クラウド コンピューティングでは、ローカル コンピューターやリモート サーバーではなく、多数の分散コンピューターにコンピューティングを分散するため、企業のデータ センターの運用がインターネットに似たものになります。これにより、企業は必要なアプリケーションにリソースを切り替え、オンデマンドでコンピューターやストレージ システムにアクセスできるようになります。 クラウド コンピューティングは、何千台ものコンピューターとサーバーが 1 つに接続されたものと考えることができます。したがって、クラウド コンピューティングは 1 秒あたり 10 兆回の計算能力を持つことができます。クラウド コンピューティングは強力な計算能力を備えているため、核爆発のシミュレーションや気候変動の予測などにも使用できます。
市場調査会社Synergy Research Group***のデータによると、2017年第4四半期のクラウドコンピューティングインフラサービス市場は前年同期比46%増の130億米ドルとなり、過去3四半期の成長率を上回りました。フォーチュン・グローバル50社のうち48社がクラウド導入計画を公表しており、その多くの企業のIT部門では既にクラウドサービスを広く活用しています。 非常に多くの企業がクラウド コンピューティングを導入すると、必然的にクラウド コンピューティングの人材が不足することになります。先見の明のある学生が研修機関に参加しています。クラウドコンピューティングの適用範囲は徐々に拡大しており、将来的には計り知れないものになると予想されます。この傾向に対応するために、私たちはどのような技術を学ぶ必要があるでしょうか? クラウド コンピューティングは、構成可能なコンピューティング リソース (ネットワーク、サーバー、ストレージ、アプリケーション ソフトウェア、サービスなどのリソース) の共有プールへの、利用可能で便利なオンデマンド ネットワーク アクセスを提供する従量課金モデルです。これらのリソースは、管理の手間やサービス プロバイダーとのやり取りをほとんど必要とせずに、迅速に提供できます。 クラウド コンピューティング システムでは、プログラミング モデル、データ管理テクノロジ、データ ストレージ テクノロジ、仮想化テクノロジ、クラウド コンピューティング プラットフォーム管理テクノロジ、その他の主要なテクノロジなど、多くのテクノロジが使用されます。したがって、クラウド コンピューティング開発者は、これらのテクノロジーを習得するだけでなく、Python の運用と保守、Linux の基礎、Openstack プライベート クラウド テクノロジー、Docker コンテナー テクノロジー、Hadoop ビッグ データ テクノロジーなど、時代の変化に対応し、最新のスキルを習得する必要もあります。 |
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