云计算需要编程吗?具体的技术支持是什么？

一、云计算需要编程吗?具体的技术支持是什么？

当然需要编程，而且几乎主要就是大量的编程。很多技术如：网格计算（Grid Computing ）、分布式计算（DistributedComputing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）都是基础。

二、阿里云高级技术支持专员和技术支持工程师是干嘛的？

刚刚入职阿里云不久，身边有群技术支持岗的同学，简单说说自己的感受，不一定完全准确，请见谅。在阿里云，技术支持和售后工程师没有严格的工作划分，主要工作是提供售后技术服务和技术支持工作。售后技术服务主要是处理技术工单，技术支持工作例如研发运维工具等。后续如有新的发现再补充

三、阿里云技术支持就是客服吗？

客服有售前咨询，售后咨询，售后技术支持；售后技术支持有部分是客服，然后也有不是客服，纯技术支持；我想，应该是这样的，答的不对的地方，多包涵。

四、云计算主要的五大类技术支持分别为？

云计算五大技术是编程模型、数据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算平台管理技术。

　　(1)编程模型

　　MapReduce是Google开发的java、Python、C++编程模型，它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。严格的编程模型使云计算环境下的编程十分简单。MapReduce模式的思想是将要执行的问题分解成Map(映射)和Reduce(化简)的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配(调度)给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再通过Reduce程序将结果汇整输出。

　　(2) 海量数据分布存储技术

　　云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。

(3) 海量数据管理技术

　　云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BT(BigTable)数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。

(4)虚拟化技术

　　通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化。

　　(5)云计算平台管理技术

　　云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。

五、阿里云技术支持主要做什么？

主要支持大数据，云计算，还有电商平台

六、云计算概念，什么是云计算？

云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

七、我想学云计算，云计算前景怎么样，怎么入门？

巧了，我也是二本。

目前工作9年了，从网络设备（只做了1年）、分布式存储研发一直到现在的云计算，整体感觉还是比较顺利的。希望用我的奋斗史，带你少走弯路。

插一句：你单纯学了网络，向云计算发展，算是走了一点弯路。

云计算需要的知识

云计算并不是什么高大上的东西，所有的技术都是基于传统技术来做的，要有计算机基础知识。比如计算机网络、计算机操作系统等。其实都是原有技术的再创新(应用创新)。

这是最简单的云计算解释（和粉丝的聊天记录，未整理），帮你认清云计算是什么：云计算相比于传统的虚拟机管理，它可以实现自动化，以前创建一个虚拟机，都是运维来做。那么有了云计算，那就是系统自动完成创建虚拟机的过程，自动完成网络配置，自动挂载硬盘。以前运维手动管理，那么当负载突然加大的时候（比如双11来了），这个时候原来少量的服务器肯定扛不住，那手动去加肯定来不及，有了云计算相关技术以后，可以自动判断负载情况，自动扩展业务服务器数量。如果某个业务down了，一般就是这个服务器上对应的服务down了。 如果我做到这个服务器上的业务down一个以后，另一个快速拉起来，那是不是我的服务能力就更强了。 还有，如果一个服务器上有多个服务，如果对应的软件的依赖包有冲突怎么办。 这就是容器要解决的一部分问题所以云计算技术很多，docker k8s是云计算目前主要的发展方向。但是前面基础的Linux 网络 集群服务 存储，这都是一样的。到哪都会用到。从商业角度来讲，有了云计算技术，中小型企业就不需要自己买服务器，自己建机房了，【因为那样成本太高】，直接从云提供商那里买云主机，这样就不用买服务器硬件，不用建机房，不用买空调。剩下了大量成本。当公司业务量减少时，也可以随时调整云主机的数量和配置、网络的带宽，实现随时降低企业成本的目标关于云计算，上面解释的其实是基础设施层（IaaS层），前面解释的一大坨，其实才只是买了服务器、交换机等物理设备，装上了操作系统，配上了网络，还没有数据库等应用。 除了IaaS层，其实还有PaaS层和SaaS层。先说PaaS（platform as a service）层：我们平时使用mysql数据库，正常是自己从安装开始，然后配置等一系列操作。这个过程既需要专业的数据库人员，也需要花费比较长的时间，为了提高效率、降低对人员能力的要求，公司可以直接才云平台购买数据库服务，鼠标点几下，然后等一会，一个服务器集群就起来了。 即把数据库、开发工具等服务平台作为一种服务，这就是所谓的paas服务。 再看看SaaS（software as a service），软件即服务，这里强调的是一种可以直接交付的应用程序，而不是像数据库这种后台抽象的服务，我们平时使用的钉钉就可以看做是saas服务的一种，因为他的后端有云主机、数据库等应用，但是我们都不需要关心，企业如果需要开通考勤功能、修改审批流程等功能都是点几下就可以，不需要做其他配置，点完以后就能看到完成的应用，这就是SaaS。

如果你做运维、云计算工程师，那交换路由知识、linux知识是必须的，如果是开发工程师，那还需要python/Go，对交换路由知识要求不那么高，但是也不能不懂，用到的时候可能还需要精通。

所以，无论是你从事运维、云计算工程师还是云计算开发、DevOps、SRE，其实网络都是需要的。你学的不亏，可能是走了一点弯路而已。

关于云计算前景及就业

云计算是现在最火的新兴产业之一，你用的淘宝、支付宝、抖音这些APP都是靠云计算实现的，企业、政府等也都在上云。

你听说过的大数据、人工智能等技术，在一定程度上也需要云计算的支撑。这些技术之间的关系可以简单理解成：云计算、大数据、人工智能组成的金字塔，云计算是金字塔的底端。

总之，前途一片光明，就看你的能力了。

关于就业

职位相对也比较多，linux运维，云计算工程师，SRE，云计算开发，云计算架构，云计算安全等都可以。

怎么入门，从哪里下手

你既然已经学过网络了，建议先找个网络工程师的岗位，边工作边学习，慢慢转到云计算上来。

如何下手、学习什么还是是有疑惑，雷哥准备了一份学习路线，6分钟帮你快速理清Linux学习路线，每个阶段掌握以后能到什么薪资水平也都明确了，比如：并附上每一步的学习材料（职业生涯吐血总结），从此学习不迷茫：

当然也有一些图书教材的推荐：

我是雷哥，一个摸爬滚打多年的云计算工程师，如果你同样迷茫不知道云计算、Linux该如何学习，可以加入我的Cloud研习社，会有知识分享，满满的都是Linux、云计算干货。

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八、云计算如何计算？

通过大数据对比，多次实验，总结出来的，仅供参考

九、云计算云计算能提供什么服务？

云计算通常可以分为三类：将基础设施作为服务（IaaS）、将平台作为服务（PaaS）和将软件作为服务（SaaS）。

1、IaaS：将硬件设备等基础资源封装成服务供用户使用。在IaaS环境中，用户相当于在使用裸机和磁盘，既可以让它运行Windows，也可以让它运行Linux。IaaS最大优势在于它允许用户动态申请或释放节点，按使用量计费。而IaaS是由公众共享的，因而具有更高的资源使用效率。

2、PaaS：提供用户应用程序的运行环境，典型的如GoogleAppEngine。PaaS自身负责资源的动态扩展和容错管理，用户应用程序不必过多考虑节点间的配合问题。但与此同时，用户的自主权降低，必须使用特定的编程环境并遵照特定的编程模型，只适用于解决某些特定的计算问题。

3、SaaS：针对性更强，它将某些特定应用软件功能封装成服务。SaaS既不像PaaS一样提供计算或存储资源类型的服务，也不像IaaS一样提供运行用户自定义应用程序的环境，它只提供某些专门用途的服务供应用调用。

十、什么是云计算，云计算现在好就业吗？薪资怎么样？

果然都是卖课的哈哈。互联网老鸟提醒萌新一句，云计算人才不是可以培训出来的。萌新培训云计算，毕业=失业。要想搞云计算，先学后端，然后再向云计算靠。