Лучшие навыки в области облачных вычислений, которые вам необходимо знать в 2024 году

Облачные вычисления быстро изменили работу компаний и стали неотъемлемой частью различных отраслей. Как аналитик данных, вы, вероятно, знаете, как облачные вычисления существенно повлияли на хранение, обработку и анализ данных. В этом анализе будут рассмотрены основные тенденции, проблемы и последствия развития ландшафта облачных вычислений.

Развитие ландшафта облачных вычислений

Облачные вычисления относятся к предоставлению вычислительных услуг, включая серверы, хранилища, базы данных, сетевые технологии, программное обеспечение, аналитику и интеллект, через Интернет для обеспечения более быстрых инноваций, гибких ресурсов и экономии масштаба. С момента своего создания индустрия облачных вычислений непрерывно развивалась, движимая технологическими достижениями, меняющимися потребностями бизнеса и новыми тенденциями. Ниже мы рассмотрим различные аспекты этой эволюции.

Основные тенденции в области облачных вычислений

Внедрение гибридного и многооблачного решения: многие организации теперь используют гибридный облачный подход, объединяющий публичные и частные облака, для оптимизации затрат и производительности. Многооблачные стратегии, использующие нескольких поставщиков облачных услуг, также набирают популярность, чтобы избежать привязки к поставщику и повысить устойчивость.
Бессерверные вычисления: Бессерверные вычисления, воплощенные в сервисах AWS Lambda и Azure Functions, становятся предпочтительным выбором для развертывания приложений. Они абстрагируют управление сервером и позволяют разработчикам сосредоточиться на коде, повышая производительность.
Периферийные вычисления: Периферийные вычисления приближают вычисления и хранение данных к источникам данных и конечным точкам, сокращая задержку и обеспечивая обработку в реальном времени. Это имеет решающее значение для таких приложений, как IoT и автономные транспортные средства.
Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения: поставщики облачных услуг предлагают услуги искусственного интеллекта и машинного обучения, что позволяет аналитикам данных использовать расширенные возможности аналитики без сложной настройки инфраструктуры.
Контейнеризация и Kubernetes: Контейнеры и оркестровка Kubernetes широко используются для создания, развертывания и масштабирования приложений. Эта технология облегчает переносимость между различными облачными средами.

Типы облачных сервисов

Конечно, давайте подробно рассмотрим различные типы облачных сервисов. Облачные сервисы играют важную роль в современном анализе данных и принятии решений на основе данных. Здесь мы обсудим основные типы облачных сервисов и их значимость для аналитика данных, такого как вы.

1. Инфраструктура как услуга (IaaS)

IaaS предоставляет виртуализированные вычислительные ресурсы через Интернет. Он включает в себя виртуальные машины, хранилище и сетевое взаимодействие. IaaS может быть полезен для аналитиков данных с точки зрения предоставления масштабируемых вычислительных ресурсов для таких задач, как предварительная обработка данных, обучение моделей и хранение данных. Такие сервисы, как Amazon EC2 и Microsoft Azure VMs, попадают в эту категорию.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

2. Платформа как услуга (PaaS)

PaaS предлагает платформу с инструментами и сервисами для разработки и развертывания приложений. Она абстрагирует управление инфраструктурой. PaaS может оптимизировать задачи анализа данных, предоставляя предварительно настроенные среды для инструментов анализа данных и баз данных. Например, BigQuery от Google Cloud или AWS Elastic Beanstalk могут упростить развертывание приложений, управляемых данными.

3. Программное обеспечение как услуга (SaaS)

SaaS предоставляет программные приложения через Интернет на основе подписки. Пользователи получают к ним доступ через веб-браузеры. SaaS-решения, такие как Tableau, Power BI и Google Data Studio, широко используются для визуализации данных и составления отчетов. Они позволяют аналитикам данных создавать и делиться идеями, не беспокоясь об установке или обслуживании программного обеспечения.

4. Функция как услуга (FaaS) / Бессерверные вычисления

FaaS позволяет разработчикам (и аналитикам данных) запускать отдельные функции или фрагменты кода в ответ на события без управления серверами. Бессерверные вычисления могут быть выгодны для выполнения задач обработки данных в ответ на триггеры, такие как операции ETL (Extract, Transform, Load). Примерами являются AWS Lambda и Azure Functions.

5. База данных как услуга (DBaaS)

DBaaS предоставляет управляемые службы баз данных, снижая административную нагрузку по управлению базами данных. Аналитики данных часто работают с базами данных. Предложения DBaaS, такие как Amazon RDS и Azure SQL Database, упрощают подготовку, обслуживание и масштабирование баз данных.

6. Аналитика как услуга

Эта новая категория предлагает облачные аналитические инструменты и сервисы, часто со встроенными возможностями машинного обучения и ИИ. Эти сервисы, такие как BigQuery ML от Google и AWS SageMaker, позволяют аналитикам данных выполнять сложные аналитические задачи, предиктивное моделирование и машинное обучение без обширных знаний в области кодирования.

7. Хранение как услуга

Облачные сервисы хранения предоставляют масштабируемые, безопасные и высокодоступные решения для хранения. Такие сервисы, как Amazon S3 и Azure Blob Storage, необходимы для хранения больших наборов данных, делая их легкодоступными для анализа и совместного использования.

8. Безопасность как услуга (SecaaS)

SecaaS предлагает услуги безопасности в облаке, включая управление идентификацией и доступом, обнаружение угроз и шифрование. Безопасность данных имеет первостепенное значение. Решения SecaaS помогают защитить конфиденциальные данные и обеспечить соблюдение правил конфиденциальности данных.

Лучшие навыки облачных вычислений

1. Безопасность облака

Сама природа облачных вычислений — аутсорсинг хранения и поиска часто конфиденциальных бизнес-данных — требует глубокого внимания к безопасности и доверию. ИТ-безопасность является (или должна быть) главным приоритетом в большинстве организаций, поскольку одно нарушение безопасности может привести к раскрытию данных клиентов, краже ценной интеллектуальной собственности и необратимому ущербу репутации компании. Спрос на специалистов по кибербезопасности в целом огромен и растет с каждым днем, но особенно в облачной сфере.

Бесплатный курс Simplilearn Certified Cloud Security Professional (CCSP), состоящий из семи часов видеоуроков для самостоятельного изучения, — отличное место для начала. Этот вводный курс поможет вам понять распространенные уязвимости и риски, безопасность облачных приложений, безопасность облачной архитектуры и многое другое. Когда вы будете готовы перейти к получению сертификатов, запишитесь на полный курс CCSP. Эта программа состоит из 50 часов прикладного обучения (комбинация живых, онлайн-курсов под руководством инструктора, видео для самостоятельного изучения и практических проектов) и включает ваучер на сертификационный экзамен.

2. Машинное обучение и ИИ

Машинное обучение и искусственный интеллект в целом — это раскаленный сегмент рынка, не считая облачных вычислений. Но поскольку основные поставщики облачных услуг предложили инструменты и услуги, которые обеспечивают более широкий доступ к облачным приложениям ИИ и машинного обучения, они стали жизненно важными навыками облачных вычислений. Когда-то называемые подразделением Amazon AWS «инфраструктурой как услугой», облачные вычисления могут предоставить вычислительную мощность и инфраструктуру, необходимые организациям любого размера, если они хотят заняться ИИ и машинным обучением.

По мере развития отрасли машинного обучения предоставление решений машинного обучения через облако теперь называется машинным обучением как услугой (MLaaS), и ожидается, что среднегодовой темп роста (CAGR) составит 43 процента к 2024 году. Как и в случае с кибербезопасностью, машинное обучение и ИИ в целом нуждаются в талантах. Однако сочетание технических навыков, необходимых для облачных вычислений, с навыками ИИ может экспоненциально повысить ваши акции как профессионала в этой области.

Simplilearn предлагает разнообразные курсы по искусственному интеллекту, машинному обучению и глубокому обучению, которые помогут вам освоиться, в том числе:

3. Развертывание в облаке и миграция между несколькими платформами

Поскольку организации продолжают переносить собственные ИТ-системы на облачные платформы или с одной облачной платформы на другую, у них есть потребность в профессионалах с навыками развертывания и миграции. Это не так просто, как щелкнуть выключателем, но требует продвинутых навыков облачных вычислений, чтобы защитить целостность и безопасность данных, минимизируя время простоя. Хотя всегда разумно избегать ограничений, многим организациям нужны профессионалы, которые понимают все три основные облачные платформы. Если у вас есть навыки AWS, Azure и Google Cloud, у вас будет больше возможностей для карьерного роста и большая ценность в данной организации.

Программа аспирантуры Simplilearn по облачным вычислениям, разработанная совместно с CalTech CTME, предлагает комплексную 12-месячную программу, ориентированную на все три основные облачные платформы. Лучше всего то, что она предназначена для работающих профессионалов. Если вам просто нужно освежить знания по одной или двум облачным платформам, вы можете рассмотреть следующие курсы:

Как профессионал в области облачных вычислений, вам следует обладать другими техническими навыками, чтобы преуспеть в своей карьере. Наличие навыков в области баз данных, DevOps и других связанных технологий может помочь вам добиться успеха и роста в отрасли облачных вычислений.

4. Навыки работы с базами данных

В глобальном масштабе мы создаем 2,5 квинтиллиона байт данных каждый день, большая часть из которых неструктурирована, но потенциально может представлять огромную ценность для организаций. Поскольку эти базы данных в основном размещаются на облачных платформах, интерес к извлечению полезных сведений из этой информации подпитывает спрос на специалистов с навыками облачных вычислений для управления, хранения и доступа к данным. Если вы ИТ-специалист, сейчас самое время инвестировать в изучение языка запросов к базам данных и соответствующей платформы баз данных.

Фактически стандартным языком баз данных для изучения является SQL. Если вы хотите немного развить свои навыки, вы можете рассмотреть изучение MySQL, MongoDB или Hadoop. Если вы новичок в языках запросов к базам данных, то хорошим местом для начала будет курс обучения по SQL-сертификации Simplilearn

5. DevOps

DevOps, производный от термина «developmental operations», относится к популярному методу разработки программного обеспечения, который учитывает весь жизненный цикл программного обеспечения, от планирования до обслуживания. Метод DevOps позволяет организациям автоматизировать определенные обновления и выпускать обновления гораздо быстрее и эффективнее. Это важный процесс разработки в мире облачных вычислений, поэтому добавление DevOps в ваш набор навыков облачных вычислений — разумный шаг.

Программа последипломного образования Simplilearn в DevOps, разработанная совместно с CalTech CTME, предлагает комплексное образование в этом процессе и подготовит вас к ролям, где DevOps играет важную роль. Если вы не можете взять на себя обязательство по девятимесячной программе последипломного образования или просто ищете что-то более вводное, то 56-часовой курс сертификации DevOps может быть лучшим вариантом.

6. Программирование

Языки скриптов: Знание языков скриптов, таких как Python, Ruby или JavaScript, имеет решающее значение для облачных вычислений. Эти языки используются для автоматизации, управления облачными ресурсами и создания облачных приложений.
Инфраструктура как код (IaC): понимание и использование инструментов IaC, таких как Terraform, Ansible или CloudFormation, имеет важное значение. IaC позволяет вам определять и предоставлять облачные ресурсы программным способом, делая управление инфраструктурой более эффективным и воспроизводимым.
Интеграция API: Знание работы с API-интерфейсами поставщиков облачных услуг (например, AWS, Azure, Google Cloud) имеет решающее значение для создания индивидуальных решений, автоматизации задач и интеграции различных облачных сервисов в ваши приложения.

7. Управление сетью

Виртуальные сети: понимание виртуальных сетей и таких концепций, как VPC (виртуальное частное облако), подсети, группы безопасности и маршрутизация, имеет решающее значение для проектирования безопасных и эффективных облачных архитектур.
Безопасность сети: Знание принципов безопасности сети, включая брандмауэры, VPN и списки контроля доступа, необходимо для защиты облачных ресурсов и данных.
Доставка контента: знакомство с сетями доставки контента (CDN), такими как Cloudflare или AWS CloudFront, может помочь оптимизировать доставку веб-контента и улучшить взаимодействие с пользователем.

8. Автоматизация

Инструменты оркестровки: Умение работать с инструментами оркестровки, такими как Kubernetes или Docker Swarm, для управления контейнерами и оркестровки важно для развертывания и масштабирования приложений в облаке.
Бессерверные вычисления: понимание платформ бессерверных вычислений, таких как AWS Lambda или Azure Functions, полезно для создания масштабируемых приложений, управляемых событиями, без необходимости беспокоиться об управлении сервером.
Непрерывная интеграция/непрерывное развертывание (CI/CD): реализация конвейеров CI/CD с использованием таких инструментов, как Jenkins, Travis CI или CircleCI, помогает автоматизировать процессы доставки и развертывания программного обеспечения, повышая эффективность разработки и развертывания.
Мониторинг и оповещение: настройка автоматизированных систем мониторинга и оповещения (например, Prometheus, Grafana, CloudWatch) имеет важное значение для упреждающего выявления и решения проблем в вашей облачной инфраструктуре.

9. Линукс

Знание операционной системы: Linux — доминирующая операционная система в мире облачных вычислений. Знание различных дистрибутивов Linux (например, Ubuntu, CentOS, Red Hat) имеет решающее значение. Управление файловыми системами, пользователями, разрешениями и навыки управления пакетами имеют важное значение.
Shell Scripting: Знание языков сценариев, таких как Bash, жизненно важно для автоматизации повторяющихся задач и эффективного управления облачными ресурсами. Скриптинг упрощает такие задачи, как создание, настройка и управление виртуальными машинами в облаке.
Безопасность: Методы безопасности Linux имеют решающее значение для защиты облачной инфраструктуры. Понимание правил брандмауэра, контроля доступа и укрепления системы имеет важное значение для защиты облачных ресурсов.

10. Коммуникация

Эффективная коммуникация: специалисты по облачным вычислениям должны четко общаться с членами команды, заинтересованными сторонами и клиентами. Им необходимо четко формулировать технические концепции для нетехнических заинтересованных сторон.
Сотрудничество: навыки сотрудничества имеют решающее значение, поскольку облачные проекты часто включают кросс-функциональные команды. Эффективная командная работа и сотрудничество приводят к лучшей облачной архитектуре и решениям.
Документация: Четкая и краткая документация жизненно важна для облачных развертываний. Она помогает в устранении неполадок, обслуживании и обмене знаниями. Хорошие навыки письма являются преимуществом.

11. Управление изменениями

Адаптивность: Облачные среды динамичны, а изменения постоянны. Профессионалы должны адаптироваться к развивающимся технологиям, услугам и передовым практикам.
Планирование и реализация: Для предотвращения сбоев решающее значение имеет структурированное управление изменениями. Навыки планирования, тестирования и внедрения изменений с минимальным влиянием на услуги имеют важное значение.
Управление рисками: Управление изменениями включает оценку и смягчение рисков, связанных с изменениями конфигурации облака. Профессионалы должны уметь определять потенциальные риски и разрабатывать стратегии для их устранения.

12. Виртуализация

Технология гипервизора: понимание различных технологий виртуализации (например, VMware, KVM, Hyper-V) важно для развертывания виртуальных машин (ВМ) в облаке.
Контейнеризация: Знание платформ контейнеризации, таких как Docker, и инструментов оркестровки контейнеров, таких как Kubernetes, является ценным. Контейнеры обеспечивают гибкость и масштабируемость в облачных развертываниях.
Управление ресурсами: Умение управлять виртуальными ресурсами, такими как ЦП, память и хранилище, имеет важное значение для оптимизации облачной инфраструктуры и экономической эффективности.

13. Контейнеры

Контейнеры — это фундаментальная технология в облачных вычислениях, которая позволяет упаковывать и запускать приложения и их зависимости в согласованной и изолированной среде. Самая популярная технология контейнеризации — Docker. Навыки, связанные с контейнерами, включают:

Docker: Умение создавать, управлять и развертывать контейнеры Docker.
Оркестровка контейнеров: знание инструментов оркестровки контейнеров, таких как Kubernetes, Docker Swarm и Apache Mesos, для эффективного управления и масштабирования контейнерных приложений.
Безопасность контейнеров: понимание лучших практик безопасности контейнеров, таких как сканирование образов, безопасность во время выполнения и контроль доступа.
Шаблоны контейнеризации: знакомство с шаблонами контейнеризации, такими как архитектура микросервисов, и способами проектирования приложений для контейнеризации.

14. Восстановление после сбоев

Аварийное восстановление обеспечивает непрерывность бизнеса во время сбоев системы, стихийных бедствий или других катастрофических событий. Облачные вычисления предлагают надежные решения для аварийного восстановления. Ключевые навыки в этой области включают:

Планирование восстановления после стихийных бедствий: разработка комплексных планов восстановления после стихийных бедствий, описывающих процессы, обязанности и ресурсы, необходимые для восстановления после различных типов стихийных бедствий.
Резервное копирование и восстановление: навыки работы с облачными сервисами резервного копирования и восстановления, включая планирование резервного копирования, политики хранения данных и автоматизированные процессы восстановления.
Высокая доступность: проектирование облачных архитектур с высокой доступностью и отказоустойчивостью для минимизации простоев и потери данных.
Тестирование и моделирование: проведение регулярных тестов и моделирования восстановления после сбоев для обеспечения эффективности процедур восстановления.

15. Миграция данных

Миграция данных подразумевает перенос данных из одной системы или местоположения в другое, часто при перемещении в облако. Эффективная миграция данных имеет решающее значение для минимизации времени простоя и обеспечения целостности данных. Навыки, связанные с миграцией данных, включают:

Оценка данных: определение и классификация данных, подлежащих переносу, включая структурированные и неструктурированные данные, базы данных и файлы.
Преобразование данных: преобразование форматов данных, очистка данных и устранение различий в схемах для обеспечения совместимости с целевой облачной средой.
Передача данных: использование инструментов и сервисов, предоставляемых поставщиками облачных услуг, для эффективной передачи данных, таких как AWS DataSync, Azure Data Factory или Google Cloud Storage Transfer Service.
Проверка данных: проверка целостности и согласованности перенесенных данных с помощью процессов проверки и согласования.
Управление данными: внедрение методов управления данными для обеспечения конфиденциальности данных, безопасности и соответствия требованиям во время миграции.

Облачная оркестровка

Автоматизированное развертывание: Оркестровка облака включает автоматизацию развертывания, настройки и управления сложной, взаимосвязанной облачной инфраструктурой. Она оптимизирует процесс, сокращая ручные ошибки и обеспечивая согласованность.
Масштабируемость: Оркестровка обеспечивает динамическую масштабируемость, автоматизируя распределение ресурсов на основе спроса. Она обеспечивает эффективное использование ресурсов, адаптируясь к изменяющимся рабочим нагрузкам и оптимизируя затраты.
Автоматизация рабочего процесса: Облачная оркестровка координирует различные задачи и процессы в облачной среде, создавая оркестрованные рабочие процессы. Это включает в себя предоставление, управление конфигурацией и масштабирование, что обеспечивает бесперебойную работу приложений.
Интеграция и взаимодействие: обеспечивает интеграцию и взаимодействие между различными облачными сервисами и платформами. Это гарантирует, что различные компоненты приложения или системы могут работать вместе согласованно, даже если они размещены у разных облачных провайдеров.

Тестирование производительности, метрики и аналитика

Нагрузочное тестирование: Тестирование производительности включает в себя оценку того, как система работает в различных условиях. Нагрузочное тестирование, подмножество, оценивает, как система справляется с растущими рабочими нагрузками, помогая выявить узкие места и области для улучшения.
Метрики в реальном времени: Мониторинг метрик в реальном времени дает представление о состоянии и производительности системы. Такие метрики, как время отклика, пропускная способность и частота ошибок, помогают в проактивном обнаружении и решении проблем.
Планирование емкости: Метрики производительности помогают в планировании емкости, прогнозируя потребности в ресурсах на основе исторических данных. Это обеспечивает оптимальное распределение ресурсов, предотвращая снижение производительности во время пикового использования.
Аналитика пользовательского опыта: Помимо технических показателей, тестирование производительности включает анализ пользовательского опыта. Это подразумевает понимание того, как конечные пользователи взаимодействуют с системой, выявление болевых точек и оптимизацию для положительного пользовательского опыта.

Аналитика

Анализ данных: Аналитика включает обработку и интерпретацию данных для получения значимых идей. В контексте бизнеса или операций аналитика помогает принимать обоснованные решения на основе шаблонов, тенденций и корреляций в данных.
Предиктивная аналитика: Предиктивная аналитика использует исторические данные и статистические алгоритмы для прогнозирования будущих тенденций. Это помогает в проактивном принятии решений, предвидении потенциальных проблем и оптимизации стратегий для лучших результатов.
Бизнес-аналитика (BI): Аналитика включает BI, которая фокусируется на сборе, обработке и представлении бизнес-данных для поддержки процессов принятия решений. Инструменты BI часто включают панели мониторинга и отчеты для легкой визуализации ключевых показателей.
Интеграция машинного обучения: расширенная аналитика интегрирует алгоритмы машинного обучения для автоматического определения закономерностей и составления прогнозов. Это расширяет возможности извлечения ценных сведений из обширных наборов данных, способствуя принятию более обоснованных решений.

Интерфейсы прикладного программирования (API)

Взаимодействие: API позволяют различным программным системам беспрепятственно взаимодействовать и обмениваться данными. Это способствует взаимодействию, позволяя приложениям работать вместе, даже если они созданы на основе разных технологий.
Эффективность разработки: API упрощают разработку, предоставляя готовые функции и сервисы. Разработчики могут использовать API для доступа к таким функциям, как аутентификация, обработка платежей или отображение, не изобретая велосипед, экономя время и усилия.
Масштабируемость: API поддерживают масштабируемость, позволяя модульную разработку. Поскольку компоненты взаимодействуют через API, каждая часть может масштабироваться независимо, способствуя общей масштабируемости системы.
Инновации и интеграция: API облегчают инновации, позволяя сторонним разработчикам создавать на основе существующих платформ. Они также поддерживают интеграцию с внешними сервисами, способствуя развитию богатой экосистемы взаимосвязанных приложений и функций.

Получите сертификат и станьте незаменимым

Важно осознавать, что быстрое развитие технологий и сложная природа цифровой эпохи могут оставить у вас пробелы в навыках в выбранной вами области. Для тех, кто стремится построить карьеру в облачных вычислениях, возможность приобрести современный опыт облачных вычислений, включая навыки AWS, ждет вас в рамках Программы последипломного образования по облачным вычислениям Simplilearn. Первоклассные курсы Simplilearn сочетают в себе живые занятия под руководством инструктора с практическими проектами и самостоятельными учебными пособиями, направленными на то, чтобы помочь вам достичь ваших целей.

Часто задаваемые вопросы

1. Какие сертификации лучше всего подходят для облачных вычислений?

Лучшие сертификации для облачных вычислений включают AWS Certified Solutions Architect, Microsoft Certified: Azure Administrator, Google Cloud Professional Cloud Architect и CompTIA Cloud+. Эти сертификации подтверждают ваши навыки в области облачных вычислений и могут способствовать вашей карьере в сфере облачных вычислений.

2. Как мне перейти на карьеру в сфере облачных вычислений?

Чтобы перейти к карьере в сфере облачных вычислений, начните с получения базовых знаний с помощью онлайн-курсов, книг или формального образования. Практикуйтесь на облачных платформах, таких как AWS, Azure или Google Cloud, и получите соответствующие сертификаты. Нетворкинг, присоединение к облачным сообществам и поиск стажировок или должностей начального уровня также являются полезными шагами.

3. Каковы будущие тенденции в области облачных вычислений?

Будущие тенденции в облачных вычислениях включают в себя безсерверные вычисления, периферийные вычисления, гибридное и многооблачное внедрение, повышенное внимание к безопасности в облаке, интеграцию искусственного интеллекта и машинного обучения, а также продолжающийся рост контейнеров и Kubernetes для развертывания и управления приложениями. Идти в ногу с этими тенденциями может помочь вам оставаться конкурентоспособными в этой области.