捷性和 Docker 革新的镜像打包方式相比较于云计算最初的 IaaS 虚拟机形态，更容易成为公有云全新的基础设施和交付手段。但是 Docker 只是一个运行时，我们需要一个编排框架作为系统核心来串联开发、测试、发布、运行、升级等整个软件生命周期，这个编排框架就是 Kubernetes。
软件运行时需要依赖一系列环境（称为 runtime），而环境的配置是非常麻烦的一件事。所以一个直接的想法就是：软件能否带环境安装？虚拟机的快照就是带环境安装就是一种解决方案，但是虚拟机又有占用资源多，启动慢等缺点。因此 Linux 发展出了另一种虚拟化技术：容器。
最近又开始研究容器网络了，本系列文章是 《Kubernetes 网络权威指南》的读书笔记。首先介绍的是 Linux 为网络虚拟化的基础知识，包括 Linux network namespace、tap/tun 设备、iptables、VxLAN 等等。
etcdctl 是一个 etcd 命令行工具，通过它可以与 etcd 集群进行交互。这篇文章总结下 etcdctl 的使用方法。
最近要改一个之前同学遗留下来的问题，这个问题描述如下：我们的业务进程会定时去扫另一个业务的数据库，将得到的数据信息缓存在内存中，业务进程从缓存中读取数据信息并进行业务处理。由于对数据的实时性要求并不是很高，之前的同学为了实现简单，每 60s 全量扫描一次数据表，将缓存与数据库进行同步。问题是全量查询的 SQL 语句并没有 where 子句，DBA 同学认为这条语句是慢查询语句，需要我们业务方整改。
外婆是去年冬至走的，已经过去一个月了。
Pecan 是轻量级的 Python web 开发框架，它用于填补 Python web 框架世界中的一个空白：即提供对象分发（object-dispatch）风格的路由。Pecan 并不打算成为一个全栈框架，因此并不包含一些开箱即用的工具：例如对 sessions、databases 的支持，相反 Pecan 聚焦于 HTTP 本身。
今天将分析 Python 里的一个开源项目：Paste Deployment（后面简写为 PasteDeploy），它是一套框架，可以用于发现并配置 WSGI 应用程序和 WSGI Servers。对于 WSGI 应用程序的使用者而言，它可以提供单一的入口（loadpp）来从配置文件或者 Python Egg 中加载 WSGI 应用程序，而对于 WSGI 应用程序的开发者而言，只需要按照 PasteDeploy 的 协议，为应用程序提供相应的 entry_points，PasteDeploy 即可发现这些 WSGI 应用程序，WSGI 应用程序的实现细节里也无需感知应用程序的用户。
上一篇文章对 Python 打包的整个过程进行了总结，这一篇文章将实际上手，使用 Python 的 setuptools 来生成自己的软件包，从而进一步熟悉 setuptools 的使用。
当我们编写了一个 Python 模块后，可能希望别人也能复用这个 Python 模块，因此我们会对这个 Python 模块进行打包发布。而对于其他想要使用这个 Python 模块的开发者而言，则需要下载安装这个 Python 包。整个过程涉及到 Python 的包管理机制（python distribution）。这篇文章是对 Python 包管理的一个简单总结，目的是对 Python 的包管理机制有一个较为清晰的理解。