云计算五大技能

---

一、学习云计算技术需要掌握哪些知识Linux基础知识：云计算涉及到的平台都是基于Ubuntu、CentOs或RDO等Linux操作系统。
编程：Python主要用于云计算。如果对开发感兴趣，接触源码，学习Python：了解云计算的概念和架构，建议购买相关书籍。
我对华为认证一直不熟悉，所以不太清楚。然而，华为云计算是基于OpenStack的。关于OpenStack认证的建议，请参见OpenStack基金会发布的《CertifiedOpenStackAdministrator》。
云计算中存在三大关键技术：
⑴虚拟化技术：云计算虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化。它涵盖整个IT架构，包括资源、网络、应用程序和桌面的系统范围虚拟化。它的优点是可以集成所有硬件设备、软件应用和数据。隔离、突破硬件配置、软件部署和数据分布的限制，实现IT架构的动态化，实现资源的集中管理，使应用程序能够动态地使用虚拟和物理资源，提高系统适应需求和环境的能力。
对于信息系统仿真来说，云计算虚拟化技术的应用意义不仅在于提高资源利用率、降低成本，还在于提供强大的计算功能。众所周知，信息系统的仿真系统是一个计算量巨大的复杂系统。计算能力对系统的运行效率、准确性和可靠性影响很大，而虚拟化技术可以将大量分散且未充分利用的计算能力转换为计算负载较重的计算机或服务器，实现跨系统资源的统一调度和利用。网络在存储、传输、算力等多个计算方面实现高效。
⑵分布式资源管理技术：大多数情况下，信息系统仿真系统处于多节点并发执行环境中。为了保证系统状态的正确性，必须保证分布式数据的一致性。为了解决分布一致性问题，计算机行业的许多公司和研究人员提出了各种需要遵循的协议。也就是说，在云计算出现之前，应该解决分布一致性的问题。它依赖于许多协议。然而，对于大型甚至超大型分布式系统，无法保证所有子系统和子系统都使用相同的协议，也无法保证分布一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术成功地解决了这个问题。Google的Chubby是最流行的分布式资源管理系统。系统实现了Chubby服务锁定机制，使得分布一致性问题的解决不再单纯依赖某种协议或者算法，而是通过统一的服务（service）。
⑶并行编程技术：云计算采用并行编程模型。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函数库中。通过统一的接口，用户大量的计算任务自动同时、分布式地进行，一个任务自动划分为多个子任务，并行处理大量数据。
如果你想专业学习云计算，你将需要更多的时间和精力。科工昌提供的课程非常好。您可以根据自己的实际需求进行尝试。经过良好的测试后，您可以选择适合您的课程。只要你努力学真东西，你的未来就不会差。

---

二、

抱歉，您要查找的页面当前不可用。