最近这几天我在工作中，碰到了一个非常有意思的场景：
在GCP VM中的airflow里执行dag，尝试去连接同一VM的postgres数据库。
之前的运维同事都是手动敲命令获取数据库里存储的信息。而作为devops工程师，得想办法把命令转化为code，从而达到定时获取信息的功能。
得益于GCP与airflow之间良好的兼容性与对python的库维护，稍微查下资料，和同事获取了些配置信息，就完成了code并调试通过。唯一遇到一点小问题，GCP对自己的数据库使用的密码是token管理模式，敲命令时该模式不起作用，因为登录进VM就已经代表身份验证通过，而代码脚本则需要从GCP先获取token，用IAM账户+OAuth2token进行验证，再去连数据库，排查出此问题后就顺利完成code。
这个工作并不能难，不过我在做这个时想到，GCP已经慢慢接近 everythin as code这一维度，翻译人话就是，一切你能想到的在云平台甚至实体电脑上的操作（命令，网页端操作等等），都可以用代码去实现 。这也会是一个衡量云平台和云计算工程师是否成熟的重要指标。控制台只应该是辅助，不是核心入口。国际主流云平台其实这方面做得最好的是AWS，GCP现在还差一点。国内只有阿里云在向这方面靠拢，但是离AWS,GCP , AZURE 还都有差距，腾讯云已经是放弃治疗，不在讨论范围。
作为一个计算机工程师，确实学无止境，目前的热门方向深度学习（deep learning）到大模型调试甚至编写，本菜鸟也在不断研究中。
Finally, I would like to end this article with my thoughts on a movie I recently watched, How to Train Your Dragon–Everone has a dragon, the brave learn to ride it.
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