分钟搞懂云计算,云计算入门指南

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云计算该怎么学习？

作为一名IT从业者，我来回答一下这个问题。在工业互联网的推动下，大量的传统行业企业纷纷开始实现业务上云，未来基于云计算也可以打造大数据和智能化的相关应用，所以当前对于职场人来说，学习一定的云计算知识还是有必要的。要想系统学习云计算知识，通常需要经过以下几个阶段：第一：云计算平台。云计算的基础是云计算平台，而云计算平台的核心则是“虚拟化”，通过虚拟化技术，云计算把各种计算资源进行动态化管理，以实现计算资源的有效利用和合理应用。

初学者可以从开源的云计算平台（OpenStack）开始学起，通过自己动手搭建一个云计算平台来提升对于云计算的认知能力。第二：云计算服务。对于云计算简单的理解，是通过互联网为用户提供“廉价的”服务，但是随着PaaS服务能力的提升，云计算目前已经从早期的“廉价”过渡到了全场景服务领域，虽然使用成本有所提升，但是也有了明显的价值增量。

在产业互联网时代，很多行业内的创新应用都会基于PaaS来进行展开，所以掌握如何运用PaaS来开发行业应用具有比较现实的意义。目前一些大型科技公司会为特定的行业领域开发专属的PaaS平台，这也会在一定程度上降低开发门槛。第三：云计算应用。对于大部分普通职场人来说，使用云计算都会落实到具体的云计算应用上，而云计算应用通常是以SaaS方式进行交付的。

云计算应用需要借助于云计算平台进行服务支撑，虽然云计算应用对于用户来说是“透明的”，但是了解SaaS的技术结构对于合理应用云计算产品也是比较重要的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如何通俗的理解云计算？

谢谢邀答。大多数情况下，如果提起云计算，许多人的第一反应一定是，这是一种高深莫测的科技。事实上，普通人不懂云计算，可以说非常正常，毕竟有时虽然接触到的事物上没有贴着标签——你现在使用的是云计算哦。不过呢，经过这么多年的发展，它早已成为你我生活的一部分，就像“水电煤气”一般，接下来简单地了解一下它究竟是什么。

云，如果从技术层面上说，其实就是指一个独特的信息环境。你可以借助它通过网络，用便利、并且具有弹性的方式，获取大规模资源（包括网络、存储、应用和服务等）。并且，你还会发现这些资源在使用的时候比平时的反应更快、效率更高。如果上面那样说还不够通俗的话，可以接着往下看。其实，最直接的方式就是把云计算理解为是一种计算方式。

要说它的功能吧，最主要的是能够将软件应用和一些作为基础设施的底层硬件隔离开来。通过对他们的整合，让逻辑化更强烈一些，这样就可以实现大规模资源池化，高度自动化的共享、配置、调度基础设施资源，充分优化资源利用，统一配置、统一管理，提升资源的可运维性、安全性性，解决应用开发、测试和快速部署等等问题，让大家拥有更多的研发、部署、管理、维护等解决方案能力。

按照这样的情况，当你需要计算、平台、软件等资源的时候，就可以用简单方式获取与释放它们，并且在搭建一些相应的解决方案的时候，难度和使用成本都会有所降低，对灵活完成和交付目标任务有所帮助。也许通过下面的例子，你能够更加直观地感受到云计算是什么，它又在我们的生活中做了什么。在2018杭州云栖大会上，刘雨扣夫妇的故事可以说令人印象深刻。

两夫妻在京杭大运河跑船13年了，但是最令他们头疼的是每年需要花费十几天时间办理船舶年审，不仅时间长，还需要在不同的部门之间来回跑很多次。但是自从阿里云打通政府数据后，杭州市港航管理局推出了“最多跑一次”服务，很多事项都可以在网上进行申请和办理。如今，他们只要花一天时间，跑一次就能办完所有手续。是不是觉得很迅速？其实关于云计算还有很多可以说，欢迎留言和我互动哦。

入门云计算有什么好的建议？

谢邀想要入门云计算首先需要了解云计算的基础知识，如什么是云计算，云计算的分类，云计算的优势等等，这些都可以从网上百度一下做一个大体上的了解。然后，我建议从hadoop开始，它是一个分布式系统架构，利用集群进行运算和存储，它有自己的分布式文件系统HDFS，和数据处理机制MapReduce框架，功能非常强大。

学习云计算需要哪些基础条件？

51CTO数字化人才来回答这个问题：　　云计算发展至今，已历经十年之久。如今的云计算，从技术种类，功能产品，到行业和市场发生了巨大的变化。很多爱好者对云计算的认知和需求，也从当年的粗浅概念，发展到渴望深度探索的阶段。　　因广大爱好者个人能力的不同，另外个人的技术水平也有不同。下面以初学者和云计算工程师两个方面给一些建议：　　如果您是一个未曾进行云计算相关的工作的人，需要学习云计算，就要具备操作系统，网络，应用服务等知识。

市面上实现云计算的厂商已经有很多了。商业阵营的微软，IBM，谷歌,VMWARE，华为，都有非常成熟的产品。如果资金充裕，购买任意一款云产品，您就会得到非常专业的技术支持和服务。(开个玩笑，一般也买不起啊)如果您只是一个普通爱好者，我建议选择开源阵营的KVM,XEN，OPENSTACK，DOCKER等技术入手，因为他们的开源(免费)特性，所以近些年来广泛受到各大IT互联网公司和爱好者的热捧。

　　学习开源阵营的云计算技术，要从Linux系统的管理和使用的角度进入学习(20天左右)，以及小部分的计算机网络通信技术(5天左右)，为云中的虚拟网络技术打下基础。随后还要对SHELL开发，数据库系统有一定的了解(10天左右)。这个时候，就有条件可对核心的云计算技术开展全面的学习了。如：KVM，OPENSTACK，DOCKER容器，等云技术(20天)掌握其中的架构，功能角色以及Iaas，Paas，Saas层级分类，掌握私有云的部署和运维能力。

　　如果您是一个已经参加相关工作的人士，对上述内容多少有些了解。那对您的建议是，在精通上述内容的同时，还需要对Python这门语言进行深入学习，能够在云平台上，对云计算服务，容器服务，集群服务，缓存等常用服务器，进行全方位的监控和管理工作，以及二次开发工作。这才能算上一个比较全面的云计算专家。因为你将面对的不在是过去的独立服务器，机房，设备。

作为大数据云计算的新生怎么样可以入门学习？

看过评论当中很多大牛推荐了如何了解云计算的概念还有书籍，题主可以通过了解云计算的概念之后开始逐步学习，这边给题主推荐的就是云计算入门的方法。懒人目录：云计算 运维开发基础知识云计算相关知识进阶运维云计Python运维开发一、云计算 运维开发基础知识这个部分我们需要的就是运维基本功包含内容：运维基础、linux系统概述、linux系统安装、linux基本指令、VIM编辑器、Linux用户权限、Liunx系统机制、LAMP环境配置 开源项目实战（YUM）；看下图更清晰：技术要点：运维发展史、计算机概述，硬件组成，软件应用，操作系统Linux系统概述，虚拟机，CentOS x64系统安装，CentOS系统配置、基本的Linux指令VIM编辑器介绍，三种模式（命令模式，输入模式，末行模式），相关VIM指令，VIM项目实战用户和组概念，用户和组相关操作，Linux用户权限配置，企业实际案例应用系统模式、用户操作、网络配置、SSH、FQDN、chkconfig、ntp、防火墙、RPM包、定时任务LAMP环境概述、LAMP环境编译安装、YUM指令、YUM指令配置LAMP环境、开源项目实战二、云计算相关知识进阶运维进阶这部分，我们直接将知识点罗列到思维导图上面方便大家理解。

后面是每一个总板块的细分技术要点，可以逐步去学习理解。技术要点：网络概念、IP、网卡、网线、交换机、路由器、局部网、广域网、网络应用实战Linux基本指令回顾、Linux高级指令详解Linux软件包概述、Linux下常见软件包管理添加新硬盘、fdisk指令概述、Linux分区概述、Linux分区实战、几个基本概念（PV、VG、PE、LV）、LVM操作实战Raid概述、基本原理、关键技术、Raid等级、Raid应用选择sshd服务概述，yum源配置，sshd服务安装与配置实战，公私钥概念，ssh免密码登录ftp服务概述，ftp安装与配置实战，nfs服务概述，nfs安装与配置实战，samba服务概述，samba安装与配置实战DNS概述、DNS详解、DNS域名服务实战网站访问流程、服务程序介绍（Apache、Nginx、IIS、Tomcat）、阿里云产品介绍、LAMP服务器构建日志概念与应用场景、日志的种类、日志查看的相关指令、rsyslog介绍、实践部署MySQL概述，MySQL安装，MySQL配置，MySQL基本操作、MySQL索引、MySQL备份与还原、MySQL主从复制、MySQL读写分离、MySQL企业级应用实战三、运维云计算技术要点：大数据概念概述，Hadoop HDFS大数据服务器架构， wordcount入门，MR编程实例，Python脚本编程实战虚拟化技术概述，Xen、VMware、KVM虚拟化对比与实践公有云概述、阿里云/华为云应用实战Openstack概述，OpenStack组件功能介绍，OpenStack安装与配置，OpenStack私有云运维实战; ES私有云运维实战Docker概述，Docker部署，Docker容器，Docker镜像仓库、Docker实战Kubernetes概述、Kubernetes安装与部署、Docker Kubernetes集群实战学完此阶段可掌握的核心能力：1、熟练掌握虚拟化技术；2、掌握公有云与私有云架构实战；3、熟练使用容器与容器编排工具；4、熟练掌握大数据服务器架构。

学完此阶段可解决的现实问题：能够使用KVM实现虚拟化；能够熟练使用Docker容器；能够熟练使用Kubernates容器编排工具；能够掌握公有云与私有云服务器架构实战；能够独立构建Hadoop大数据服务器。四、Python运维开发技术要点：HTML简介、HTML标签详解、字符编码的奥秘、HTML5新特性与常用标签CSS简介、CSS的引入方式、CSS基本选择器、CSS属性、盒子模型、CSS浮动、CSS3新特性与常用属性、CSS应用案例JavaScript概述、Javascript注意点、直接量、数据类型、流程控制、数组、函数、字符串、BOM模型、DOM模型、jQuery框架实战Python Django开发企业自动化运维平台学完此阶段可掌握的核心能力：掌握Web前端开发相关技术如HTML5/CSS3/JavaScript；掌握Python运维相关模块；掌握Python Django框架；具备一定的Python运维开发能力。

想往云计算/大数据方向发展，学习路线是什么？

先搞清云和大数据的概念和关系 ，就自然知道如何学习路径了；AI、大数据与云计算的关系 说到AI，总是不可避免的联想到大数据与云计算，这三者可谓相辅相成，只有三者结合起来，才有可能成为真正的人工智能。只有我们搞清楚三者之间的关系应用起来就得心应手，而不是盲目冒进。 AI、大数据与云计算的概念 简单来说，AI是基于计算机软硬件，通过模拟人类思考和智能行为的一种理论方法和技术。

而云计算则是将服务器、存储器、存储设备以及网络等资源整合起来封装成一种IT服务的模式，为客户提供相关的按需一站式服务。大数据则是将结构化数据和非结构化数据形成的所有数据整合起来，也就是企业内部管理、业务运作数据和外部互联网上的相关数据整合起来用以分析发现数据背后相关关系的信息资产，来优化业务和管理。 从上述三者的简单概念我们不难就发现三者之间都有着一定的关联。

云计算是一切新it的基础，企业部署了云计算，通过云把内外资源集中、整合起来，才可能有大数据的分析，所以云是大数据和AI的基础。然后由大数据便自然进化到AI层面。所以大数据又是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。 三者存在紧密相关的联系 谷歌的AlphaGo就是这么一个典型的例子，通过大数据中的无数棋谱加以学习，才能够在后面进化到打败人类围棋高手的程度。

只有通过云计算来采集相关的数据而形成大数据，而只有在云上形成的数据才可能称之为大数据，通过云计算则可以对这些数据进行分析，变成有用的信息。 AI与云计算就是一体双生，两者都可以进行计算，AI可以进行学习，而云计算则可以进行分析，甚至可以说，两者的未来都是相同的。 三者之间的关系，在目前来看已经越来越模糊，他们的边界已经无法再进行清晰的定义。

人工智能之所以大火，就是因为基于其关键的技术——深度学习，而这项技能，只有在在云计算与大数据日趋成熟之后才得到实质性进展的。 企业数字化转型从向云演进开始 传统企业在新时代的数字化转型的第一要务是向云演进，只有通过云把企业的内外部资源整合起来逐步积累成大数据，基于大数据的分析来优化企业管理和业务以及市场上细分客户，为客户提供好的体验和一站式服务，从而提升企业竞争力，打造智慧企业并逐步具有一定的AI能力，向工业4.0演进，最终实现企业的数字化转型，形成C2B的业务模式！ 大数据和AI的深入理解 大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。而大数据思维创新应用者，通过对大数据的组合引用实现新的商业模式创新，获取潜在空白市场的收入。 大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值。 基于云和大数据才使得AI有了长足发展 在云计算与大数据成熟沃土上才有AI的高速发展，AI主要包括计算机实现智能的原理、制造类似与人脑智能的计算机，是计算机能够实现更高层次的应用。

并且AI还涉及到计算机科学、心理学、哲学以及语言学等学科。 从思维观点看，AI不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进AI的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，AI学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入AI学科，它们将互相促进而更快地发展。

AI目前市场最为广阔，作为替代人力劳动的工具，在一些场景中，AI的效率要比人类更高，并且还能保持稳定的质量以及更好的服务，从而创造更多的商业价值。 小结 AI、云计算以及大数据，发展到如今，它们的边界也越来越模糊，所产生的的职能重叠性也越来越高，相信在最后，这三者终将会融为一体，将深刻改变人类社会的发展！ 。

元宇宙火热,产业链详细阐述,重点归类分析!一、底层技术1、算力-云计算(紫光股份icon、浪潮信息)2、算力-IDC(奥飞数据、光环新网icon)3、边缘计算(中科创达、当虹科技)4、5G网络(中兴通讯、中国联通)5、物联网(和尔泰、移远通信)二、硬件／软件1、硬件端-零部件-芯片(瑞芯微、全志科技)2、硬件端-零部件-PCB(鹏鼎控股。