学习云计算需要哪些基础条件？
51CTO数字化人才来回答这个问题： 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。
云计算需要掌握哪些知识？好入门吗？
虚拟化，虚拟化技术是云计算基础架构的基石。 分布式计算，谷歌提出了并行编程模型MapReduce，它允许开发者在不具备并行开发经验的前提下，也能够开发出分布式的并行程序，并让其同时运行在数百台机器上，在短时间内完成海量数据的计算。 分布式存储，GFS是谷歌推出的一款分布式文件系统，GFS具有很好的硬件容错性，可以把数据存储到成百上千台服务器上面，并在硬件出错的情况下尽量保证数据的完整性。
