云计算的主要框架(云计算的架构图)

---

一、什么是公有云计算基础架构的基石

部署是公共云计算基础设施的基石。

分布式计算又称分布式计算，主要研究分布式系统如何进行计算。分布式系统是由一组计算机组成的系统，这些计算机通过网络相互连接以传输消息并允许组件进行交互以实现共同的目标。

它是将需要大量计算的工程数据分割成小块，在多台计算机上分别计算，计算结果上传，然后合并结果得出数据结论的科学。分布式系统的示例包括各种面向服务的体系结构、大型多人在线游戏和点对点网络应用程序。

---

二、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Linux操作系统的，比如Ubuntu、CentOs或者RDO。
编程：Python主要用于云计算。如果你对开发感兴趣，就接触源码，学习Python：了解云计算的概念和架构。建议购买相关书籍。
我没有接触过华为认证，所以不太清楚。不过，华为的云计算是基于OpenStack的。关于OpenStack认证建议，可以参考OpenStack（基金会）负责人推出的CertifiedOpenStackAdministrator。
云计算有三大关键技术：
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极限，实现IT架构的动态化，实现集中资源管理，使应用程序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。。
对于信息系统仿真来说，云计算虚拟化技术的重要性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能力。众所周知，信息系统仿真系统是一个计算量大的复杂系统。计算能力对系统运行的效率、准确性和可靠性影响很大，而虚拟化技术可以转换大量分散且未充分利用的数据。计算能力与计算负载较高的计算机或服务器集成，实现全网资源的统一规划和使用，从而在存储、传输、计算等多个计算方面实现高效率。
⑵分布式资源管理技术：大多数情况下，信息系统仿真系统将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，IT行业的许多公司和研究人员提出了各种协议。这些协议是云计算出现之前必须遵循的规则。得到解决。它基于许多协议。然而，对于大型甚至超大规模的分布式系统，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是最著名的分布式资源管理系统。系统实现了Chubby服务锁定机制，使解决分布一致性问题不再单纯依赖某种协议或算法，而是拥有统一的服务（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、负载均衡等细节都通过统一的接口汇总到函数库中，用户的大规模计算任务自动同时分布式执行。，一个任务自动划分为多个子任务，并行处理海量数据。
如果你想专业学习云计算，你更需要的是时间和精力。科工昌提供的课程非常好。您可以根据自己的实际需要进行咨询。经过良好的试用后，您将能够选择适合您的。只要你努力学真东西，你的未来就不会差。