学习云计算技术需要掌握哪些知识

发布网友 发布时间：2022-03-01 22:41

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热心网友 时间：2022-03-02 00:10

Linux基础：云计算涉及的平台都基于Linux操作系统，ubuntu、CentOs或是RDO，都是。
编程：云计算用的比较多的是Python，如果有兴趣做开发，接触源码，学习下Python.
云计算：搞懂云计算概念与架构，建议买相关书籍看。
华为的认证没有接触过，不确定。不过华为云计算是基于OpenStack的,OpenStack的认证建议可以看看OpenStack官方(基金会）推出的Certified OpenStack Administrator.
云计算的关键技术有三大点：
⑴虚拟化技术：云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化，它是涵盖整个IT架构的，包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化，它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和数据隔离开来，打破硬件配置、软件部署和数据分布的界限，实现IT架构的动态化，实现资源集中管理，使应用能够动态地使用虚拟资源和物理资源，提高系统适应需求和环境的能力。

对于信息系统仿真，云计算虚拟化技术的应用意义并不仅仅在于提高资源利用率并降低 成本，更大的意义是提供强大的计算能力。众所周知，信息系统仿真系统是一种具有超大计算量的复杂系统，计算能力对于系统运行效率、精度和可靠性影响很大，而虚拟化技术可以将大量分散的、没有得到充分利用的计算能力，整合到计算高负荷的计算机或服务器上，实现全网资源统一调度使用，从而在存储、传输、运算等多个计算方面达到高效。

⑵分布式资源管理技术：信息系统仿真系统在大多数情况下会处在多节点并发执行环境中，要保证系统状态的正确性，必须保证分布数据的一致性。为了分布的一致性问题，计算机界的很多公司和研究人员提出了各种各样的协议，这些协议即是一些需要遵循的规则，也就是说，在云计算出现之前，解决分布的一致性问题是靠众多协议的。但对于大规模，甚至超大规模的分布式系统来说，无法保证各个分系统、子系统都使用同样的协议，也就无法保证分布的一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术*解决了这一问题。Google公司的Chubby是最著名的分布式资源管理系统，该系统实现了Chubby服务锁机制，使得解决分布一致性问题的不再仅仅依赖一个协议或者是一个算法，而是有了一个统一的服务(service)。

⑶并行编程技术：云计算采用并行编程模式。在并行编程模式下，并发处理、容错、数据分布、负载均衡等细节都被抽象到一个函数库中，通过统一接口，用户大尺度的计算任务被自动并发和分布执行，即将一个任务自动分成多个子任务，并行地处理海量数据。
如果你想要专业的学习云计算，更多需要的是付出时间和精力。课工场的课程很不错，你可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。

热心网友 时间：2022-03-02 01:28

如果你侧重IaaS层， 则你需要掌握虚拟化的知识，了解目前的vmware\xen和kvm，虚拟化相关关键技术，以及计算资源调度技术。如果你要涉及存储领域，则需要掌握的相关技术更多。
如果你侧重PaaS层，则你需要根据你的应用场景，掌握平台的架构、开放的能力有哪些、如何进行开放等。
如果你侧重SaaS层，则你只需要关注用户需求，考虑如何来实现软件的多租户和管理。

热心网友 时间：2022-03-02 03:03

虚拟化，虚拟化技术是云计算基础架构的基石。
分布式计算，谷歌提出了并行编程模型MapRece，它允许开发者在不具备并行开发经验的前提下，也能够开发出分布式的并行程序，并让其同时运行在数百台机器上，在短时间内完成海量数据的计算。
分布式存储，GFS是谷歌推出的一款分布式文件系统，GFS具有很好的硬件容错性，可以把数据存储到成百上千台服务器上面，并在硬件出错的情况下尽量保证数据的完整性。

热心网友 时间：2022-03-02 04:54

云计算学习课程大纲如下：
1. Linux云计算网络管理实战
2. Linux系统管理及服务配置实战
3. Linux Shell自动化运维编程实战
4. 开源数据库SQL/NOSQL运维实战
5. 大型网站高并发架构及自动化运维项目
6. 网站安全渗透测试及性能调优项目实战
7. 公有云运维技术项目实战
8. 企业私有云架构及运维实战
9. Python自动化运维开发基础
10. Python自动化运维开发项目实战

热心网友 时间：2022-03-02 07:02

　1、无服务器
　　在2014年AWS公司推出无服务器架构之前，云计算客户猜测了他们需要配置并相应付费的计算资源级别。而使用无服务器时，AWS公司只向客户收取实际使用的费用。更重要的是，使用无服务器，云计算提供商可以处理维护和扩展方面的基础设施难题，从而使客户(尤其是开发人员)更轻松、更快地构建其基于云计算的系统。无服务器也被称为功能即服务，允许应用程序在云平台更快、更高效地运行。
　　2、微服务
　　微服务将笨重的整体应用程序分解为许多更小的、联合的服务或“模块”，在2012年开始风靡一时。它使用模块化方法，由团队根据需要更新模块，于整个庞大的应用程序。微服务可以持续交付最新更新的软件。与无服务器一样，它允许应用程序以云计算时代所需的更快速度发展。
　　3、容器
　　2014年春季，容器技术应运而生。而容器可以使软件开发更快、更敏捷，业界对此充满了好奇。容器并不是什么新事物，但是广为人知的Docker使它们易于使用。与Vmware公司推出的虚拟机(必须容纳整个操作系统)不同，容器将多个软件包装在一个软件容器中，就像一个轻巧的“手提箱”。容器本身承载软件，并且仅包含所需的基本要素(库和配置)，其文件在计算环境之间移动。
　　4、DevOps
　　说到持续交付，DevOps的重点是持续集成(CI)/持续交付(CD)。DevOps于2012年开始获得强劲发展，它既是一种技术转变，也是一种文化转变。其目标是通过开发团队和运营团队这两个世界观截然不同的团队相互交流来加速软件开发。
　　5、物联网(IoT)
　　物联网和云计算通常都是运行，但这两种技术有着不可分割的联系。
　　首先，物联网厂商不能从头开始构建所有内容，因为太昂贵且太复杂，因此采用云计算技术，而每个主要的云计算提供商都提供物联网解决方案。此外，有关物联网(也称为“边缘计算”)的关键问题是：将在哪里处理所有数据?对于许多企业而言，其答案是“在我们的云平台中”。由云计算提供商的超大规模服务器提供支持的基于云计算的数据分析可提供出色的数据处理能力。
　　6、人工智能
　　凭借其可以于工作人员协助而学习的软件的承诺，人工智能成为一款强大的工具，其巨大的潜力使所有其他工具相形见绌。当人工智能于云计算的存在时，人工智能对于企业来说是非常复杂的。随着云计算的成熟，基于云计算的人工智能使得一些具有远见卓识的中小型公司可以实现自己的愿景，就像财力雄厚的大公司一样。
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