云计算入门岗位

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一、云计算的工作岗位有哪些？

主要分为：云计算管理员、云计算架构师、云计算安全经理、云应用开发人员

企业需要人员支持云部署配置并进行管理和监控任务。该员工是云计算经理。让他们为云计算职业做好准备需要扎实的知识基础、教育、培训和认证，但要确保他们的技能是最新的。

管理员的主要工作是管理云计算基础设施。因此，公司面试官会询问应聘者的云计算管理经验以及熟悉的工具和平台。此外，还需要了解核心云平台、监控工具和配置管理系统（例如Ansible和Zenoss）。面试官希望应聘者通过展示如何使用这些工具来解决问题和改善用户体验来提供真实的示例。

2.云计算架构师

云计算架构师考虑全局：他们监督云计算策略，包括部署规划、应用程序设计和管理。由于云计算技术不断变化，云计算架构师必须了解当前趋势，以确保环境的高效运行。

公司希望云计算架构师能够处理未来的系统。企业三年以上的云战略是有长期考虑的。并可以制定更好的路线图，为公司做好充分准备。

平台之间的可移植性对于公司来说是一个重要问题，因此在面试过程中可能会出现容器体验。云架构师需要了解容器的功能以及它们如何适应云策略。

此外，OpenStack等开源平台是寻求定制云计算的公司的热门选择。研究供应商和供应商中立的认证，以从事云计算职业。

3.云计算安全经理

安全始终是企业首要关注的问题，云计算安全经理的作用就是保证云部署的安全。准备好迎接挑战。候选人必须完成正式培训和认证，例如：B.认证信息系统安全专家，这是简历的一个重要方面。虽然扎实的教育基础很重要，但面试官希望候选人能够在现实世界中应用这些技能。

关于云计算安全，考生也有很多参与的机会和因素，并且必须表现出针对各种云基础设施设计、实施和维护云安全策略的能力。云计算系统面临的威胁和风险日益增加，因此管理人员必须不断监控环境。需要跟踪云安全趋势并掌握加密、访问控制和多因素身份验证等各种工具和流程。

4.云应用程序开发人员

随着云计算的发展，公司开发和部署软件的方式也在不断变化。由于这些变化，企业需要更多的云应用开发人员；他们还希望开发人员承担通常与建筑师、工程师、分析师和技术人员相关的角色。但是，候选人还必须接受过编程培训，并确保了解您的潜在雇主使用哪些语言以及您是否已经了解该语言。

高级信息：

该职位所需技能：

1.云计算管理员

拥有DevOps技能

面试官可能会询问应聘者是否会采用DevOps工具，特别是随着越来越多的公司追求这种模式。它允许云计算管理员获得使用DevOps相关工具（例如Jenkins和ChefServer）的经验。如果他们拥有公司所需的直接编程知识，请提及他们熟悉的语言，例如：、C/C++或C#。

2.云计算安全经理

经理必须具备良好的沟通能力，为组织内的员工制定政策，并学习如何实施治理和合规标准（例如PCIDSS）。

3.云应用程序开发人员

考生最好应该在流行的云平台（例如AmazonWebServices、Google和Azure）上获得实践开发经验。通过采用多云，候选人可以熟悉不同的平台及其互操作性，从而受益匪浅。

企业雇主需要确保申请人的技能非常适合公司，因此会询问发展流程。候选人使用的管理和开发工具越多，面试官就越能评估候选人是否可以过渡到他们的工具集。

强调自动化的重要性，尤其是在处理DevOps、持续集成和持续交付时。敏捷模型在公司中很流行，因此拥有这些模型的经验以及跨部门和角色协作的能力是一个巨大的优势

参考：-云计算

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二、Linux云计算学习出来能做什么工作

运维工程师
主要负责具体产品的运维工作，必须具备一定的开发能力，对业务有深入的了解，能够判断系统架构的优缺点业务把控确定相关。运维工程师在业务发展中的作用。
运维平台研究工程师
该专业专门研究运维相关的通用平台和技术。并具有较高的研发能力长期发展方向是成为各垂直领域的技术专家。
3数据库工程师
数据库工程师是一个非常重要的岗位，普遍受到企业重视，还有数据库核心、数据库等细分。长期发展是数据库领域的技术专家、架构师。
4运维总监
该职位需要丰富的运维经验，对协调和推广能力要求较高，并且具备一定的后续转型技术岗位。展开信息学习Linux云计算运维后，你该选择什么样的工作？

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三、大数据云计算学习完可以从事什么工作？随着云时代的进步，大数据也越来越受到人们的关注。云计算和大数据长期以来密不可分。掌握云计算和大数据也意味着掌握大数据开发工程师、Spark开发工程师等的实时共享和离线开发框架。Flink开发工程师等站点。
以下是各个阶段适合的职位：
第一阶段：
基础知识（linux操作基础、shell编程、hadoop集群环境准备、zookeeper集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、jmap命令使用、jstack命令使用、VisualVM工具使用、JVM垃圾回收算法、JVM垃圾驱动、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。大家在完成了前面提到的初步学习之后，就能够完成中小型项目的常用自动化脚本了。
第二阶段：
Hadoop环境搭建2.0（原hadoop集群搭建、CDH集群搭建版本）、hdfs（hdfs入门、深入hdfs）、mapreduce（mapreduce入门、深度学习中的mapreduce、mapreduce进阶）、net、hive（hive安装、hive基本操作、hive使用、hive调优）、辅助系统工具（sesc、azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。过这个阶段，他们就基本具备了线下工作的资格，包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等领域。
阶段3：
Kafka消息队列、storm编程（storm编程、eventstrom实时看板、高级应用storm）。完成第三期学习后，大家将胜任Storm实时计算相关工作，包括ETL工程师、大开发工程师、Storm流计算工程师等岗位。
第四阶段：
项目开发（strom日志报警、strom路线项目开发）。了解了项目流的开发后，大家就有资格从事开发项目的计算流、项目的计算流、大数据开发引擎等相关岗位。
阶段5：
Scala编程（Scala基本语法、Scala面向对象编程、Scala形式匹配、Scala参与者介绍、参与者实践、Scala高阶函数、隐式转换和隐式转换）参数、Akka编程实践）、spark（spark概述、spark集群安装、SparkHA高可用部署、spark软件、RDD视图、RDD创建、常用RDD操作算子、RDD客户端、RDD缓存机制、DAG生成、spark里程碑、SparkSQL概述、DataFrame介绍及与RDD的比较、DataFrame常用操作、DataSet介绍、SparkSQL查询执行程序、SparkonYarn介绍、Spark概述、SparkStreaming原理、DStream相关操作、Dstream操作实践、Sparkling集成流实践、Sparkling集成kafka实践）、hbase（hbase介绍、hbase部署、hbase基本操作、hbase过滤器、hbase原理、hbase部署）。完成第五级学习后，所有人都将有资格从事Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师Hbase工程师等。
第六阶段：
用户形象（用户期望、用户形象模型、用户形象环境、用户形象开发、与hbase集成、hbase与phoenix集成、项目可视化）。完成大数据Spark项目后，您可能有资格从事Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户系统工程师和数据分析师。
第7阶段：
Flink（Flink入门、Flink流程、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的学习后，每个人都将胜任Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等职位。
阶段8：
机器学习入门（机器学习概念、机器学习数学基础）、机器学习语言基础（Python语言、Python分析实用库、肖像标题预测用法）学习构建集成人才流失模型、数据挖掘操​​作、推荐系统以及实际点击率估算的算法。完成最终学习后，您将能够胜任机器学习、数据挖掘和其他相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘和机器科学工程师，填补劳动力中快速增长的人才缺口。人工智能领域。