有问题就有答案
Q1：云计算的基础是什么?
云计算学习的方面有很多，不同专业需要的基础也不同，不过什么都懂那就更好了，个人如果开公司也有用到的，服务器很多种，根据公司业务选择适合自己的，不开公司的话现在也有很多公司招聘这样的人员
Q2：学云计算需要具备什么基础？
云计算发展至今，已历经十年之久。如今的云计算，从技术种类，功能产品，到行业和市场发生了巨大的变化。很多爱好者对云计算的认知和需求，也从当年的粗浅概念，发展到渴望深度探索的阶段。因广大爱好者个人能力的不同，另外个人的技术水平也有不同。下面以初学者和云计算工程师两个方面给一些建议。如果您是一个未曾进行云计算相关的工作的人，需要学习云计算，就要具备操作系统，网络，应用服务等知识。市面上实现云计算的厂商已经有很多了。商业阵营的微软，IBM，谷歌,VMWARE，华为，都有非常成熟的产品。如果资金充裕，购买任意一款云产品，您就会得到非常专业的技术支持和服务。（开个玩笑，一般也买不起啊）如果您只是一个普通爱好者，我建议选择开源阵营的KVM,XEN，OPENSTACK，DOCKER等技术入手，因为他们的开源（免费）特性，所以近些年来广泛受到各大IT互联网公司和爱好者的热捧。学习开源阵营的云计算技术，要从Linux系统的管理和使用的角度进入学习（20天左右），以及小部分的计算机网络通信技术（5天左右），为云中的虚拟网络技术打下基础。随后还要对SHELL开发，数据库系统有一定的了解（10天左右）。这个时候，就有条件可对核心的云计算技术开展全面的学习了。如：KVM，OPENSTACK，DOCKER容器，等云技术（20天）掌握其中的架构，功能角色以及Iaas，Paas，Saas层级分类，掌握私有云的部署和运维能力。如果您是一个已经参加相关工作的人士，对上述内容多少有些了解。那对您的建议是，在精通上述内容的同时，还需要对Python这门语言进行深入学习，能够在云平台上，对云计算服务，容器服务，集群服务，缓存等常用服务器，进行全方位的监控和管理工作，以及二次开发工作。这才能算上一个比较全面的云计算专家。因为你将面对的不在是过去的独立服务器，机房，设备。而是数以万计的计算机，并分布在不同城市或国家的云计算系统，进行全方位高效稳定的管理工作。
Q3：学习云计算需要有什么样的基础
云计算是目前非常流行的IT技术。学习要求大专以上学历。计算机专业的学生会更容易理解，进步也更快。至于学习方式，可以选择自学或者机制。云计算研究的主要内容如下：网络基础和linux系统管理；优化和高可用技能；虚拟化和云平台技术；开发与运营。互联网行业仍然是目前最热门的行业之一。学习IT技能后，在腾讯、阿里、网易等互联网大公司获得高薪工作就足够了。发展前景很好，普通人也可以学习。如果想系统学习，可以考察比较热门学校和相关专业。好学校有能力根据当前企业需求自主开发课程，在校期间可以获得大专或本科学历。仲博软件学院、南京工坊、南京北大青鸟等有相关专业的学校都不错，建议实地考察比较。祝你学习成功，希望能采纳。
Q4：学习云计算需要有什么样的基础?
云计算和大数据属于互联网催生的新专业。云计算的关键技术有三大点：(1)虚拟化技术：云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化，它覆盖整个IT架构，包括资源、网络、应用和桌面的全系统虚拟化。其优势在于可以隔离所有硬件设备、软件应用和数据，打破硬件配置、软件部署和数据分发的界限，实现动态it架构和资源的集中管理。对于信息系统仿真而言，云计算虚拟化技术的应用意义不仅在于提高资源利用率、降低成本，还在于提供强大的计算能力。众所周知，信息系统仿真系统是一个计算量很大的复杂系统，计算能力对系统的效率、精度和可靠性有很大的影响。虚拟化技术可以将大量分散且未充分利用的计算能力整合到计算负载较高的计算机或服务器中，实现全网资源的统一调度和使用，从而在存储、传输、运行等计算方面实现高效率。分布式资源管理技术：信息系统仿真系统多数情况下会处于多节点并发执行环境。为了保证系统状态的正确性，需要保证分布式数据的一致性。为了解决分布一致性的问题，计算机领域的许多公司和研究人员提出了各种各样的协议，这些协议是需要遵循的一些规则。也就是说，在云计算出现之前，解决分发一致性问题依赖于许多协议。但是，对于大规模甚至超大规模的分布式系统，不可能保证所有子系统和子系统都使用相同的协议，也不可能保证分布式的一致性得到解决。云计算中的分布式资源管理技术成功地解决了这个问题。谷歌公司的chabby是最著名的分布式资源管理系统，它实现了chabby服务锁机制，使得解决分发一致性问题不再仅仅依赖于一个协议或者一个算法，而是有了统一的服务。并行编程技术：云计算采用并行编程模式。在并行编程模式下，并发处理、容错、数据分发和负载平衡等细节被抽象成一个函数库。通过统一的接口，将用户的大规模计算任务自动并发分布式执行，即一个任务自动划分为多个子任务，并行处理海量数据。对于信息系统仿真等复杂系统的编程来说，并行编程模式是一场颠覆性的革命，它是从网络计算等一系列优秀成果发展而来的，因此它将面向服务架构(SOA)技术体现得更加淋漓尽致。可以预见，如果将这种并行编程模式引入信息系统仿真领域，必将带来信息系统仿真软件建设的跨越式进展。如果你想专业学习云计算，你需要更多的时间和精力。车间里的课程非常好。可以根据实际需要去实地看看。仔细听后，你可以选择一个适合你的。只要你努力学习真正的东西，你的未来就不会差。
Q5：请问想学云计算需要具备什么基础
云计算和大数据都属于互联网催生的新专业云计算的关键技术有三大点：⑴虚拟化技术：云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化，它是涵盖整个IT架构的，包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化，它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和数据隔离开来，打破硬件配置、软件部署和数据分布的界限，实现IT架构的动态化，实现资源集中管理，使应用能够动态地使用虚拟资源和物理资源，提高系统适应需求和环境的能力。对于信息系统仿真，云计算虚拟化技术的应用意义并不仅仅在于提高资源利用率并降低 成本，更大的意义是提供强大的计算能力。众所周知，信息系统仿真系统是一种具有超大计算量的复杂系统，计算能力对于系统运行效率、精度和可靠性影响很大，而虚拟化技术可以将大量分散的、没有得到充分利用的计算能力，整合到计算高负荷的计算机或服务器上，实现全网资源统一调度使用，从而在存储、传输、运算等多个计算方面达到高效。⑵分布式资源管理技术：信息系统仿真系统在大多数情况下会处在多节点并发执行环境中，要保证系统状态的正确性，必须保证分布数据的一致性。为了分布的一致性问题，计算机界的很多公司和研究人员提出了各种各样的协议，这些协议即是一些需要遵循的规则，也就是说，在云计算出现之前，解决分布的一致性问题是靠众多协议的。但对于大规模，甚至超大规模的分布式系统来说，无法保证各个分系统、子系统都使用同样的协议，也就无法保证分布的一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术圆满解决了这一问题。Google公司的Chubby是最著名的分布式资源管理系统，该系统实现了Chubby服务锁机制，使得解决分布一致性问题的不再仅仅依赖一个协议或者是一个算法，而是有了一个统一的服务(service)。⑶并行编程技术：云计算采用并行编程模式。在并行编程模式下，并发处理、容错、数据分布、负载均衡等细节都被抽象到一个函数库中，通过统一接口，用户大尺度的计算任务被自动并发和分布执行，即将一个任务自动分成多个子任务，并行地处理海量数据。对于信息系统仿真这种复杂系统的编程来说，并行编程模式是一种颠覆性的革命，它是在网络计算等一系列优秀成果上发展而来的，所以更加淋漓尽致地体现了面向服务的体系架构(SOA)技术。可以预见，如果将这一并行编程模式引入信息系统仿真领域，定会带来信息系统仿真软件建设的跨越式进步。如果你想要专业的学习云计算，更多需要的是付出时间和精力。课工场的课程很不错，你可以根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会差。
Q6：云计算的网络基础是什么？
云计算是一种基于互联网增加、使用和交付相关服务的模式，通常涉及通过互联网提供动态、可扩展且经常虚拟化的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来代表电信网络。