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你了解云計算嗎:云計算是學的什么?

36氪企服點評小編
2021-04-30 18:52
898次閱讀

     近年來,隨著云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的迅猛發(fā)展,數(shù)字化建筑、大數(shù)據(jù)應用、新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn),數(shù)字技術(shù)正在引領(lǐng)并推動著經(jīng)濟發(fā)展、社會治理、人民生活等各個方面的變革,數(shù)字技術(shù)正在為建設(shè)美好中國凝聚著數(shù)字力量。下面就由小編為您帶來云計算學的是什么的相關(guān)介紹。

一、云計算是什么?

    簡言之,云計算實際上是通過虛擬化技術(shù)實現(xiàn)大規(guī)模計算的體系結(jié)構(gòu)和方法。在云計算中,資源和功能都被提供給用戶,以供其使用。例如,像amazon這樣的電子商務網(wǎng)站每天要處理數(shù)百萬個請求和事務,如何保證處理能力,如何保證存儲,如何保證這些都能以簡單的方式和良好的性能來實現(xiàn)?下面就由小編為您帶來云計算是學的什么的相關(guān)介紹。

    虛擬化是關(guān)鍵。其實虛擬化并不局限于VMware或者Xen提供的這種運行虛擬機的服務器虛擬化技術(shù)。大家熟悉的Java Virtual Machine, Hadoop Distributed File System, 虛擬內(nèi)存等其實都是不同種類的虛擬化技術(shù)。

   將資源以抽象的方式或者邏輯的方式進行表示就是虛擬化。單個服務器的資源終歸有限,通過虛擬化可以將不同服務器的資源以統(tǒng)一的整體的形式進行提供,從而讓用戶感覺擁有一個超大超強的服務器。

   舉一個例子,現(xiàn)在熱火朝天的Hadoop其實就是一個計算能力虛擬化的絕佳例子。Hadoop通過Map將一個大的任務分解為許許多多個小的任務,這些小的任務分配給在不同服務器上面的Hadoop服務實例來計算,計算出來中間結(jié)果,最后通過reduce方法將結(jié)果集進行合并。

    對于計算任務的請求者而言,他不需要看到背后有多少個Hadoop實例集中了多少臺服務器的計算能力執(zhí)行計算任務,感覺到是那個”強大無比“的電腦的超高處理能力。

你了解云計算嗎:云計算是學的什么?云計算

二、云計算是學的什么?

云計算需要學什么,學到什么程度,取決于你想要用云計算來做什么。

   如果你想要在云計算相關(guān)企業(yè)做一個市場、商務、運營等非技術(shù)類崗位,那么你要學的是云計算產(chǎn)業(yè)鏈知識、云技術(shù)和應用的發(fā)展趨勢、市場格局、商業(yè)模式、客戶需求等方面的內(nèi)容。

    如果你要在云計算平臺企業(yè),從事開發(fā)、運維、架構(gòu)設(shè)計等技術(shù)類工作,你需要對云計算相關(guān)的技術(shù)比較熟練的掌握。具體學習哪些技術(shù),你可以參考一些培訓學習的課程設(shè)計、以及本篇回答末貼出的這張云計算工程師技能思維導圖。而學到什么程度,取決于你的具體崗位和研究方向。

    有些崗位是不需要很深的數(shù)學知識的,而有些崗位,比如云計算中涉及大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)開發(fā)的崗位,可能對數(shù)學的要求就比較高。

    如果你要在云計算的應用類企業(yè),也就是Saas類企業(yè)工作,所需要學的東西又有所不同。這類崗位可能需要你對云計算平臺的使用和原理有個基本的掌握就可以了,更多的還是需要應用開發(fā)方面的知識。

   信息技術(shù)其實一直圍繞著3個主題在轉(zhuǎn),那就是”計算“、”存儲“和”通信“。對應著這些主題已經(jīng)有很多的云計算產(chǎn)品了:在計算方面,有Amazon EC2, Google App Engine等;在存儲領(lǐng)域,有Amazon S3, mozy等;在消息通信方面有Amazon SQS等。

     所以,中國究竟需要誰呢?我認為小公司需要錢,因為使用云計算可以節(jié)省設(shè)備的采購成本;數(shù)據(jù)中心需要電,這是數(shù)據(jù)中心成本中很重要的一部分,通過云計算可以有效地提高資源利用率,減少電的浪費;大公司也需要電,因為像IBM這樣的公司內(nèi)部有成千上萬臺服務器,同樣存在資源利用率問題。

    事實上,我們普通人的日常生活也離不開云計算,像是越來越多的人通過手機訪問各種互聯(lián)網(wǎng)服務,如搜索、導航等等,云計算能保證服務質(zhì)量,讓我們真正開心。 以上就是小編為您介紹的云計算是學的什么,希望對您有所幫助。

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