클라우드 컴퓨팅 전문 과정

ⅰ 클라우드 컴퓨팅이 주로 배우는 과정

클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기반 관련 서비스의 추가, 사용 및 제공 모델이며, 일반적으로 인터넷을 통해 동적으로 쉽게 확장 가능하고 종종 가상화된 리소스를 제공하는 것과 관련이 있습니다. 클라우드는 인터넷, 인터넷의 비유이다. 과거에는 그림에서 구름을 사용하여 통신망을 표시했지만, 나중에는 인터넷과 기반 인프라의 추상화를 나타내는 데도 사용되었다. 따라서 클라우드 컴퓨팅은 초당 1 조 회의 컴퓨팅 능력을 경험할 수 있게 해 주며, 핵폭발을 시뮬레이션하고 기후 변화와 시장 추세를 예측할 수 있는 강력한 컴퓨팅 능력을 갖추고 있습니다. 사용자는 컴퓨터, 노트북, 휴대폰 등을 통해 데이터 센터에 접속하여 자신의 요구에 따라 계산한다. < P > 현재 Dell 클라우드 컴퓨팅 과정은 얕고 점진적으로 진행되는 전체 교육 과정입니다. Linux 를 결합한 네트워크 기반 실전, Linux 시스템 구성 및 서비스 깊이 분석, 셸 스크립트 자동화 운영 및 유지 보수 프로젝트 개발, 오픈 소스 데이터베이스 MySQL DBA 아키텍처 및 최적화, 메인스트림 웹 서버 Nginx 아키텍처 최적화, 대규모 웹 사이트 동시 프로젝트 LVS 실전 시나리오, 고가용성 클러스터 기술, 분산 스토리지 기술 Ceph, 보안 방어 기술, 포함

클라우드 컴퓨팅 학습 과정 개요는 다음과 같습니다.

1. Linux 클라우드 컴퓨팅 네트워크 관리 실전

2. Linux 시스템 관리 및 서비스 구성 실전

3. Linux 셸 자동화 운영 및 유지 보수 프로그래밍 실전

4. 오픈 소스 데이터베이스 SQL/ NOSQL 운영 및 유지 보수 실전

5. 대규모 웹 사이트 높은 동시 아키텍처 및 자동화 운영 서비스

6. 웹 사이트 보안 침투 테스트 및 성능 튜닝 프로젝트 실전

7. 공용 클라우드 운영 및 유지 보수 기술 프로젝트 실전

8. 엔터프라이즈 사설 클라우드 아키텍처 및 운영 실전

9 .. > II 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터 전공의 주요 과정은 무엇입니까? < P > 빅 데이터의 기본 사항, 코프류, 개인이 책을 사러 가면 됩니다. 빅 데이터 시대 같은 책에 소개된 빅 데이터가 많이 있습니다.

데이터 수집, 데이터 액세스, 인프라스트럭처, 데이터 처리, 통계 분석, 데이터 마이닝, 모델 예측, 결과 제시 등의 기타 대형 데이터 기술 < P > 빅 데이터 분석 마이닝 및 처리, 모바일 개발 및 아키텍처, 소프트웨어 개발, 클라우드 컴퓨팅 등 최첨단 기술.

전공: 객체 지향 프로그래밍, Hadoop 유틸리티 기술, 데이터 마이닝, 기계 학습, 데이터 통계 분석, 고급 수학, 파이썬 프로그래밍, JAVA 프로그래밍, 데이터베이스 기술, 웹 개발, 리눅스 운영 체제, 대형 데이터 플랫폼 구축 및 운영 < P > 는 대규모 데이터 분석 처리, 데이터 웨어하우스 관리, 대규모 데이터 플랫폼 통합 배포, 대형 데이터 플랫폼 애플리케이션 소프트웨어 개발 및 데이터 제품의 시각화 및 분석 기능을 갖춘 고급 전문 대형 데이터 기술 인재로 학생 시스템을 양성하기 위한 것입니다.

(2) 클라우드 컴퓨팅 전문 과정 확장 읽기: < P > 애플리케이션 분야 < P > 빅데이터 기술은 의료, 비즈니스 분석, 국가안전, 식품안전, 금융안전 등 사회의 모든 측면에 스며들었다. 214 년, 큰 데이터를 국가의 중요한 전략적 자원으로 삼고 혁신 발전을 가속화하는 고도의 사회에서' 데이터로 말하고, 데이터로 관리하고, 데이터로 결정하고, 데이터로 혁신한다' 는 문화적 분위기와 시대적 특징을 형성했다. < P > 빅데이터 과학은 컴퓨터 과학, 인공지능 기술 (가상현실, 상업로봇, 자동운전, 전능한 자연어 처리), 디지털경제와 상업, 사물인터넷 애플리케이션, 그리고 각 인문 사회과학 분야 발전의 핵심이 될 것이다. < P > ⅲ 클라우드 컴퓨팅을 배우려면 대학에서 어떤 전공을 배워야 하는가 < P > 클라우드 컴퓨팅을 배우려면 대복학은 컴퓨터기계학과 < P > 를 배워야 한다. 본 전공은 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 결합해 시스템 지향하며 응용에 중점을 둔 넓은 구경 전공이다. 기초교육과 전문훈련을 통해 기초지식이 탄탄하고, 지식면이 넓으며, 공학실천능력이 강하며, 개척혁신 의식을 갖추고 있으며, 컴퓨터 과학과 기술 분야에서 과학연구, 교육, 개발 및 응용에 종사하는 고급 인재를 양성하다. < P > 컴퓨터 학과의 특색은 이론성이 강하고 실천성이 강하며, 발전이 1 급 학과에 따라 기초가 탄탄한 넓은 구경인재를 빠르게 양성하고, 수학, 논리, 데이터 구조, 알고리즘, 전자 설계, 컴퓨터 아키텍처, 시스템 소프트웨어 등을 중시하는 이론적 기초와 전문 기술 기반을 주로 반영하고 있으며, 지난 2 년 반 동안 자연과학 기초과정과 전문 기초과정을 중시하고 있습니다. 1 년 반은 주로 전문 과정의 설정으로 선택성, 다양성, 유연성, 방향성을 높이고 학과의 방향 특징을 강조하며 최신 기술 발전 동향을 반영하고 있습니다.

ⅳ 클라우드 컴퓨팅 교육 학습 무엇

교육 학습 무엇 주로 기업이 필요로 하는 클라우드 컴퓨팅과 관련된 기술을 보고 있다. 예를 들어 천봉의 교육 과정은

1 단계: 클라우드 컴퓨팅 기반, 리눅스 시스템 관리 및 서비스 구성 실전 및 리눅스 클라우드 컴퓨팅 네트워크 관리 실전, 이 단계를 배우면 학생들을 네트워크 세계로 인도할 수 있다

2 단계: 오픈 소스 데이터베이스 SQL 운영 및 유지 보수 실전, Linux Shell 자동화 운영 및 유지 보수 프로그래밍 실전, python 자동화 운영 및 유지 보수 개발, 이 단계를 마친 학습자는 MySQL 데이터의 실시간 백업, 대용량 작은 파일을 원격 호스트에 신속하게 복제, 엔터프라이즈 라우팅 네트워크 구축, 운영 데이터베이스, 예외 처리 등을 수행할 수 있습니다.

3 단계: 대규모 웹 사이트 고 동시 아키텍처 및 자동화 운영 및 유지 보수 프로젝트, 공용 클라우드 운영 및 유지 보수 기술 프로젝트 실전, 웹 보안 침투 공격 및 방어 프로젝트 실전을 포함한 클라우드 컴퓨팅 프로젝트 < P > 4 단계: 엔터프라이즈 프라이빗 클라우드 컨테이너화 아키텍처 운영 및 대규모 엔터프라이즈 종합 프로젝트 실전 연습을 포함합니다. 이를 통해 학습자는 컨테이너 편성, kuberes 클러스터 -kubeadm 배포 방법, 체인 네트워크 기회 컨테이너의 엔터프라이즈 캐시 서버 환경 배포 실전 및 시나닷컴 컨테이너 환경을 기반으로 하는 대규모 웹 사이트 CI/CD 종합 응용 실전 등을 이해할 수 있습니다. < P > ⅳ 교육 클라우드 컴퓨팅은 어떤 과목을 배워야 합니까? < P > 클라우드 컴퓨팅 교육은 부터 배울 수 있습니다. 저는 천봉에서 배웠고 기분이 좋았습니다. 지금은 모두 출근했습니다. 이해가 안 되는 것이 있으면 < P > ⅵ 고교에게 클라우드 컴퓨팅 전공을 건설하려면 어떤 과목을 개설해야 하는지 < P > 와 < P > 컴퓨터 과학 및 기술 전공 < P > 또는 < P > 소프트웨어 엔지니어링 전공 < P > 또는 < P > 사물인터넷 전공 < P > 고위직 클라우드 컴퓨팅 기술 및 응용 전문 과정 과정 중 어떤 것이 < P > 인지 잘 모르겠습니다. 저는 새 클라우드 서버를 사용하고 있습니다. 기분이 좋습니다. < P > 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅이 배워야 할 과목에 대해 설명합니다. < P > 클라우드 컴퓨팅은 일반적으로 클라우드가 32 코어 CPU, 256G 메모리, N 개 T 의 스토리지 버전과 같은 강력한 서버를 설치하는 것을 말합니다. 이러한 권한이 있는 구성의 여유 있는 서버에서 가상 시스템 기술을 통해 수십 개의 가상 시스템을 만듭니다 (숙주 서버 하드웨어 구성에서 리소스 할당량을 구분함). 클라이언트는 "원격 데스크톱 프로토콜" 또는 "원격 제어 프로토콜" 을 통해 가상 시스템에 연결되므로 로컬 클라이언트에서 이 원격 가상 시스템을 사용할 수 있습니다. 따라서 연산 (계산) 은 모두 이 가상 시스템에서 이루어지며, 로컬 클라이언트는 단지 입력과 출력 (로컬이 아닌 컴퓨팅) 일 뿐입니다. 클라우드 컴퓨팅을 배우면 openstack 을 보고 KVM 등에 대해 더 많이 알 수 있다. < P > ⅸ 클라우드 컴퓨팅이 어떤 과목을 배우는지 < P > 내 이웃의 말을 들어라. 네가 직접 찾아와라. 그건 그렇고, 당신은 또한 더 자세히 이해할 수 있습니다.