Mākoņdatošanas mācību resursi un tendences: praktiski rīki un kursu ieteikumi

Mākoņdatošana ir iekļuvusi visos mūsu dzīves aspektos, sākot no straumēšanas video līdz tiešsaistes iepirkšanās un beidzot ar sarežģītiem AI modeļiem, un tā nevar iztikt bez mākoņdatošanas atbalsta. Mākoņdatošanas tehnoloģiju apguve ne tikai uzlabo personīgo profesionālo konkurētspēju, bet arī ļauj labāk izprast un izmantot digitālo pasauli. Šis raksts, pamatojoties uz nesenajām diskusijām par "Cloud" vietnē X/Twitter, apkopo mākoņdatošanas mācību resursus, praktiskus rīkus un ieskatu nākotnes attīstības tendencēs.

Mākoņdatošanas mācību resursi: bezmaksas kursi un sertifikācija

Diskusijās vietnē X/Twitter daudzi lietotāji dalījās ar informāciju par bezmaksas mākoņdatošanas kursiem. Šie kursi aptver mākoņdatošanas pamatzināšanas, AWS sertifikāciju un kombināciju ar citām tehnoloģijām, piemēram, Web izstrādi un IBM Cloud.

• Bezmaksas tiešsaistes kursi: Vairāki lietotāji dalījās ar bezmaksas kursu saitēm, kas aptver tādas jomas kā mākslīgais intelekts, mašīnmācīšanās, mākoņdatošana, ētiskā uzlaušana, datu analīze, AWS sertifikācija, datu zinātne un lielie dati. Lai gan šiem kursiem parasti ir laika ierobežojumi vai vietu ierobežojumi, tie ir ļoti laba iespēja lietotājiem, kuri vēlas sākt darbu vai ātri izprast ar mākoņdatošanu saistītās tehnoloģijas. Jāņem vērā, ka, izvēloties kursus, jāpievērš uzmanība kursa reputācijai, pasniedzēja pieredzei un tam, vai tiek piedāvātas praktiskas iespējas.

• AWS sertifikācijas kursi: AWS sertifikācija ir viena no populārākajām sertifikācijām mākoņdatošanas jomā. Tā var pierādīt jūsu AWS mākoņpakalpojumu pārzināšanu un uzlabot jūsu profesionālo konkurētspēju. Daži lietotāji dalījās ar veidiem, kā bez maksas iegūt AWS sertifikācijas kursus, kas ir ļoti svarīgi lietotājiem, kuri vēlas strādāt ar AWS saistītos darbos.

• Web izstrādes un IBM Cloud kombinācija: Daži kursi apvieno mākoņdatošanu ar tādām tehnoloģijām kā Web izstrāde un IBM Cloud, nodrošinot visaptverošāku mācību ceļu. Šāda starpdisciplināra mācīšanās palīdz izglītojamajiem labāk izprast mākoņdatošanas vērtību praktiskos lietojumos.

Praktiski ieteikumi:

1. Reģistrējieties pēc iespējas ātrāk: Bezmaksas kursiem parasti ir laika vai vietu ierobežojumi, tāpēc, tiklīdz atrodat kursu, kas jūs interesē, reģistrējieties pēc iespējas ātrāk.
2. Izveidojiet mācību plānu: Mākoņdatošana aptver ļoti plašu zināšanu loku, tāpēc ieteicams izveidot detalizētu mācību plānu un pielāgot to atbilstoši savai faktiskajai situācijai.
3. Praktizējieties: Teorētiskā apmācība ir svarīga, bet praktiska darbība ir galvenais, lai apgūtu mākoņdatošanas tehnoloģijas. Iespējami vairāk piedalieties praktiskos projektos un pielietojiet apgūtās zināšanas reālos scenārijos.
4. Aktīvi piedalieties kopienā: Mākoņdatošanas kopiena ir ļoti aktīva, aktīvi piedaloties kopienas diskusijās, varat uzzināt par jaunākajām tehnoloģiju tendencēm un apmainīties ar pieredzi ar citiem izglītojamajiem.

Mākoņdatošanas praktisko rīku ieteikumi

Papildus mācību resursiem diskusijās vietnē X/Twitter tika minēti arī daudzi ar mākoņdatošanu saistīti praktiski rīki un platformas, kas var palīdzēt mums labāk pārvaldīt un izmantot mākoņresursus.

• Clearl: Šis ir AI aģents, kas var izveidot savienojumu ar jūsu rīkiem un pārvērst ziņojumus par faktiskiem rezultātiem. Mākoņdatošanas vidē Clearl var izmantot, lai automatizētu uzdevumus, uzraudzītu mākoņresursus un novērstu problēmas. Piemēram, Clearl var izmantot, lai automātiski izvietotu lietojumprogrammas mākoņserveros vai uzraudzītu mākoņserveru CPU un atmiņas izmantošanu.

• Quantum Computing Platforms (IBM Quantum): IBM Quantum nodrošina mākoņplatformu kvantu skaitļošanas eksperimentiem. Kvantu skaitļošana tiek uzskatīta par nākotnes skaitļošanas tehnoloģiju, kas var atrisināt sarežģītas problēmas, kuras tradicionālie datori nevar atrisināt. Lai gan kvantu skaitļošana pašlaik ir agrīnā attīstības stadijā, kvantu skaitļošanas pamatprincipu un lietojumu scenāriju izpratne ir ļoti svarīga mākoņdatošanas attīstībai nākotnē.

• Ocean Protocol: Ocean Protocol veido decentralizētu skaitļošanas platformu ar maksas pēc pieprasījuma modeli, kas var lauzt tradicionālos mākoņdatošanas bloķēšanas līgumus un atkritumus. Tas nodrošina elastīgāku un ekonomiskāku iespēju lietotājiem, kuriem nepieciešami lieli skaitļošanas resursi.

• Kubernetes: Lai gan tas nav tieši minēts, citā tvītā tika minēts "distributed edge computing where every ceiling fan is a Kubernetes", kas norāda uz Kubernetes nozīmi edge computing jomā. Kubernetes ir konteineru orķestrēšanas platforma, ko var izmantot, lai automatizētu konteinerizētu lietojumprogrammu izvietošanu, mērogošanu un pārvaldību. Mākoņdatošanas vidē Kubernetes var izmantot, lai pārvaldītu konteinerizētas lietojumprogrammas mākoņserveros, panākot augstu pieejamību un elastīgu mērogošanu.Praktiski ieteikumi:

1. Izvēlieties rīkus atbilstoši savām vajadzībām: Ir daudz dažādu mākoņdatošanas rīku, un ir ļoti svarīgi izvēlēties tos, kas atbilst jūsu vajadzībām. Vispirms varat izmēģināt dažas bezmaksas versijas vai izmēģinājuma periodus un pēc tam izlemt, vai iegādāties.
2. Sekojiet līdzi rīku atjauninājumiem: Mākoņdatošanas tehnoloģijas strauji attīstās, un arī mākoņdatošanas rīki tiek pastāvīgi atjaunināti. Sekojot līdzi rīku atjauninājumu žurnāliem, varat savlaicīgi uzzināt par jaunām funkcijām un kļūdu labojumiem.
3. Apgūstiet rīku lietošanas metodes: Mākoņdatošanas rīki parasti ir jaudīgi, bet arī mācīšanās līkne var būt stāva. Varat atsaukties uz oficiālo dokumentāciju, tiešsaistes apmācībām vai kopienas diskusijām, lai apgūtu rīku lietošanas metodes.

Mākoņdatošanas nākotnes tendenču perspektīva

No diskusijām X/Twitter, mēs varam redzēt dažas no mākoņdatošanas nākotnes attīstības tendencēm.

• Edge computing uzplaukums: Edge computing pārvieto skaitļošanu un datu glabāšanu tuvāk datu avotam, tādējādi samazinot latentumu un palielinot reakcijas ātrumu. Daži lietotāji minēja edge computing pielietojumus bioakustisko datu analīzē, decentralizētā mākoņdatošanā utt., norādot, ka edge computing kļūst arvien svarīgāks.

• AI vadīta mākoņdatošana: AI dziļi maina visus mākoņdatošanas aspektus, sākot no automatizētiem uzdevumiem līdz viedai uzraudzībai un beidzot ar paredzamu apkopi. Clearl ir AI vadīta mākoņdatošanas rīka piemērs. Nākotnē AI spēlēs lielāku lomu mākoņdatošanā.

• Kvantiskās skaitļošanas izpēte: Lai gan kvantu skaitļošana joprojām ir agrīnā attīstības stadijā, tādas platformas kā IBM Quantum jau ir sākušas piedāvāt kvantu skaitļošanas mākoņpakalpojumus. Nākotnē kvantu skaitļošana varētu mainīt skaitļošanas veidu noteiktās jomās, piemēram, kriptogrāfijā, zāļu atklāšanā un materiālu zinātnē.

• Mākoņdatošanas enerģijas patēriņa problēma: Līdz ar straujo AI un mākoņdatošanas attīstību enerģijas patēriņa problēma kļūst arvien nozīmīgāka. Daži lietotāji minēja mākoņdatošanas enerģijas patēriņu un Amazon, Microsoft un Google līgumus ar atomelektrostacijām. Nākotnē mākoņdatošanai jāpievērš lielāka uzmanība energoefektivitātei un ilgtspējīgai attīstībai.

• Suverēns mākonis (Sovereign Cloud): Genesys sadarbība ar AWS, lai palaistu Eiropas suverēno mākoni, liecina, ka datu suverenitāte un atbilstība kļūst arvien svarīgāka. Dažādām valstīm un reģioniem ir atšķirīgi noteikumi par datu glabāšanu un apstrādi, un suverēns mākonis var palīdzēt uzņēmumiem izpildīt šīs atbilstības prasības.

**Kopsavilkums:**Mākoņdatošana ir dinamiska un iespēju pilna joma. Apgūstot zināšanas par mākoņdatošanu, apgūstot praktiskus rīkus un sekojot līdzi nākotnes attīstības tendencēm, mēs varam labāk izmantot mākoņdatošanas tehnoloģijas, uzlabot darba efektivitāti un radīt lielāku vērtību. Ceru, ka šajā rakstā sniegtie resursi un ieteikumi palīdzēs jums sākt darbu ar mākoņdatošanu un virzīties arvien tālāk mākoņdatošanas ceļā.