云计算需要高性能设备吗？

一、云计算需要高性能设备吗？

在云服务领域，云服务器是一种全新的高性能企业级解决方案。云计算平台采用前沿的云计算存储技术，基于先进且具扩展能力的云基础架构，满足对延时和性能敏感的服务的需求，改善在网络游戏、数字支付、即时消息服务、电子商务和流媒体等领域的客户体验。

二、云计算对于存储设备的要求有哪些？

没有要求。

云计算的计算+存储都在云端，唯一需要配置的是存储的容量，这个可以根据实际的数据大小来选择，而且大多数云主机支持扩容，所以存储容量不是一个大问题。

三、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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四、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。

五、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

六、设备roi计算？

设备roi投入产出比计算公式：R=K/IN=1/N。投入产出比中的投入是指项目全部静态投资额；产出是指项目全部运行寿命期内各年增加值的总和。K为投资总额，IN为项目寿命期内各年增加值的总和，N=IN/K，N值越大，项目经济性越好。

七、云计算机在设备设计中的应用？

云计算机技术与应用是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。云计算服务指的就是我们通过所使用的网络服务，把资料存放在网络上的服务器中，并借由浏览器浏览这些服务的网页，使用上面的界面进行各种计算和工作。

八、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。

九、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。

十、云计算 gpu

云计算和 GPU 技术在当前科技行业中扮演着愈发重要的角色。随着人工智能、大数据分析和深度学习等技术的飞速发展，传统的计算方式已经无法满足对于计算能力和效率的需求，云计算和 GPU 技术的结合应运而生。

云计算的发展历程

云计算作为一种新型的计算模式，在过去数十年间经历了蓬勃发展。最初，云计算的概念被提出时被广泛认为只是一种概念性的创新，但随着互联网和移动互联网的普及，云计算迅速渗透到各个行业领域。传统的基于硬件设备的计算模式逐渐向云端迁移，使得用户可以通过互联网获取到更强大的计算能力。

GPU 技术的优势

GPU（图形处理单元）最初是用于图形处理和游戏渲染的硬件设备，但随着人工智能和深度学习的兴起，GPU 的并行计算优势开始被广泛应用。与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU 在处理大规模数据和复杂计算时表现更为出色，大大提升了计算效率。

云计算与 GPU 技术的结合

云计算和 GPU 技术的结合，可以为用户提供更加强大的计算能力。通过在云端部署 GPU 加速的服务器，用户可以快速、高效地进行大规模数据处理、机器学习和人工智能应用。这种模式不仅大大节约了成本，还提升了计算速度和精度。

应用领域分析

云计算和 GPU 技术的结合在各个领域都有着广泛的应用。在人工智能领域，利用 GPU 加速的深度学习算法可以更快速地进行模型训练和优化；在医疗影像识别领域，云端 GPU 计算可以帮助医生更准确地诊断病情；在金融领域，云端 GPU 计算可以加速大数据分析和风险管理。

发展趋势展望

未来，随着人工智能、大数据分析和物联网技术的不断发展，云计算和 GPU 技术的重要性将日益凸显。更多的行业将会采用云端 GPU 计算来提升自身的竞争力，推动科技发展。同时，随着技术的不断演进，云计算和 GPU 技术也将会不断创新，为用户带来更加便捷和高效的计算体验。