클라우드 컴퓨팅 기술을 배우려면 어떤 지식이 필요합니까?

Linux 기본 사항: 클라우드 컴퓨팅과 관련된 플랫폼은 모두 ubuntu, CentOs 또는 RDO와 같은 Linux 운영 체제를 기반으로 합니다.

프로그래밍: Python은 클라우드 컴퓨팅에서 주로 사용됩니다. 개발에 관심이 있다면 소스 코드를 접하고 Python을 배우십시오.

클라우드 컴퓨팅: 개념과 아키텍처를 이해하십시오. 클라우드 컴퓨팅 관련 서적을 구입하는 것이 좋습니다.

화웨이 인증을 접해본 적이 없어서 잘 모르겠습니다. 하지만 Huawei Cloud Computing은 OpenStack을 기반으로 합니다. OpenStack 인증 권장 사항은 OpenStack 공식(재단)에서 출시한 Certified OpenStack Administrator를 확인하세요.

클라우드 컴퓨팅에는 세 가지 핵심 기술이 있습니다.

⑴가상화 기술: 클라우드 컴퓨팅 가상화 기술은 기존의 단일 가상화와 다릅니다. 리소스, 네트워크, 애플리케이션 및 데스크톱의 시스템 전체 가상화를 포함하여 전체 IT 아키텍처를 포괄합니다. 소프트웨어 애플리케이션과 데이터를 분리하여 하드웨어 구성, 소프트웨어 배포 및 데이터 배포의 경계를 허물고, IT 아키텍처의 역동성을 실현하고, 중앙 집중식 리소스 관리를 실현하고, 애플리케이션이 가상 리소스와 물리적 리소스를 동적으로 사용할 수 있도록 하며, 시스템을 개선하는 능력 요구와 상황에 적응합니다.

정보 시스템 시뮬레이션에서 클라우드 컴퓨팅 가상화 기술의 적용 중요성은 자원 활용도를 높이고 비용을 절감할 뿐만 아니라 강력한 컴퓨팅 기능을 제공하는 것입니다. 우리 모두 알고 있듯이 정보 시스템 시뮬레이션 시스템은 계산량이 많은 복잡한 시스템입니다. 컴퓨팅 성능은 시스템 운영 효율성, 정확성 및 신뢰성에 큰 영향을 미치며, 가상화 기술은 분산되어 활용도가 낮은 대량의 데이터를 변환할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능 컴퓨팅 부하가 높은 컴퓨터 또는 서버에 통합하여 전체 네트워크에 걸쳐 통일된 스케줄링 및 리소스 사용을 달성함으로써 저장, 전송 및 컴퓨팅과 같은 여러 컴퓨팅 측면에서 높은 효율성을 달성합니다.

⑵분산 자원 관리 기술: 대부분의 경우 정보 시스템 시뮬레이션 시스템은 다중 노드 동시 실행 환경에 있게 됩니다. 시스템 상태의 정확성을 보장하려면 분산 데이터의 일관성이 보장되어야 합니다. 분산 일관성 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 업계의 많은 기업과 연구자들은 다양한 프로토콜을 제안해 왔습니다. 즉, 클라우드 컴퓨팅이 등장하기 전에는 반드시 따라야 할 규칙입니다. 많은 합의에 따라 해결됩니다. 그러나 대규모 또는 초대형 분산 시스템의 경우 모든 하위 시스템과 하위 시스템이 동일한 프로토콜을 사용한다는 보장이 없으며 배포 일관성 문제가 해결된다는 보장도 없습니다. 클라우드 컴퓨팅의 분산 자원 관리 기술은 이 문제를 성공적으로 해결합니다. Google의 Chubby는 가장 유명한 분산 리소스 관리 시스템입니다. 이 시스템은 Chubby 서비스 잠금 메커니즘을 구현하여 배포 일관성 문제를 더 이상 프로토콜이나 알고리즘에만 의존하지 않고 통합된 서비스(서비스)를 갖습니다.

⑶ 병렬 프로그래밍 기술: 클라우드 컴퓨팅은 병렬 프로그래밍 모델을 채택합니다. 병렬 프로그래밍 모드에서는 동시 처리, 내결함성, 데이터 분산, 로드 밸런싱 등의 세부 사항이 모두 함수 라이브러리로 추상화되어 통합 인터페이스를 통해 사용자의 대규모 컴퓨팅 작업이 자동으로 동시에 분산 실행됩니다. , 작업은 자동으로 여러 작업으로 나누어 대용량 데이터를 병렬로 처리합니다.

클라우드 컴퓨팅을 전문적으로 배우고 싶다면 더 필요한 것은 시간과 에너지이다. 케공창에서 제공하는 강좌는 매우 훌륭합니다. 실제 필요에 따라 살펴보고 자신에게 맞는 강좌를 선택하세요. 실제적인 것을 배우기 위해 열심히 노력하는 한, 당신의 미래는 나쁘지 않을 것입니다.