⑴ 学习云计算需要有什么样的基础
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是最着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。
⑵ 云计算要学习哪些知识呢
云计算的学习一般包含五大阶段：
云计算第一阶段：主要学习网络基础，包括计算机网络(以太网、TCP/IP网络模型)、云计算网络(网络QoS、交换机与路由器)，配备有企业级项目实战：IP地址配置与DNS解析。
云计算第二阶段：学习Linux基础，包括Linux操作系统(文件权限、作业控制与进程管理)以及Linux高级管理(Sed、Awk工具、源码编译)。企业级项目实战为：云数据中心主机CPU资源利用率实时统计、分析系统。
云计算第三阶段：学习Linux运维自动化，企业级项目实战为Python+Shell实现企业级FTP文件统一管理。
云计算第四阶段：数据库运维管理的学习，企业级项目实战：MySQL Galera高可用集群环境部署、异步消息队列集群RabbitMQ部署与运维。
云计算第五阶段：企业级云架构管理与综合实战(PaaS+TaaS)，项目训练的是基于LAMP架构实现云计算PaaS平台典型应用部署与运维，通过Nginx实现千万级并发访问处理。
拓展资料：
Linux操作系统高效率、应用广，适用于各种设备中，在国内Linux的人才缺口逐渐扩大，就业方向多、岗位充足：
有云计算方向、DBA方向、安全运维方向、系统运维方向、Python运维开发方向等。
linux学完可以选择的工作岗位更是多种多样，云计算工程师、云计算研发工程师、云计算架构师、数据库运维工程师、高级数据库工程师、数据库架构师、安全运维工程师、安全专家、安全架构师、系统运维工程师、高级系统运维工程师、系统运维技术专家、Python运维开发工程师、Python高级运维开发工程师、技术总监等。