yyzn  2022-04-07 09:35:36  VR/AR |   查看评论   

Linux基础:云计算涉及的平台都基于Linux操作系统,ubuntu、CentOs或是RDO,都是。编程:云计算用的比较多的是Python,如果有兴趣做开发,接触源码,学习下Python.云计算:搞懂云计算概念与架构,建议买相关书籍看。华为的认证没有接触过,不确定。不过华为云计算是基于OpenStack的,OpenStack的认证建议可以看看OpenStack官方(基金会)推出的Certified OpenStack Administrator.云计算的关键技术有三大点:⑴虚拟化技术:云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化,它是涵盖整个IT架构的,包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化,它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和数据隔离开来,打破硬件配置、软件部署和数据分布的界限,实现IT架构的动态化,实现资源集中管理,使应用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,云计算虚拟化技术的应用意义并不仅仅在于提高资源利用率并降低 成本,更大的意义是提供强大的计算能力。众所周知,信息系统仿真系统是一种具有超大计算量的复杂系统,计算能力对于系统运行效率、精度和可靠性影响很大,而虚拟化技术可以将大量分散的、没有得到充分利用的计算能力,整合到计算高负荷的计算机或服务器上,实现全网资源统一调度使用,从而在存储、传输、运算等多个计算方面达到高效。⑵分布式资源管理技术:信息系统仿真系统在大多数情况下会处在多节点并发执行环境中,要保证系统状态的正确性,必须保证分布数据的一致性。为了分布的一致性问题,计算机界的很多公司和研究人员提出了各种各样的协议,这些协议即是一些需要遵循的规则,也就是说,在云计算出现之前,解决分布的一致性问题是靠众多协议的。但对于大规模,甚至超大规模的分布式系统来说,无法保证各个分系统、子系统都使用同样的协议,也就无法保证分布的一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术圆满解决了这一问题。Google公司的Chubby是最著名的分布式资源管理系统,该系统实现了Chubby服务锁机制,使得解决分布一致性问题的不再仅仅依赖一个协议或者是一个算法,而是有了一个统一的服务(service)。⑶并行编程技术:云计算采用并行编程模式。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一个函数库中,通过统一接口,用户大尺度的计算任务被自动并发和分布执行,即将一个任务自动分成多个子任务,并行地处理海量数据。如果你想要专业的学习云计算,更多需要的是付出时间和精力。课工场的课程很不错,你可以根据自己的实际需求去实地看一下,先好好试听之后,再选择适合自己的。只要努力学到真东西,前途自然不会差。

如果你侧重IaaS层, 则你需要掌握虚拟化的知识,了解目前的vmware\xen和kvm,虚拟化相关关键技术,以及计算资源调度技术。如果你要涉及存储领域,则需要掌握的相关技术更多。如果你侧重PaaS层,则你需要根据你的应用场景,掌握平台的架构、开放的能力有哪些、如何进行开放等。如果你侧重SaaS层,则你只需要关注用户需求,考虑如何来实现软件的多租户和管理。

 

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