1. 云计算到底是什么先把概念拆清楚再动手很多人学云计算第一反应就是去查“什么是云计算”结果被一堆名词砸晕——IaaS、PaaS、SaaS、虚拟化、弹性伸缩、容器、微服务……每样都听说过每样都似懂非懂。我最初也是这样。后来真正上手做了一段时间运维和架构之后才意识到云计算本质上就是一件事把计算、存储、网络这些IT资源变成像水电一样随用随取的服务。这个理解听起来简单但它是整个知识体系的锚点。如果你始终从“虚拟机”“服务器”的角度去理解云那你的思路永远是传统的物理机思维但如果你从“服务”的角度去看很多概念就串起来了弹性伸缩是因为资源池化之后可以动态调度按量计费是因为所有能力都被计量化容器和云原生是因为应用要适配这种弹性环境而不是固有硬件。1.1 三个服务层次IaaS、PaaS、SaaS到底怎么区分这三者的关系可以用做饭来类比我一直觉得这是最直观的解释。IaaS基础设施即服务相当于租了一间毛坯房。你负责装修、买家具、做饭云厂商只提供水电煤和房屋框架。对应到技术场景就是云服务器ECS、云硬盘、VPC网络这些底层资源。你要自己装操作系统、配环境、部署应用。PaaS平台即服务相当于拎包入住的精装房。家具齐全你直接开火做饭就行。对应到技术场景就是云数据库、云函数、容器编排平台这些——你不用管底层机器和中间件直接丢代码上去运行。SaaS软件即服务相当于直接点外卖。饭送到嘴里你什么都不用管。对应到技术场景就是企业邮箱、在线文档、协同办公软件这类开箱即用的应用。这个区分为什么重要因为它决定了你在整个技术体系里要承担多少运维责任。用IaaS底层故障你自己扛用PaaS中间件版本升级平台帮你处理用SaaS你只管业务本身。很多人在做技术选型时纠结“要不要自建K8s”本质就是在纠结要承担哪个层次的运维成本。1.2 虚拟化与弹性伸缩云为什么能“说变就变”云计算的底层基石是虚拟化技术。物理机上跑一个Hypervisor虚拟机监视器把CPU、内存、磁盘切成多份分给各个虚拟机。这就是为什么你买一台8核64G的云主机它的物理宿主机可能同时跑着十几台其他客户的机器。超卖是常态只是各家云厂商超卖比例不同这也是同配置机器不同价格的原因之一。弹性伸缩的逻辑就建立在虚拟化之上先做一个自定义镜像或基于镜像的启动模板设定好扩缩容规则比如CPU超过70%持续5分钟就加一台低于20%持续10分钟就减一台云平台调API创建或销毁实例再把流量分发到新实例上。整套流程看似简单但里面有一个非常关键的隐藏细节新实例的启动时间。镜像越臃肿启动越慢扩容的响应时间越长。我实际测过一个装完各种中间件、打了N个补丁、4GB大小的系统镜像冷启动一台2核4G的机器大约要90秒到120秒。而一个经过裁剪、只保留核心运行时的200MB镜像同样配置下启动只要20秒左右。这就是为什么云原生的最佳实践一直在强调“镜像要小”——不是省那点磁盘空间而是省扩容时的启动时间。生产环境里90秒的启动延迟可能意味着某次流量突增时你已经挂了半分钟。1.3 从物理机到云原生这个演进链条要理清我见过太多人跳过了物理机时代直接学云原生结果对很多设计理念完全理解不了。比如为什么要用无状态应用为什么要用对象存储而不是本地磁盘为什么要做多副本这些问题的答案其实都藏在物理机时代的痛点里。物理机时代的常态是买机器、装系统、部署应用、祈祷别出故障。机器坏了应用就挂了流量涨了加机器要等采购流程走完磁盘满了要人工去清理。云计算解决了一部分问题资源交付速度但虚拟机还是会宕机磁盘还是会损坏IP还是会变。于是容器化出现了——不是为了让应用跑得更快而是为了让应用和环境解耦这样哪台机器坏了应用换个机器就能马上恢复。云原生的核心思想可以概括成一句话把应用当成“可以随时在任何节点启动的无状态进程”把云平台当成“永远可用的资源池”。理解了这句话你就理解了容器、编排、服务发现、配置中心、对象存储这些技术为什么会存在——它们全都是为了让应用在“随时可能迁移”的情况下依然稳定运行。2. 云计算运维工程师岗位真相与核心技能树搜“云计算运维”和“云计算运维工程师”相关关键词的人非常多说明很多人对这个岗位感兴趣但又不清楚它具体做什么。我做了几年运维可以负责任地说这个岗位和传统网络运维、系统运维差别很大它更像“云平台的操作员自动化脚本开发者故障急救员”三位一体。2.1 运维日常你以为的vs实际的很多人想象中运维的工作是坐在监控大屏前看着五颜六色的仪表盘系统出故障就响警报然后紧急处理。实际上的运维日常工作是什么我列一下自己一周的典型安排早上先看一遍夜间告警记录排查有没有误报和漏报把无效告警的阈值调一下处理工单有人申请开云主机、加磁盘、改安全组规则、配域名解析写自动化脚本比如定期巡检所有实例的磁盘使用率、过期资源清理、日志压缩归档发版配合开发要上线新版本运维负责配置环境变量、切换流量、观察发布后指标处理突发故障可能是线上服务变慢、数据库连接数打满、负载均衡后端异常说得直白一点运维的本质不是“守着机器”而是“保证业务的可用性、稳定性和成本可控制”。你要盯的东西从物理设备变成了云资源账单和各种服务指标。有个很扎心的现实是升职加薪最快的往往不是救火最多的人而是通过自动化手段让线上故障根本不要发生的人。如果你的工作全是手动操作和反复救火那你实际上是把自己锁死在了低价值的重复劳动里。2.2 核心技能栈哪些才是真正要下功夫的从岗位JD和实际工作来看云计算运维工程师的技能可以分成三层基础层Linux系统管理进程、权限、文件系统、网络基础TCP/IP、DNS、HTTP、Shell/Python脚本编程平台层至少精通一朵主流云平台的所有核心产品计算、存储、网络、数据库、监控会看官方文档进阶层容器与Kubernetes、CI/CD流水线、基础设施即代码Terraform、监控告警体系Prometheus/Grafana我特别想强调两条第一别只会抄文档里的命令要理解命令背后的原理。比如你配Nginx反向代理如果不知道HTTP协议的基本流程出问题时就分不清是DNS解析、TCP建连、TLS握手、还是后端服务的问题排查起来全靠猜。第二Shell和Python是必须拿下的。运维干得好的都是把重复操作脚本化的人。一个熟练的运维工程师写脚本的时间应该占工作时间的三成以上。2.3 故障排查思路先看整体再看局部云环境里故障排查和物理机时代有个很大区别物理机时代你能摸到机器可以看硬件指示灯、接显示器云环境里你只有控制台和命令行很多东西是黑盒。所以排查思路必须清晰不然会像无头苍蝇。我习惯的排查顺序是先确认问题范围再逐层下钻。比如“网站访问很慢”我不会直接去看业务日志而是先问几个问题是所有用户都慢还是部分用户慢是从某个地域访问慢还是所有地域都慢是页面加载慢还是接口响应慢然后从上到下排查DNS解析耗时→网络链路→负载均衡→后端实例负载→数据库慢查询→应用自身逻辑。有一个非常常见的坑云服务器本身指标一切正常CPU、内存、带宽都不到30%但业务就是卡成狗。这种时候要想到几个容易被忽略的环节——云盘IOPS打满CPU不高但磁盘排队时间长、内网DNS解析超时、安全组频繁拦截导致TCP重传、实例CPU积分耗尽突发性能实例的机制。这些坑不靠经验积累很难快速定位但一旦记住以后再遇到就有直觉了。我建议新手写一个自己的“故障排查Checklist”每踩一个坑就记录一次半年后你会发现自己排查故障的速度翻倍。3. 免费云计算资源大盘点除了Colab还能用什么“除了Colab还有什么免费云计算”这个话题搜索量很高说明大家都想白嫖云资源来学习或者跑些轻量任务。Google Colab确实是入门友好的轮子免费用GPU跑深度学习、环境预装好、支持挂载Google Drive。但它有明显的限制——单次会话最长12小时、显存偏小、内存受限、长时间闲置会被回收、国内访问不稳定。我实践下来免费云计算的场景要分三类讨论临时跑模型/脚本、部署一个持续运行的服务、学习练手玩环境。需求不同适合的资源完全不同。3.1 各大云厂商免费层的横向对比下面是截至到目前各家云厂商免费层的实际情况我尽量按自己的真实体验来说云平台免费额度的核心内容有效期主要限制Oracle Cloud2台AMD虚拟机1/8 OCPU、1GB内存永久免费4GB ARM虚拟机配额永久ARM资源经常无货需要蹲点抢Google Cloud1台e2-micro0.25 vCPU、1GB内存us-west1等区域可用永久性能很弱基本只能跑轻量任务AWS每月750小时t2.micro/t3.micro1核1G12个月12个月流量有限制超出直接扣钱Azure750小时B1s虚拟机1核1G12个月12个月需要信用卡验证扣费规则复杂阿里云新用户免费试用若干月2核4G的不定期有通常3-6个月必须绑定实名到期后不主动释放会扣费腾讯云新用户有免费试用具体产品因活动而异通常1-3个月一样要实名注意到期时间单纯论“学习性价比”我最推荐Oracle Cloud因为它是少数“永久免费”且配置还算够用的。ARM那台4核24G的实例如果你能抢到跑个中小型数据库、Java后端、甚至GitLab都能扛得住。缺点是注册门槛相对高需要国外信用卡验证或有效的支付方式而且ARM实例的库存经常是0需要凌晨时段多刷几次。Google Cloud的e2-micro则适合轻量场景挂一个科学用途的反向代理、跑个Cron脚本、搭个小博客很稳。但0.25 vCPU的性能摆在那里跑编译、跑爬虫密集任务会明显力不从心。另外GCP的免费层只限定特定区域us-west1、us-central1、us-east1选错区域就会产生费用这个坑很多人踩过。3.2 免费资源的真假免费隐藏扣费点清单很多人在免费层上翻车不是没用对而是被隐藏扣费点坑了。我把常见的扣费陷阱整理一下你对照着检查公网IP费用有些平台分配一个保留公网IP就按月收费你需要看它是否为“免费限额”内的弹性IP跨区域流量费从美国区域传到亚洲区域的数据流量通常是收费的而且单价不低云盘超出容量免费层默认送你40GB但系统日志、镜像、快照稍不注意就会超负载均衡器费用即使后端是免费实例LB本身是按小时计费的快照配置自动快照功能默认开启的话快照存储额外计费数据库实例免费层送的数据库通常只有单节点且存储有限超出部分按GB月计域名解析流量大部分免费但如果你选用高端版本会有费用我的建议是每个云平台开通免费资源后第一件事不是部署业务而是到费用中心去开启“账单预警”和“消费限额提醒”设置一个很小的阈值比如5元人民币。不要抱有侥幸心理——我看到太多人说“我明明用的是免费套餐怎么突然扣了50美元”复盘发现要么是区域选错要么是流量超限要么是到期后没释放实例。3.3 白嫖云资源的正确姿势按场景选方案根据我这些年的使用经验不同的学习目标对应不同的最佳免费方案跑深度学习模型实验首选Kaggle Notebook每周30小时GPU官方赠送、阿里云天池实验室、百度AI Studio。这些平台自带主流框架环境且有显存不小的GPU卡。想要一台长期在线的Linux服务器首选Oracle Cloud永久免费实例装上Docker后可以跑各种服务。抢不到ARM就先用X86的1C1G基本够学习。跑定时脚本和网页服务Google Cloud e2-micro或者Oracle Cloud免费实例都行。脚本优先用函数计算这类Serverless产品可能有每月免费调用额度而且不用管服务器。只想练K8s和云原生不用自己搭集群直接试用云厂商的托管K8s通常有一个月免费额度。或者本地装k3s一台2G的小机器就能跑起来。额外提醒一句免费资源不要一次性注册太多。我发现很多人的状态是注册了五六个云平台的免费账号每个都开了一台吃灰实例结果月底收到账单时才发现有机器忘了释放。贪多嚼不烂先选中一个平台吃透它所有的核心产品比遍地撒网收益大得多。4. 云覆盖度计算规划容量和预算的正确打开方式“云覆盖度计算”这个词在不同语境下意思差别很大。在云架构和容量规划场景里它通常是指“你的业务资源需求和云资源供给之间的匹配程度”也就是你在指定周期内所申请的云资源CPU、内存、存储、带宽能够多大程度满足实际业务负载。这个指标直接关系到一个痛点你花钱买多了浪费成本买少了业务体验不达标。4.1 云覆盖度计算的核心思路从业务指标反推资源需求很多运维或架构师在估算云资源时习惯对着物理机的常识拍脑袋2C4G的机器大概能扛多少并发8C16G的数据库能撑多大的数据量这种做法在云环境里并不太适用因为云上的性能不在单一维度。正确的做法是“从业务指标反推资源需求”步骤如下确定核心业务指标比如你的业务是Web应用核心指标可能是峰值QPS每秒查询数、平均响应时间、并发连接数估算单次请求的资源消耗拿一台已知配置的机器压测得出单次请求大概消耗多少CPU时长和内存乘以峰值QPS得到峰值资源需求单次CPU耗时 × QPS 需要的核数常驻内存 峰值连接数估内存叠加安全冗余按峰值资源的1.5到2倍去规划举个实际例子假设你的接口单次请求平均消耗CPU时间是20毫秒单核峰值QPS是1000。那总共需要的CPU时间就是20毫秒 × 1000 20000毫秒/秒换算成核就是20核。如果担心突发流量再留50%冗余就能知道至少要30核的处理能力。再算内存单次请求的临时内存占用大约30MBQPS1000的时候瞬时分配内存约30GB加上线程池、缓存常驻内存等至少规划到64GB。你发现没有云覆盖度计算的核心不是“这台机器性能好不好”而是“业务模型的资源消耗曲线是什么”。不同业务的资源特征差别很大计算密集型渲染、模型推理吃CPU/GPU内存密集型缓存、搜索索引、热数据服务吃内存IO密集型数据库、日志服务吃磁盘和带宽。你在估算时一定要先搞清楚主次。4.2 实操用监控数据完成一次云覆盖度评估纸上谈兵意义不大我给你一套可以直接照搬的实操流程。假设你已经有一批云主机在跑业务要评估当前资源覆盖度是否合理第一步导出近30天的监控数据。从云监控平台把所有实例的CPU利用率、内存利用率、磁盘IOPS、网络出入带宽按天导出为CSV。 第二步找出每一个指标的峰谷时间段。比如CPU利用率的峰值出现在每天下午2点到4点内存利用率的峰值和它重合还是错开带宽峰值是否和业务高峰同步 第三步计算P95和P99水位。P95的意思是这30天里有95%的时间CPU利用率低于某个值。这个值比平均值更能代表日常压力也更容易暴露“大部分时间都在空转”的问题。 第四步对照云覆盖度判断标准如果P95的CPU利用率长期低于20%说明资源严重过剩建议降配或合并实例P95在40%到70%属于健康水位保留下一些余量应对突发P95长期高于80%则覆盖度不足扩容或者优化应用逻辑。我自己在评估时还有一个经验不要只看CPU和内存磁盘IOPS和带宽的“超卖”往往更隐蔽。尤其是一些小规格实例的带宽是共享突发型平时看起来用到30%但峰值期会被限速导致接口响应时间飙升。这种场景下真正的瓶颈是带宽配额而不是CPU如果只看CPU你就是白折腾。4.3 覆盖度计算的常用工具和脚本思路直接用Excel也能做覆盖度分析但数据量大了之后效率太低。我推荐两条路线一条是通过Python pandas处理监控数据。云平台的云监控API一般都能拉取原始指标数据你可以写个脚本批量拉取并生成图表。pandas里的resample方法非常方便可以把原始5分钟粒度的数据聚合成小时级或天级再算P95、P99。另一条是直接借助云平台自带的成本分析功能。阿里云有“预算管理”和“资源优化建议”AWS有Cost Explorer和Compute Optimizer它们会自动给出“你实例的CPU在过去14天平均利用率是多少建议降配到什么规格”这类建议。虽然不是完全准确但作为初筛很有参考价值它会在你肉眼看不到的犄角旮旯里帮你发现三四十台闲置机器。最后送你一个实用小技巧给每一个实例打上标签Tag比如“环境-生产”、“应用-订单系统”、“负责人-张三”。后续做任何覆盖度分析和成本账单梳理时按标签维度过滤信息会方便很多。没有标签的云环境一个月后你根本说不清那台机器在干什么这是无数团队踩过的坑。5. 云计算学习路线从零基础到能上手实操的路径规划“头歌云计算与大数据技术”这类平台在高校里很流行很多人第一次接触云计算就是从这种实验平台开始的。这类平台的优点是做了很多实验模板照着点鼠标就能跑通一个云主机或者Spark作业缺点是非常碎片化做完十几个实验之后你可能还是不知道云计算整体长什么样。所以我很推荐把这类平台当成“热身工具”但真正的能力还得靠体系化学习和实打实的动手项目。5.1 入门阶段别急着考证先把基本功打牢云计算入门有几件事是绕不开的第一件事是Linux系统操作。Linux是云上所有计算实例的默认操作系统你至少要熟练掌握文件操作、权限管理、进程管理、系统服务systemd、网络配置、日志查看这几项。不知道怎么看CPU和内存占用、不知道如何改时区、不知道如何设置定时任务在云环境里寸步难行。第二件事是理解基本的网络概念。买了云服务器之后至少要知道实例有公网IP和内网IP它们的作用分别是什么安全组规则怎么配端口开了什么服务才能被外部访问域名怎么解析到实例、备案是什么东西国内必须VPC和子网是什么。网络概念不扎实很多时候排障根本无从下手。第三件事是动手买一台最便宜的云服务器搞活动时几十块钱一个月然后把一个最简单的Web应用部署上去再用域名访问它。这个“从零到上线”的完整链路胜过你看100小时视频课。很多人的误区是一上来就研究Kubernetes和云原生架构结果因为底层基础不牢越学越吃力。云原生不是零基础学习入口它是入门之后的进阶方向。先学会在一台虚机上部署应用再学容器再学集群调度这个顺序才匹配大多数人的学习曲线。5.2 进阶阶段容器、编排和基础设施自动化如果你已经有了“面对一台Linux服务器能独立部署应用”的能力下一步就进入了云计算的深水区容器化和自动化管理。这个阶段的核心技能是Docker、Kubernetes、CI/CD和基础设施即代码。Docker的学习重点不是记一堆命令而是理解镜像和容器的关系、Dockerfile的编写规范、数据卷和网络模式的使用场景、以及镜像构建时层的缓存机制。我见过很多人写Dockerfile时从不用多阶段构建导致镜像里装了一堆编译器和依赖一个Python项目打包出来2GB。这在小项目里无所谓放到生产环境的镜像仓库里就是在拖垮扩容速度。Kubernetes的学习则建议从单机版开始在本地用docker-desktop或者k3s跑一个单机集群先把Pod、Deployment、Service这些核心对象搞明白再慢慢加东西。不要一上来就折腾高可用集群负载均衡持久化存储那不是在学知识是在劝退自己。我个人的经验是能在单机K8s上把“部署一个有状态的NginxMySQL”跑通就比很多人学三个月都有用。基础设施即代码Terraform或云厂商的IaC工具是另一个值得提前关注的方向。它的核心思想是你的云上所有资源实例、网络、数据库、安全组都用代码来声明和管理而不是在控制台里手工点。这样做的好处是环境可复制、变更可审计、回滚变容易。等你真的开始维护多套环境开发、测试、生产时你会感激当时学了Terraform的自己。5.3 学习过程中的弯路和心态建议说几个我在学习云计算过程中走过的弯路希望你能绕开弯路一收藏了一大堆学习资料却从不动手操作。云计算是极度强调实操的领域你收藏的教程再多不动手就永远不会。一台便宜的服务器就是最好的老师学会它才是硬道理。弯路二在某个单一云平台上投入全部精力而不看其他平台。各家云平台的理念大同小异但控制台操作、API接口、收费模型差异很大。建议以一朵云为主通常是你工作或求职目标用的但要对其他平台的差异有一个宏观认识面试和实际工作中都需要这个视野。弯路三忽略成本概念。云计算领域非常独特的一点是“资源即成本”。在学习时就要有成本意识这台机器规格多少、一个月多少钱、有没有更便宜的替代方案。我面过一些应届生能熟练背出各种云产品的功能但问他一台4核8G的实例一个月大概花多少钱完全没概念。这在企业里是会出大问题的。弯路四追逐新技术而忽略基本功。今天学Serverless、明天搞Service Mesh、后天又要上分布式链路追踪到头来连Linux内存和Swap的关系都讲不清楚。云计算的底层基础Linux、网络、存储、数据库永远是你走得远的保障上层技术迭代快但底层原理十年不过时。写在最后的一点个人体会整理这份云计算笔记的过程中我自己也重新梳理了一遍走过的路从最初对着控制台页面发懵到能独立设计一套基于云原生架构的微服务系统从省钱买最便宜的学生机到能把成本账单按部门拆得明明白白。最大的变化不只是技术上的积累而是思维方式——以前觉得“运维”就是维护几台机器现在明白真正的价值在于“让系统以最低的成本稳定地支撑业务”。如果这篇笔记能给你带来一点点帮助那就达到我的目的了。另外送各位一句话学习云计算不要抱着“看完这些我就懂了”的心态要抱着“我今天必须亲手做通一个实验”的心态。哪怕第一次做失败了、报错了、卡壳了三小时你获得的经验也比看完十篇教程有价值得多。云上不缺资源缺的是愿意动手把那台机器用到报废的人。希望你是后者。