云计算管理平台思想教育,云计算课程思政

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于云计算管理平台思想教育的问题，于是小编就整理了2个相关介绍云计算管理平台思想教育的解答，让我们一起看看吧。

1. 学习云计算，难吗？
2. 学大数据好还是云计算好呢，为什么？我有点纠结？

学习云计算，难吗？

做为一名云计算从业者，我想分享一下个人体会。首先，学习云计算难不难和学习者的动机有关。如果你学习云计算就是为了工作、赚钱，自然会全力以赴学，舍得花时间钻研，这样学起来就不难了。难者不会，会者不难。有志者事竟成，只要动机正，肯下功夫，就没有什么大不了的困难。其次，难易程度也和过去的经历和基础有关。比如一个同事，他之前做Azure代理，现在转学AWS, 发现大同小易，从而快速上手，一次性轻松通过了SAA考证考试。最后，难与不难也和是否有好的培训课程，是否有高质量的复习资料，是否有一个资深的老师等有关。

建议初学云计算的朋友，能系统的参与一些AWS组织的高质量培训，然后再结合自学目标与要求制定学习计划，快速掌握核心知识！

1.首先最好有一个学历基础，学的更快，没有也没关系，最重要的是要有兴趣，有兴趣意味着你会挤出时间在这方面提高自己，日积月累你就能成为专业

2.学好没有捷径，全在积累，积累就要靠多花时间了

3.当你积累够了就很容易了

4.在学的过程中，多实现一些小的目标逐步推进、循序渐进

相比开发类来说不难，主要是做服务器运维这块，中公优就业的云计算不错，主要是云计算学科负责人很厉害北大硕士曾在IBM任职，而且免费提供食宿 在环境中方面很好 性价比也很高

学大数据好还是云计算好呢，为什么？我有点纠结？

对于小白来说其实并没有哪个是难学的哪个是容易学的，毕竟你也都不会，主要还是看哪个的市场前景好一点，哪个的就业空间大一点，哪个的薪资高一点。推荐你学大数据，虽然大数据确实比云计算难一点，但是人家薪资高啊，而且公司抢着要

提及云计算、大数据、人工智能等这些时下最in的热词，相信即便是门外汉，也能聊上几句，但终究是知之甚少，无论是云计算，还是大数据，都不仅仅是一个简简单单的概念或者是定义而已，如果真要深入学习，更加不可能是一蹴而就的事情。

那么到底是学云计算好呢？还是学大数据好呢？首先我们要知道二者之间的关系以及它们的异同。

提及大数据，就不得不说说物联网，物联网每天都会产生海量数据，这是大数据的源头活水，是大数据的数据来源，而时下大热的人工智能，是依托于大数据而实现的，可以说没有大数据，就没有人工智能，而云计算，计算的对象与内容，就是大数据，所以说，云计算是不可能离开大数据而存在的，从这个角度来说，要想深入学习的话，最好还是先学大数据。

当然，学的不是这个概念，而是关于大数据的、与大数据有相关性的所有能够解决实际问题的方法、工具等等。

当然，无论是云计算还是大数据，都是时下乃至未来都会十分吃香的一种专业，学好这些专业，将来就业发展前景十分光明。

这个问题不是哪个好学不好学的问题，不管你想学习云计算还是大数据，都要求你要有稳固的基础知识和架构设计能力，大数据可能要求更高些，毕竟考验一个人对于大数据中的任务进行编程的能力。

先简单说一下云计算，云计算不是什么新的技术，只是一种创新的技术，他的底层离不开我们熟知的虚拟化（虚拟化厂商你要了解，熟知的vmware，思杰等），平台操作系统（linux.unix，windows等），数据库（oracle,mysql,db2,sqlserver等），存储技术，负载均衡，高可用，群集技术，分布式技术，安全技术等等，所以你要学习云计算，就要精通其中的一门技术，云计算技术从技术应用服务的场景可以划分为三个层次IaaS（基础架构即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务），如下图是云计算典型的基础架构图。

不难理解，IaaS层属于底层的东西，比如我们的虚拟化层，存储层等，使得我们的服务***形成***池的概念，用户不用关心他的服务器在什么地方，根据自己的需求，定制自己的***，也就是按需要购买***，在云时代，这些硬件都被变成了可用的***，通过虚拟化的技术打包放到***池中；PaaS层就是平台层，为我们的用户提供开发和业务运行的环境，比如我们的操作系统、数据库、中间件（Weblogic,WAS,Tomcat等）等；SaaS软件即服务，其实它是一种交付模式，这种模式对于产品比较稳健通用，升级部署相比较容易，适合中小客户对于业务需求比较固定，客户可以按照自己的需要快速开通应用和权限，快速上线交付使用，但是不太适合大企业，对于需求定制化程度高的企业，这里简单的提几个场景，比如现在比较流行的钉钉、企业微信等移动办公就是一种云服务，还有云OA，云CRM等等，现在很多传统的应用都在积极拥抱互联网，上云服务，为用户提供更好的技术产品和售后服务，也就是说我们传统的技术，产品，售后都可以打包成一种SaaS服务交付给客户。现在***部门也在积极推动***企业上云服务，所以从大局考虑出发，未来的一切产品，技术和服务都会变成一种SaaS服务在互联网这个大商店里面供用户挑选。

最后再来说一下大数据，大数据是现在我们企业提的比较多的技术，也是企业积累多年后对于数据的应用考虑，这是大的前提背景。我们先来对大数据技术抽丝剥茧，看看都有哪些技术，需要掌握哪些底层的和基础的知识，大数据虽然在国内很热，但不得不说，技术大多来源美国，我们只有应用的份，这里比较出名的如Hadoop，google的开源产品，非常佩服google的魄力，很多重量级的产品都开源，这里不多介绍google的背景了，像还是spark等工具，都是差不多的理念，那么这里面都有哪些知识，我觉得从两个层面来说吧，一、从运维层面来讲，你至少对于分布式概念要有清楚的认识，毕竟这是大数据的核心架构的一个重要概念之一，如果你要做运维，那么除了传统的网络架构，系统平台，数据库等等基础知识外，你还需要对大数据引擎工具Hadoop,spark等架构要有完整的认识，比如对于Hadoop里面的Mapreduce计算，和工作任务的分发等问题，再有就是你的trobleshooting的能力要强，能够识别和找到问题根源，这是所有运维人必须具备的技术和经验判断；从开发层面来讲，必须精通j***a毕竟整个架构和内部的任务发布，都是通过编程来实现的，如果不懂编程，那么这个将成为掣肘你学习大数据的壁垒。

总结，现在企业应用环境比较复杂，从应用角度来讲，大数据离不***计算，因为大规模的数据运算需要很多计算***，通过云厂商的布局，可以弥补企业***不足的短板，而且大规模运算需要很多***，但是并不是天天运算，所以企业也没有必要为了这次的运算购买昂贵的计算机***，完成浪费，土豪随意。不管你学习云计算还是大数据，都要能沉下心来学习以上基础知识，因为这些知识是构成这些架构的地基和砖瓦，只有这些扎实了，才能轻松面对世面上各种云和大数据的挑战，并且作者要形成结构化的学习思路，循序渐进的学习，日积月累，定能厚积薄发，不要被业界各种大的新的词汇给迷惑，只有将这些基础打扎实了，才有出路。

以上，希望对作者有用，不吝赐教。

到此，以上就是小编对于云计算管理平台思想教育的问题就介绍到这了，希望介绍关于云计算管理平台思想教育的2点解答对大家有用。