使用Ansible自动化管理你的云计算架构（ansible自动化部署）-易百易数码科技

什么是云计算基础架构的核心和基础

虚拟化则是今天云计算基础架构的核心，是云计算发展的基础。而后随着网络技术的发展，逐渐孕育了云计算的萌芽。

云计算要学网络技术吗

需要，网络技术是其中一方面。

云计算架构学习课程大纲如下：

基础篇

1. Linux 系统管理实战

2. Shell 编程开发实战

3. Docker 容器引擎应用

4. Jenkins 构建CI/CD

5. Ansible 自动化运维进阶篇

6. LVS 高负载均衡架构

7. MySQL关系型数据库架构

大数据与云计算入门要求

大数据云计算入门要求包括了解和熟悉信息系统的管理，以及信息系统的加密。

要入门大数据和云计算，首先需要具备一些基础的计算机知识，包括操作系统、计算机网络、数据结构和算法等。此外，还需要掌握至少一门编程语言，如Python、Java或C++等。

对于大数据技术，需要了解数据采集、预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

同时，对于云计算，需要理解云计算的基本概念、模型、服务类型等，并熟悉自动化和编排工具，如Ansible、Chef、Puppet等。

大数据和云计算是当今数据处理和存储领域的热门技术，入门要求如下：
数学基础：大数据和云计算都涉及到数据分析和处理，因此需要具备一定的数学基础，如线性代数、概率论、统计学等。
编程技能：掌握至少一门编程语言，如 Python、Java、R 等。这些语言在大数据和云计算领域中被广泛使用。
数据库知识：了解关系型数据库和非关系型数据库的基本概念和操作，如 SQL 和 NoSQL。
数据结构与算法：熟悉常见的数据结构和算法，如树、图、排序、搜索等，这对于数据处理和优化非常重要。
操作系统：了解操作系统的基本原理和常用操作系统的使用方法，如 Linux。
网络知识：掌握网络的基本概念和协议，如 TCP/IP、HTTP 等。
云计算平台：熟悉云计算平台的使用，如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform 等。
大数据处理框架：学习大数据处理框架，如 Hadoop、Spark 等，了解它们的安装、配置和使用。
数据分析工具：掌握数据分析工具，如 Excel、Tableau、PowerBI 等，能够进行数据可视化和报告撰写。
学习能力：大数据和云计算领域发展迅速，需要不断学习新技术和新方法，因此具备良好的学习能力和自我驱动力非常重要。
业务理解：了解相关业务领域的知识，能够将技术应用到实际业务场景中，解决实际问题。
总之，大数据和云计算入门要求具备多方面的知识和技能，包括数学、编程、数据库、算法、操作系统、网络、云计算平台、大数据处理框架、数据分析工具等。同时，还需要具备良好的学习能力和业务理解能力，不断更新自己的知识和技能，以适应技术的快速发展和业务需求的变化。

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