Molnberäkningsresurser och trender: Rekommendationer för praktiska verktyg och kurser

Molnberäkning har genomsyrat alla aspekter av våra liv, från strömmande video till online shopping och komplexa AI-modeller, allt är beroende av stöd från molnberäkning. Att behärska molnberäkningsteknik kan inte bara öka din personliga konkurrenskraft på arbetsmarknaden, utan också hjälpa dig att bättre förstå och använda den digitala världen. Den här artikeln kommer att baseras på de senaste diskussionerna om "Cloud" på X/Twitter och sammanställa inlärningsresurser, praktiska verktyg och framtida utvecklingstrender inom molnberäkning.

Molnberäkningsresurser: Gratis kurser och certifieringar

I diskussionerna på X/Twitter delade många användare information om gratis molnberäkningskurser. Dessa kurser täcker grundläggande kunskaper om molnberäkning, AWS-certifiering och kombinationer med andra tekniker, som webbutveckling och IBM Cloud.

• Gratis onlinekurser: Flera användare delade länkar till gratis kurser som täcker områden som artificiell intelligens, maskininlärning, molnberäkning, etisk hacking, dataanalys, AWS-certifiering, datavetenskap och big data. Även om dessa kurser vanligtvis har tidsbegränsningar eller begränsat antal platser, är de en mycket bra möjlighet för användare som vill komma igång eller snabbt lära sig om molnberäkningsteknik. Det är viktigt att uppmärksamma kursens rykte, föreläsarens bakgrund och om den erbjuder praktiska möjligheter när du väljer kurs.

• AWS-certifieringskurser: AWS-certifiering är en av de mest populära certifieringarna inom molnberäkning. Det kan bevisa din behärskning av AWS-molntjänster och öka din konkurrenskraft på arbetsmarknaden. Vissa användare delade sätt att få gratis AWS-certifieringskurser, vilket är mycket viktigt för användare som vill arbeta med AWS.

• Kombinera webbutveckling och IBM Cloud: Vissa kurser kombinerar molnberäkning med tekniker som webbutveckling och IBM Cloud, vilket ger en mer omfattande inlärningsväg. Detta tvärvetenskapliga inlärningssätt hjälper eleverna att bättre förstå värdet av molnberäkning i praktiska tillämpningar.

Praktiska råd:

1. Anmäl dig tidigt: Gratis kurser har vanligtvis tids- eller platsbegränsningar, så anmäl dig så snart som möjligt när du hittar en kurs som intresserar dig.
2. Skapa en studieplan: Molnberäkning involverar ett brett spektrum av kunskaper, så det rekommenderas att skapa en detaljerad studieplan och justera den efter dina egna faktiska förhållanden.
3. Praktisk övning: Teoretisk inlärning är visserligen viktigt, men praktisk övning är nyckeln till att behärska molnberäkningsteknik. Delta i så många praktiska projekt som möjligt och tillämpa dina kunskaper i verkliga scenarier.
4. Engagera dig aktivt i communityn: Molnberäkningscommunityn är mycket aktiv. Genom att aktivt delta i communitydiskussioner kan du lära dig om de senaste tekniska trenderna och utbyta erfarenheter med andra elever.

Rekommendationer för praktiska molnberäkningsverktyg

Förutom inlärningsresurser nämndes också många praktiska verktyg och plattformar relaterade till molnberäkning i diskussionerna på X/Twitter, som kan hjälpa oss att bättre hantera och använda molnresurser.

• Clearl: Detta är en AI-agent som kan ansluta till dina verktyg och omvandla meddelanden till faktiska resultat. I en molnberäkningsmiljö kan Clearl användas för att automatisera uppgifter, övervaka molnresurser och felsöka. Till exempel kan Clearl användas för att automatiskt distribuera applikationer till molnservrar eller övervaka CPU- och minnesanvändningen på molnservrar.

• Quantum Computing Platforms (IBM Quantum): IBM Quantum tillhandahåller en molnplattform för att utföra kvantberäkningsexperiment. Kvantberäkning anses vara framtidens beräkningsteknik och kan lösa komplexa problem som traditionella datorer inte kan lösa. Även om kvantberäkning fortfarande är i ett tidigt utvecklingsstadium, är det viktigt att förstå de grundläggande principerna och tillämpningsscenarierna för kvantberäkning för den framtida utvecklingen av molnberäkning.

• Ocean Protocol: Ocean Protocol bygger en decentraliserad beräkningsplattform med en betala-per-användning-modell, som kan bryta traditionella molnberäkningslåsningskontrakt och slöseri. Detta ger ett mer flexibelt och ekonomiskt alternativ för användare som behöver stora beräkningsresurser.

• Kubernetes: Även om det inte nämns direkt, nämnde en annan tweet "distributed edge computing where every ceiling fan is a Kubernetes", vilket antyder Kubernetes betydelse inom edge computing. Kubernetes är en containerorkestreringsplattform som kan användas för att automatisera distribution, skalning och hantering av containeriserade applikationer. I en molnberäkningsmiljö kan Kubernetes användas för att hantera containeriserade applikationer på molnservrar, vilket ger hög tillgänglighet och elastisk skalning. Praktiska råd:

1. Välj verktyg baserat på behov: Det finns många olika typer av molntjänstverktyg, och det är viktigt att välja ett som passar dina behov. Du kan prova några gratisversioner eller provperioder innan du bestämmer dig för att köpa.
2. Håll koll på verktygets uppdateringar: Molntekniken utvecklas snabbt, och molntjänstverktygen uppdateras ständigt. Genom att hålla koll på verktygets uppdateringslogg kan du snabbt få information om nya funktioner och buggfixar.
3. Lär dig hur du använder verktyget: Molntjänstverktyg är vanligtvis kraftfulla, men inlärningskurvan kan vara brant. Du kan hänvisa till officiell dokumentation, online-tutorials eller community-diskussioner för att lära dig hur du använder verktyget.

Framtida trender inom molntjänster

Från diskussioner på X/Twitter kan vi se några framtida utvecklingstrender inom molntjänster.

• Edge computing's uppgång: Edge computing flyttar beräkning och datalagring närmare datakällan, vilket minskar latensen och ökar svarstiden. Vissa användare nämnde tillämpningar av edge computing inom bioakustisk dataanalys, decentraliserad molntjänst och andra områden, vilket indikerar att edge computing blir allt viktigare.

• AI-driven molntjänst: AI förändrar djupt alla aspekter av molntjänster, från automatiserade uppgifter till intelligent övervakning och prediktivt underhåll. Clearl är ett exempel på ett AI-drivet molntjänstverktyg. I framtiden kommer AI att spela en större roll i molntjänster.

• Utforskning av kvantberäkning: Även om kvantberäkning fortfarande är i ett tidigt utvecklingsstadium har plattformar som IBM Quantum börjat erbjuda kvantberäkningstjänster i molnet. I framtiden kan kvantberäkning revolutionera beräkningsmetoder inom vissa områden, som kryptografi, läkemedelsupptäckt och materialvetenskap.

• Molntjänsters energiförbrukning: Med den snabba utvecklingen av AI och molntjänster blir energiförbrukningen ett allt större problem. Vissa användare nämnde molntjänsters energiförbrukning och att Amazon, Microsoft och Google tecknat avtal med kärnkraftverk. I framtiden måste molntjänster fokusera mer på energieffektivitet och hållbar utveckling.

• Sovereign Cloud: Genesys samarbete med AWS för att lansera en europeisk Sovereign Cloud indikerar att datasuveränitet och efterlevnad blir allt viktigare. Olika länder och regioner har olika regler för datalagring och bearbetning, och Sovereign Cloud kan hjälpa företag att uppfylla dessa efterlevnadskrav.

**Sammanfattning:**Molnbaserad databehandling är ett dynamiskt och möjlighetsrikt område. Genom att lära sig kunskaper relaterade till molnbaserad databehandling, bemästra praktiska verktyg och uppmärksamma framtida utvecklingstrender kan vi bättre utnyttja molnbaserad databehandlingsteknik, förbättra arbetseffektiviteten och skapa större värde. Jag hoppas att de resurser och råd som tillhandahålls i den här artikeln kan hjälpa dig att komma igång med molnbaserad databehandling och gå längre och längre på vägen mot molnbaserad databehandling.