Confronto tra risorse di apprendimento del cloud computing: corsi gratuiti, canali YouTube e guida all'orientamento pratico
Confronto tra risorse di apprendimento del cloud computing: corsi gratuiti, canali YouTube e guida all'orientamento pratico
\n\nIl cloud computing è diventato il fulcro dell'infrastruttura IT moderna, guidando la trasformazione digitale in vari settori. Tuttavia, per i principianti, la curva di apprendimento del cloud computing può essere un po' ripida. Questo articolo valuterà varie risorse di apprendimento del cloud computing sulla base di recenti discussioni su X/Twitter e fornirà consigli pratici sul percorso di apprendimento per aiutarti a iniziare rapidamente e padroneggiare le competenze chiave del cloud computing.
\n\nI. Risorse di corsi gratuiti: vero affare o marketing?
\n\nX/Twitter è pieno di promozioni di * **AWS Developers:** Focalizzato su vari servizi e tecnologie della piattaforma cloud AWS. * **Google Cloud Tech:** Focalizzato su vari servizi e tecnologie di Google Cloud Platform. * **Microsoft Azure:** Focalizzato su vari servizi e tecnologie della piattaforma cloud Microsoft Azure. * **TechWorld with Nana:** Sebbene sia classificata come DevOps, molti dei suoi video coprono le basi e le migliori pratiche del cloud computing. * **Corey Schafer:** Sebbene si concentri principalmente sulla programmazione Python, molti dei suoi progetti possono essere distribuiti in ambienti cloud, il che aiuta a comprendere gli scenari applicativi del cloud computing. **3. Roadmap per l'apprendimento del cloud computing: dall'inizio alla padronanza** Affidarsi esclusivamente a corsi gratuiti e canali YouTube non è sufficiente, è necessario sviluppare una roadmap di apprendimento sistematica per padroneggiare veramente le competenze di cloud computing. **Fase 1: Conoscenze di base (1-3 mesi)** 1. **Basi di Linux:** Padroneggiare i comandi Linux di uso comune, familiarizzare con l'amministrazione del sistema Linux. 2. **Basi di rete:** Comprendere il protocollo TCP/IP, padroneggiare i concetti di base della rete. 3. **Basi di programmazione:** Padroneggiare almeno un linguaggio di programmazione, come Python, Java, Go, ecc. 4. **Concetti di cloud computing:** Comprendere la definizione, i tipi (IaaS, PaaS, SaaS), i vantaggi e gli scenari applicativi del cloud computing. **Fase 2: Introduzione alla piattaforma cloud (3-6 mesi)** 1. **Scegliere una piattaforma cloud:** Scegliere una piattaforma cloud mainstream, come AWS, Azure, Google Cloud. 2. **Apprendere i servizi principali:** Apprendere i servizi principali della piattaforma cloud, come calcolo (EC2, VM), storage (S3, Blob Storage, Cloud Storage), rete (VPC, Virtual Network, Cloud Networking), database (RDS, SQL Database, Cloud SQL). 3. **Pratica pratica:** Creare macchine virtuali, distribuire applicazioni, configurare reti, ecc. sulla piattaforma cloud per esercitarsi in scenari reali. **Fase 3: Competenze avanzate (6-12 mesi)** 1. **Padroneggiare le tecnologie di containerizzazione:** Apprendere Docker e Kubernetes, comprendere i vantaggi della distribuzione containerizzata. 2. **Apprendere l'automazione delle operazioni:** Apprendere strumenti di automazione come Terraform, Ansible, ecc. per implementare l'infrastruttura come codice (IaC). 3. **Apprendere il monitoraggio e la registrazione:** Apprendere strumenti di monitoraggio e registrazione come Prometheus, Grafana, ELK Stack, ecc. per padroneggiare il monitoraggio e la risoluzione dei problemi dell'ambiente cloud. 4. **Apprendere la sicurezza:** Comprendere le migliori pratiche di sicurezza del cloud, padroneggiare la configurazione di sicurezza e la correzione delle vulnerabilità della piattaforma cloud. **Fase 4: Competenze avanzate e aree specialistiche (oltre 12 mesi)** 1. **Big data:** Apprendere le tecnologie di big data come Hadoop, Spark, Hive, ecc. per padroneggiare l'elaborazione e l'analisi dei big data sulla piattaforma cloud. 2. **Machine learning:** Apprendere framework di machine learning come TensorFlow, PyTorch, ecc. per padroneggiare l'addestramento e la distribuzione di modelli di machine learning sulla piattaforma cloud. 3. **Serverless:** Apprendere tecnologie Serverless come AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, ecc. per padroneggiare lo sviluppo e la distribuzione di architetture serverless. 4. **DevOps:** Comprendere a fondo la filosofia e le pratiche di DevOps, padroneggiare i processi di integrazione continua e consegna continua (CI/CD). **4. Conclusione: Agisci e abbraccia il cloud computing!**L'apprendimento del cloud computing è un processo graduale che richiede studio e pratica costanti. Non lasciarti confondere dalla grande quantità di corsi gratuiti e canali YouTube, ma definisci una roadmap di apprendimento chiara, scegli le risorse di apprendimento appropriate e persevera con impegno. Solo attraverso la pratica continua è possibile padroneggiare veramente le competenze fondamentali del cloud computing e diventare un ingegnere cloud qualificato. Inoltre, gli investimenti di Shanghai in settori come l'intelligenza artificiale e il cloud computing dimostrano l'enorme potenziale futuro di queste tecnologie. Studiare le conoscenze relative al cloud computing significa prepararsi al meglio per il proprio sviluppo professionale.
