怎麼開發雲技術

Ⅰ 雲計算要學習哪些知識呢

雲計算的學習一般包含五大階段：

雲計算第一階段：主要學習網路基礎，包括計算機網路(乙太網、TCP/IP網路模型)、雲計算網路(網路QoS、交換機與路由器)，配備有企業級項目實戰：IP地址配置與DNS解析。

雲計算第二階段：學習Linux基礎，包括Linux操作系統(文件許可權、作業控制與進程管理)以及Linux高級管理(Sed、Awk工具、源碼編譯)。企業級項目實戰為：雲數據中心主機CPU資源利用率實時統計、分析系統。

雲計算第三階段：學習Linux運維自動化，企業級項目實戰為Python+Shell實現企業級FTP文件統一管理。

雲計算第四階段：資料庫運維管理的學習，企業級項目實戰：MySQL Galera高可用集群環境部署、非同步消息隊列集群RabbitMQ部署與運維。

雲計算第五階段：企業級雲架構管理與綜合實戰(PaaS+TaaS)，項目訓練的是基於LAMP架構實現雲計算PaaS平台典型應用部署與運維，通過Nginx實現千萬級並發訪問處理。

拓展資料：

Linux操作系統高效率、應用廣，適用於各種設備中，在國內Linux的人才缺口逐漸擴大，就業方向多、崗位充足：

有雲計算方向、DBA方向、安全運維方向、系統運維方向、Python運維開發方向等。

linux學完可以選擇的工作崗位更是多種多樣，雲計算工程師、雲計算研發工程師、雲計算架構師、資料庫運維工程師、高級資料庫工程師、資料庫架構師、安全運維工程師、安全專家、安全架構師、系統運維工程師、高級系統運維工程師、系統運維技術專家、Python運維開發工程師、Python高級運維開發工程師、技術總監等。

Ⅱ 雲計算有哪些技術

雲計算涉及面廣，有數通背景，有權威認證，增加該領域的影響力.那雲計算有哪些技巧呢？

雲計算系統運用了很多技術，其中編程模型、數據管理技術、數據存儲技術、虛擬化技術、雲計算平台管理技術是最重要的.

(1)編程模型

MapRece是Google開發的java、Python、Chop編程模型，是簡化的分布式編程模型和高效的任務調度模型，用於大規模數據集(1TB以上)的並行運算.嚴格的編程模型使雲計算環境下的編程非常簡單.MapRece模式的思想是將要執行的問題分解為Map(映射)和Rece(簡化)的方式，首先通過Map程序將數據切割成不相關的塊，分配(調度)進行大量的計算機處理，達到分布式運算的效果，然後通過Rece程序將結果匯總輸出.

(2)大量數據分布存儲技術

雲計算系統由大量的伺服器成，同時為大量用戶服務，因此雲老答計算系統採用分布式存儲的方式存儲數據，並通過冗餘存儲的方式保證數據的可靠性.雲計算系統中廣泛使用的數據存儲系統是谷歌GFS和Hadoop團隊開發的GFS開源實現HDFS.

GFS即谷歌文件系統.

System)是一種可擴展的分布式文件系統櫻粗，用於大型、分布式、訪問大量數據.GFS的設計思想與傳統的文件系統不同，是為了大侍頌慧規模的數據處理和谷歌的應用特性而設計的.運行在廉價的普通硬體上，但可以提供容錯功能.可以為廣大用戶提供整體性能較高的服務.

一個GFS集群由一個主伺服器和大量的區塊伺服器組成，並被許多客戶訪問.主伺服器存儲文件系統的元數據包括姓名空間、訪問控制信息、從文件到塊的映射和塊的當前位置.也控制系統范圍的活動，如塊租賃(lease)管理、孤兒塊垃圾收集、塊伺服器之間的塊轉移.主伺服器定期通過HeartBeat信息與各個塊伺服器通信，向塊伺服器發出指令，收集其狀態.GFS中的文件分為64MB塊，用冗餘存儲，每個數據在系統中存儲3個以上的備份.

客戶與主伺服器的更換僅限於元數據的操作，所有數據方面的通信都直接與區塊伺服器聯系，這大大提高了系統的效率，防止主伺服器負載過重.

(3)大量數據管理技術

雲計算需要處理和分析分布的大量數據，因此數據管理技術必須能夠有效地管理大量數據.雲計算系統中的數據管理技術主要是谷歌BT(BigTable)數據管理技術和Hadoop團隊開發的開源數據管理模塊HBase.