2018年，無論是大型企業還是小型企業，無論是在新招的IT員工，還是提升現有員工的技能，都將圍繞一些關鍵的IT趨勢開展。其中一些趨勢聚焦于機器學習和無服務器計算等技術，而另一些則更多涉及云計算基礎設施管理技能，特別是與混合云和多云相關的技術。
調研機構451 Research公司首席分析師Jay Lyman表示，未來幾年公共云的應用預計將顯著增加，但企業仍然主要為其工作負載選擇最佳執行場所，無論是公共云、私有云還是二者的組合。
Lyman說：“企業希望應用程序和工作負載能夠基于成本、性能、數據主權、地理位置，以及監管和合規性問題在最佳基礎設施上運行。”
然而，獲得這種靈活性需要付出代價，因為IT團隊在整合和管理各種云平臺方面相當復雜繁瑣。因此，許多企業會將云計算作業讓架構師或管理員進行管理，這些架構師或管理員可以架設不同的基礎架構，并在他們之間移動時有效管理工作負載。
同時，機器學習、容器化和云原生應用等更先進的技術不斷重塑云計算就業市場，并且沒有顯示出放緩的跡象。
為了與這些技術轉變保持一致，許多專注于云計算的IT專業人員必須在數據科學、人工智能和容器編排等領域提高或磨練自己的技能，否則就有落后于人的風險。
以下是在2018年推動IT專業人員職業生涯發展的五個必備的云計算技能：
1.在機器學習和人工智能方面提高數據科學技能
人工智能和機器學習不再是流行術語，它們越來越成為更多IT行動的核心。
分析機構IDC公司預測，到2021年，全球認知和人工智能(AI)技術支出將達到576億美元，年復合增長率為50%。采用人工智能技術的企業應用程序從自動化客戶服務代理到醫療診斷和治療，其運行范圍更加廣泛。
為了提供這兩方面的產品，AWS、微軟Azure、谷歌等主要云計算提供商繼續以令人眼花繚亂的速度推出新的機器學習和人工智能服務。企業尋求新的云計算技能來有效地使用它們。
調研機構Forrester公司的首席分析師Dave Bartoletti表示，許多企業都在招聘相關的IT專業人士，他們不僅對流行的云原生人工智能技術有深入的了解(例如谷歌TensorFlow或Azure機器學習)，還擁有先進的數據科學技能。
“將應用程序從數據中心遷移到公共云的主要驅動力之一是對我們正在收集的這些龐大的數據集進行人工智能和數據分析。”他說，“數據科學在過去五年中一直是熱門工作，而隨著越來越多的企業將更大的數據集遷移到公共云，這將變得更加熱門。”
如果2017年有任何跡象的話，數據科學技能2018年確實會很熱門。數據科學家的職位在去年的求職和評論網站Glassdoor的“美國最佳工作”報告中排名第一。其得分基于三個因素：工作崗位的數量、薪酬、總體工作滿意度。
機器學習被認為是人工智能的一個子集，在數據科學學科中越來越普遍。借助機器學習工具，IT團隊可以應用算法來自動處理海量數據，并更快速地分析和獲取洞察力。
云計算管理員和架構師有大量的培訓選項，讓他們在人工智能和機器學習方面提高數據科學技能。云計算提供商直接提供課程和認證。例如，微軟公司為機器學習認證提供了微軟認證解決方案助理，而Google則為面向大數據工作的IT專業人員提供數據和機器學習培訓。
2.無服務器體系結構重塑應用開發和IT運營
無服務器體系結構繼續引起云計算業界的熱議。該技術的潛在優勢使無服務器技能成為任何云計算專業人員簡歷的重要補充，無論是架構師，開發人員還是管理員。
451 Research公司首席分析師Jay Lyman表示：“無服務器剛剛開始出現，但似乎正在快速發展，這與容器的發展模式一樣。這對最終用戶來說是有吸引力的，因為它具有經濟效益，并缺乏復雜性。”
無服務器體系結構無需開發人員在需要構建和運行應用程序時調配和管理底層基礎設施。無服務器應用程序也是事件驅動的，這意味著它們的組件或功能只有在任務完成時觸發并關閉才會運行。當這些功能運行時，云計算提供商僅向用戶收取計算資源，所以在應用閑置時，其成本不會累積。
盡管這些節省下來的成本是一個很大的誘惑，但這沒有保障，IT專業人員需要進一步挖掘知識并了解哪種類型的應用程序最適合無服務器計算。例如，不間斷運行的應用程序可能會在無服務器平臺上比在傳統云計算基礎設施上花費更多的成本。
IT專業人員可以通過各種方式發展和提高無服務器云計算技能。對于初學者來說，需要熟悉一些流行的無服務器平臺，這也稱之為服務(FaaS)功能，例如AWS Lambda，Azure Functions，Google Cloud Functions和IBM Cloud Functions。
另外，準備以不同于更多傳統應用的方式管理無服務器應用。無服務器體系結構將應用程序分解成各種單獨的功能，因此管理員必須監控性能，排除故障，并跟蹤每個應用程序的使用情況，并重新考慮擴展和負載平衡實踐。
由于該技術還處于早期階段，因此企業難以找到具有無服務器體驗的應聘者。但對于IT專業人士來說，這個人才缺口在2018年對于一些人來說是一個很大的機會。
“這有點像機器學習。我預計，在那些對如何使用這些無服務器體系結構有一定專業知識的高需求，但沒有很多人才的企業來說，很需要這樣的人才。”Lyman說。
3.多云部署提出了獨特的管理需求
企業越來越追求多云部署，以便根據性能、成本和其他因素靈活選擇不同的托管環境。因此，IT專業人員應該了解多個基礎架設施即服務的提供商提供的產品和服務，以擴展其云計算技能。
Forrester公司首席分析師Dave Bartoletti表示：“2018年和2019年我們將看到更多的公司使用多個公共云來處理不同的事情。例如，一家公司可能會創建一個基于功能的程序，其中包含谷歌云存儲以用于數據備份，在微軟Azure上應用機器學習服務，并在AWS云平臺中部署Lambda。”
微軟Azure、AWS和Google的公共云仍然是用戶最受歡迎的選擇，并且其投資組合中存在一些重疊，但也存在顯著差異，尤其是在他們的管理工具中。
為了推進多云部署，企業在2018年將尋求了解這些云計算提供商提供的產品和服務的IT專業人員。
“如果某人了解AWS云平臺，那么很重要，但是真正重要的是其對其他云計算提供商的產品和服務也有一定的了解，以及如何使用多組件來提高可用性。”在線IT培訓商Linux Academy公司首席執行官Anthony James說。
除了對不同云計算提供商的平臺和管理工具有很強的把握外，具有多云部署的企業還高度重視應聘者的網絡技能。對于混合云來說，這也是必要的，組織需要以高性能和可靠性在私有云和公共云之間移動數據。
Bartoletti說：“企業越是開始將應用程序移動到公共云中，越應該處理延遲、性能和數據遷移等問題。所有這些都需要從數據中心到公共云的穩定的、擴展的網絡。”
為了實現混合或多云架構的安全可靠網絡，IT專業人員應該了解公共云提供商的直接連接選項，例如AWS Direct Connect，Azure ExpressRoute和Google Cloud Dedicated Interconnect。這些服務使企業能夠繞過公共互聯網，并通過專用的低延遲網絡將本地部署的環境連接到云平臺。
計劃混合或多云部署的企業也將尋求具有容器經驗的IT專業人員，以幫助促進跨云環境的應用程序可移植性。最需要的容器技能包括Docker和Kubernetes。
James表示：“Kubernetes確實能夠在不鎖定供應商的情況下跨越多個云平臺，但它也有助于實現從內部部署到云端的混合遷移。”
4.云原生應用程序需要微服務和容器知識
盡管一些企業力求將現有應用程序重構并遷移到云中，但越來越多的企業力圖從最基礎的方面構建針對云計算優化的應用程序。這些云原生應用程序本質上是為了利用云計算的好處而設計的，例如增加自動化和可擴展性。
到2018年，云原生應用程序的推動將繼續并且可能會加速。就如它那樣，企業將尋求對那些常常支持這些云原生計劃的技術有經驗的IT專業人員：微服務、容器和容器編排引擎，例如Kubernetes，Apache Mesos和Docker Swarm。
Forrester公司首席分析師Dave Bartoletti表示：“開發人員正在越來越多地轉向云原生平臺，這意味著他們希望從頭開始使用容器和Kubernetes編排來將他們的應用程序構建為高度分布式的微服務集合和組件。”
在線IT培訓公司Linux Academy的首席執行官Anthony James表示，具有Kubernetes的經驗的人尤其受到組織需要構建、保持和管理云原生應用的青睞。
James說：“企業可以采用虛擬機并將它們放在云端，但真正要做的就是將自己的虛擬化平臺轉移到云端，而這并不是真正的云端本地化。Kubernetes所強調的是這些微服務應用程序，可讓企業輕松擴展并擴展多云環境。”
由于認識到谷歌公司開發的Kubernetes的上升勢頭，AWS和Azure都在2017年加大了對該技術的支持。Ozure公司在2017年10月份采用Kubernetes的Azure容器服務，AWS推出了自己的托管Kubernetes服務，這用于Kubernetes(EKS)的彈性計算云(EC2)容器服務，并于2017年11月發布了Invent。
隨著企業不斷采用容器技術來構建和支持其云原生應用程序，IT專業人員將能夠更好地服務于他們的云計算提供商的本地容器和Kubernetes服務。此外，與DevOps相關的云計算技能將繼續成為構建這些應用程序的組織中的高需求。
IT教育公司CBT Nuggets的培訓師Anthony Sequeira說：“DevOps不僅僅是一個流行術語，它對IT的發展影響巨大。從我的角度來看，這是一個明確的領域，有著巨大的刺激和巨大的需求。”
5.特定供應商的技能是云計算安全專家的福音
近年來，很多數據泄露事件成為備受矚目的頭條新聞，這繼續使云計算安全成為企業最重要的優先事項。根據Forrester公司的數據，到2021年，全球云計算安全工具支出將達到35億美元，未來五年的復合年增長率為28%。
云計算安全投資在企業中并不新鮮。但在2018年，組織將尋找深入了解供應商的本地安全工具的云安全專家，而不是招募具有大量IT安全知識的應聘者。企業越來越需要安全知識的深度，而不是廣度。
“就最重要的技能而言，安全技能是首選，然后是云平臺技術。”451 Research首席分析師Jay Lyman表示，“主要是公共云方面的技術，而這正是很多增長的地方。”
AWS、微軟Azure、谷歌都提供類似的安全服務，例如監控，加密和身份管理。盡管如此，這些工具的運作方式也各不相同，其方式對于每個特定的云平臺而言都是獨一無二的，這意味著了解一家廠商的技術和知識并不一定轉化為另一方的技術和知識。
“基本上，企業團隊中的某個人需要成為企業的云計算提供商采取安全方法的專家。”Forrester首席分析師Dave Bartoletti說。
為了提升他們的簡歷，云計算安全專家應該通過培訓和認證來調整他們的平臺特定技能。例如，如果他們的公司使用AWS，那么他們應該在這個平臺上加深他們對內置工具的了解，例如AWS Config，這種服務可以更精確地控制云計算資源，并發送自動警報來警告潛在風險。
“如今，主要是使用這些內置的安全控制，”在線IT培訓公司Linux Academy的首席執行官Anthony Jame說。
為了確保他們的云計算技能保持相關性，安全管理人員還必須跟上最新趨勢，例如人工智能和機器學習，一些云計算提供商現在將這些趨勢用于加強他們的產品。例如，2017年8月，AWS推出了Amazon Macie，這是一種托管安全服務，它使用機器學習功能自動查找、分類和保護存儲在AWS中的數據。
根據Lyman的說法，DevOps整合是云計算安全專家關注的另一個趨勢。
“安全性將越來越成為DevOps部署的重要組成部分，”他說，“這些是非常關鍵的技能，至少可以結合起來或者熟悉。”
最后，企業必須遵守最新的合規性和監管要求，特別是在歐洲通用數據保護條例即將實施的情況下。
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