云计算技术基础试题题库(云计算基础题库及答案)

学云计算需要哪些基础

学习云计算需要的基础知识如下：

1．计算机基础知识：了解计算机结构、操作系统、基本网络知识、常用命令和工具。

2.网络知识：了解基本网络概念、TCP/IP、路由和交换以及其他网络技术。

3.编程语言基础：学习至少一种编程语言，如Python、Java、C++等，了解基本语法、数据结构、算法。

4.数据中心知识：了解基本概念、结构、网络架构等。数据中心的原理，以及虚拟化技术和云计算的基本原理。

5.云平台知识：了解基本概念、结构、服务模型等。云平台的介绍，以及各个云服务提供商的产品和功能。

6.安全知识：了解网络安全、加密技术、访问控制等基本概念，以及云安全技术和最佳实践。

7.架构设计知识：了解系统架构设计的基本概念、原则和方法，以及如何设计高效的云计算系统架构。

8.数据库知识：了解数据库的基本概念、原理和设计，以及关系型数据库和非关系型数据库等数据库的各种类型和特点。

计算机学习的优势

很多工作机会。在当今信息技术飞速发展的时代，计算机科学专业的就业机会很多，涉及软件工程、数据科学、网络工程、人工智能等多个领域。高薪职业。计算机科学专业的毕业生通常获得相对较高的薪水，尤其是在科技行业工作的毕业生。

创新。计算机科学专业要求学生具有较强的创新能力，能够思考长期困扰人类的问题，并能够解决问题。发展潜力巨大。随着技术的不断进步和应用领域的扩大，计算机科学专业的发展潜力非常大，未来会有更多的岗位和更大的技能需求。

最新云计算大数据试题云计算和大数据概述云计算（云计算）是一种添加、使用和分发互联网相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来以图表形式表示电信网络，后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需的资源。从广义上讲，云计算是指服务的交付和使用模式，指的是通过网络按需且易于扩展的方式来获取您所需要的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着算力也可以作为商品通过互联网进行流通。
大数据或大数据是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前主流软件工具在合理的时间内收集、管理、处理和组织成有用的信息。公司业务决策的目的更加积极。大数据的4V特征：容量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和精度（Precision）。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚硬币的两面密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。其特点是利用海量数据，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割、访问执行；同时，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持，利用云计算构建下一代主要数据技术数据仓库已经成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1．更强的集成能力。标准机箱可以最大程度地完成特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU和网络的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，远远优于传统的模拟平台。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，能耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种故障点，统一零件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。定期管理完全集成的数据收集。
6.可以提前规划和预期系统扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是处理大数据的效率。虽然这个解释并不完全恰当，但是可以帮助那些不理解这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释得更形象一些的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟出来，然后分配使用。
可以说，大数据相当于一个包含海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，如今大数据的发展正朝着与传统数据库体验类似的方向演化。总之，传统数据库为大数据发展提供了足够的空间。
大数据的整体结构包括三层：数据存储、数据处理、数据分析。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立数据模型和相应的数据分析指标体系，对数据进行分析，创造价值。
中间时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行、分布式计算能力来实现的。三者协同作用，让大数据创造终极价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为底层计算资源，支撑更高层次的大数据处理，大数据的发展趋势是高效实时交互查询和分析能力。，借用Google一篇技术文章的话：“在Miaji中通过移动鼠标就可以操作PB级的数据”。这真的很有趣。