Google Cloud Platform学习路径
- Google Cloud Platform 学习路径
欢迎来到 Google Cloud Platform (GCP) 的学习之旅!GCP 是 Google 提供的一套全面的云计算服务,涵盖了计算、存储、数据库、机器学习、人工智能等多个领域。对于初学者来说,GCP 的学习曲线可能会有些陡峭,但只要选择正确的学习路径,并坚持不懈,就能掌握这项重要的技能。本文将为你提供一份详尽的学习路径,帮助你从零开始,逐步成为一名合格的 GCP 工程师。
基础准备
在开始学习 GCP 之前,你需要具备一些基础知识。这些基础知识将帮助你更好地理解 GCP 的概念和技术。
- **云计算基础:** 首先,你需要了解云计算的基本概念,例如 基础设施即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS)、软件即服务 (SaaS)、公有云、私有云 和 混合云。理解这些概念将帮助你了解 GCP 的定位和优势。
- **Linux 基础:** GCP 上的许多服务都基于 Linux 系统,因此掌握 Linux 的基本操作,例如 命令行界面 (CLI)、文件系统、进程管理 和 权限管理,将非常有帮助。
- **网络基础:** 了解网络的基本概念,例如 IP 地址、子网掩码、路由、DNS 和 防火墙,对于配置和管理 GCP 上的网络资源至关重要。
- **编程基础:** 虽然不是必须的,但掌握一门编程语言,例如 Python、Java 或 Go,将让你能够更好地利用 GCP 的 API 和 SDK,开发自动化脚本和应用程序。
学习阶段一:GCP 基础
这一阶段的目标是让你对 GCP 的核心服务和概念有一个基本的了解。
- **GCP 免费套餐:** 首先,利用 GCP 免费套餐 创建一个 GCP 账户,并熟悉 GCP 控制台的使用。免费套餐可以让你在不花费任何费用的情况下体验 GCP 的部分服务。
- **Compute Engine:** 学习 Compute Engine,GCP 的虚拟机服务。了解如何创建、配置和管理虚拟机实例。掌握 实例模板、可用区 和 区域 的概念。
- **Cloud Storage:** 学习 Cloud Storage,GCP 的对象存储服务。了解如何上传、下载和管理对象。掌握 存储类别 (例如 Standard, Nearline, Coldline, Archive) 的区别和使用场景。
- **Virtual Private Cloud (VPC):** 学习 VPC,GCP 的虚拟网络服务。了解如何创建和配置虚拟网络、子网和防火墙规则。
- **Identity and Access Management (IAM):** 学习 IAM,GCP 的身份和访问管理服务。了解如何创建和管理用户、组和角色。掌握 最小权限原则。
- **Cloud Monitoring & Logging:** 学习 Cloud Monitoring 和 Cloud Logging,GCP 的监控和日志服务。了解如何监控 GCP 资源的性能和状态,以及如何分析日志数据。
学习阶段二:进阶服务
这一阶段的目标是让你掌握 GCP 的一些更高级的服务和技术。
- **Kubernetes Engine (GKE):** 学习 GKE,GCP 的容器编排服务。了解如何部署、扩展和管理容器化的应用程序。掌握 Pod、Deployment 和 Service 的概念。
- **Cloud SQL:** 学习 Cloud SQL,GCP 的关系型数据库服务。了解如何创建和管理 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server 数据库实例。
- **Cloud Datastore & Firestore:** 学习 Cloud Datastore 和 Firestore,GCP 的 NoSQL 数据库服务。了解如何存储和检索非结构化数据。
- **BigQuery:** 学习 BigQuery,GCP 的数据仓库服务。了解如何存储和分析大规模数据集。掌握 SQL 查询语言。
- **Cloud Functions:** 学习 Cloud Functions,GCP 的无服务器计算服务。了解如何编写和部署事件驱动的函数。
- **Cloud Pub/Sub:** 学习 Cloud Pub/Sub,GCP 的消息队列服务。了解如何构建异步应用程序。
- **Cloud Dataflow:** 学习 Cloud Dataflow,GCP 的数据处理服务。了解如何构建数据管道。
学习阶段三:专业领域
这一阶段的目标是让你专注于 GCP 的某一专业领域,并深入学习相关技术。
- **机器学习 (Machine Learning):** 如果你对机器学习感兴趣,可以学习 Cloud AI Platform、TensorFlow 和 AutoML 等服务。
- **数据分析 (Data Analytics):** 如果你对数据分析感兴趣,可以学习 BigQuery、Data Studio 和 Cloud Data Fusion 等服务。
- **DevOps:** 如果你对 DevOps 感兴趣,可以学习 Cloud Build、Cloud Deploy 和 Cloud Source Repositories 等服务。
- **安全 (Security):** 如果你对安全感兴趣,可以学习 Cloud Security Scanner、Cloud Armor 和 Key Management Service 等服务。
学习资源
以下是一些有用的 GCP 学习资源:
- **Google Cloud Skills Boost:** [[1]] Google 官方的在线学习平台,提供各种 GCP 课程和实验。
- **Google Cloud Documentation:** [[2]] GCP 的官方文档,包含所有服务和技术的详细说明。
- **Coursera:** [[3]] Coursera 上有很多 GCP 相关的课程,由 Google 官方或合作伙伴提供。
- **Udemy:** [[4]] Udemy 上也有很多 GCP 相关的课程,覆盖了不同的技能水平。
- **YouTube:** [[5]] Google Cloud Tech 频道,提供各种 GCP 相关的视频教程和演示。
- **Qwiklabs:** [[6]] 提供实际操作的 GCP 实验,帮助你更好地理解 GCP 的概念和技术。
考试认证
为了证明你的 GCP 技能,你可以参加 Google Cloud 认证考试。以下是一些常见的 GCP 认证:
- **Associate Cloud Engineer:** 适合初学者,证明你具备设计、构建和管理 GCP 解决方案的基本能力。
- **Professional Cloud Architect:** 适合有经验的工程师,证明你具备设计和部署可扩展、可靠和安全的 GCP 解决方案的能力。
- **Professional Data Engineer:** 适合数据工程师,证明你具备构建和管理数据处理管道的能力。
- **Professional Cloud DevOps Engineer:** 适合 DevOps 工程师,证明你具备自动化软件交付流程的能力。
与二元期权相关的技术分析和成交量分析
虽然GCP的学习和二元期权看起来毫不相关,但深入了解数据分析和模式识别的技能,对于二元期权交易也至关重要。以下是相关链接:
- 移动平均线:用于识别趋势方向和潜在的交易信号。
- 相对强弱指数 (RSI):衡量价格变动的速度和幅度,识别超买和超卖情况。
- MACD:一种趋势跟踪动量指标,显示两条移动平均线之间的关系。
- 布林带:一种波动率指标,显示价格围绕移动平均线的范围。
- 斐波那契回撤位:识别潜在的支撑位和阻力位。
- 交易量:衡量市场参与者的活跃程度,验证趋势的强度。
- 交易量加权平均价格 (VWAP):一种基于交易量的价格指标,用于识别交易机会。
- ATR (Average True Range):衡量价格波动性,帮助设置止损位。
- K线图:显示特定时间段内的开盘价、收盘价、最高价和最低价。
- 日内交易策略:针对短期交易机会的策略。
- 剥头皮交易:一种高频交易策略,旨在从微小的价格波动中获利。
- 趋势跟踪策略:跟随市场趋势进行交易的策略。
- 反转交易策略:预测市场反转并进行交易的策略。
- 支撑位和阻力位:识别价格可能停止下跌或上涨的水平。
- 风险回报比:评估潜在利润与潜在损失的比率。
总结
学习 Google Cloud Platform 需要时间和精力,但只要你选择正确的学习路径,并坚持不懈,就能掌握这项重要的技能。从基础知识开始,逐步深入学习,并利用各种学习资源,你一定能够成为一名合格的 GCP 工程师。记住,实践是最好的老师,多做实验,多动手,才能真正掌握 GCP 的技术。
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