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Cloud-Computing

Cloud Computing beschreibt ein Modell, das bei Bedarf – meistens über das Internet und geräteunabhängig – zeitnah und mit wenig Aufwand geteilte Computerressourcen als Dienstleistung, etwa in Form von Servern, Datenspeicher oder Applikationen, bereitstellt und nach Nutzung abrechnet.

KnowHow vorhanden
Kompetenzen ausbauen
Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig
1. Grundlagen des Cloud-Computing: Verständnis der grundlegenden Konzepte und Prinzipien des Cloud-Computing.
2. Cloud-Dienste: Kenntnisse in den verschiedenen Cloud-Diensten wie IaaS, PaaS und SaaS.
3. Cloud-Plattformen: Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure und Google Cloud.
4. Virtualisierung: Verständnis von Virtualisierungstechnologien und deren Anwendung.
5. Containerisierung: Nutzung von Container-Technologien wie Docker und Kubernetes.
6. Serverless Computing: Kenntnisse in serverlosen Architekturen und Diensten wie AWS Lambda und Azure Functions.
7. Cloud-Sicherheit: Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen in der Cloud.
8. Netzwerkgrundlagen: Verständnis von Netzwerktechnologien und -protokollen in der Cloud.
9. Datenbanken: Kenntnisse in Cloud-Datenbanken wie Amazon RDS, Azure SQL Database und Google Cloud Spanner.
10. Speicherlösungen: Nutzung von Cloud-Speicherlösungen wie Amazon S3, Azure Blob Storage und Google Cloud Storage.
11. Cloud-Migration: Techniken und Strategien zur Migration von Anwendungen und Daten in die Cloud.
12. Kostenmanagement: Verwaltung und Optimierung von Cloud-Kosten.
13. Monitoring und Logging: Implementierung von Überwachungs- und Protokollierungslösungen in der Cloud.
14. Automatisierung: Nutzung von Automatisierungstools wie Terraform, Ansible und CloudFormation.
15. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD): Implementierung von CI/CD-Pipelines in der Cloud.
16. API-Management: Verwaltung und Sicherung von APIs in der Cloud.
17. DevOps-Praktiken: Anwendung von DevOps-Praktiken in der Cloud-Umgebung.
18. Hybrid-Cloud: Verständnis von Hybrid-Cloud-Architekturen und deren Implementierung.
19. Multi-Cloud-Strategien: Nutzung und Verwaltung von Multi-Cloud-Umgebungen.
20. Cloud-Compliance: Einhaltung von gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen in der Cloud.
21. Disaster Recovery: Strategien und Implementierung von Disaster-Recovery-Lösungen in der Cloud.
22. Edge Computing: Kenntnisse in Edge-Computing-Architekturen und deren Integration mit der Cloud.
23. Cloud-Architektur: Gestaltung und Optimierung von Cloud-Architekturen.
24. Cloud-APIs: Nutzung von Cloud-APIs zur Integration und Automatisierung.
25. Datenanalyse: Analyse von Daten in der Cloud mit Tools wie AWS Redshift, Google BigQuery und Azure Synapse.
26. Machine Learning: Anwendung von Machine Learning Diensten in der Cloud wie AWS SageMaker, Azure ML und Google AI Platform.
27. IoT-Integration: Integration von IoT-Geräten und -Daten in die Cloud.
28. Cloud-Entwicklungsumgebungen: Nutzung von Entwicklungsumgebungen und Tools in der Cloud.
29. Cloud-Optimierung: Techniken zur Optimierung der Leistung und Effizienz von Cloud-Ressourcen.
30. Kommunikationsfähigkeiten: Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu kommunizieren.

Von Mensch zu Maschine

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