摘要：随着机器学习等技术不断冲击就业市场，整个行业的技能差距将会越来越大。机器学习和机器学习人工智能和大数据正在逐渐成为项目的核心，预测机器学习和的将会出现爆炸性增长，未来三年的支出将增长。
2018年，随着各种规模的企业开始推进云计算项目，预计公有云采用量将会增加，IDC预测在三年内公有云支出将达到1970亿美元，因此对云计算相关技能的需求越来越高。
随着机器学习等技术不断冲击就业市场，整个行业的技能差距将会越来越大。需要超过35万名专家来帮助填补云计算从业者的相关职位，显然对专业人士来说这是一个证明技能价值的机遇。
不管企业是处在迈向云计算的第一步，还是致力于提高市场推广能力，都需要提高云计算的相关技能。
云安全
企业很愿意将数据存储到公有云提供商处，公司的数据在云端不安全的想法已经不再是影响企业数据存储的因素。大多数公司根本无法提供与领先的云服务提供商水平一致的安全专业知识，例如，微软计划每年投资超过10亿美元用于网络安全。
但企业仍必须密切关注云安全。云服务提供商在共享责任的模式下运行，云服务提供商与厂商和业务共享安全责任。简而言之，企业不能依赖厂商来确保数据和服务的安全，他们的员工必须了解并努力实现安全。
这意味着即便大多数工作都由云服务提供商承担了，IT从业者还是需要理解云安全。为确保他们的数据受到保护，专业人士必须学习如果利用AWS和Microsoft Azure等提供的安全工具。
对致力于云安全技能的从业人员来说，也有一些业界的相关认证，最有名的是(ISC)2的CCSP(认证云安全专家)，对CISSP进行相关的专业技能认证。
机器学习和AI
机器学习、人工智能和大数据正在逐渐成为IT项目的核心，IDC预测机器学习和AI的将会出现爆炸性增长，未来三年的支出将增长50%。因此，每个主要的云服务提供商都在开发或扩展允许组织在其应用程序中利用这些技术的服务。
AWS和Microsoft Azure现在都开始提供机器学习工具，微软正在推进面向专业人士的数据科学培训竞赛，创建数据科学专业计划以及新的认证，与MCSE专家级数据管理和分析认证相一致的MCSA机器学习认证。
无服务架构
无服务架构消除了开发人员在需要运行或构建应用程序时管理底层基础设施的要求。通过采用无服务架构，开发人员可以构建可扩展且易于修补或升级的服务，比基于服务器的设计更加便宜。
在采用无服务架构时，企业之前担心的是厂商锁定。例如，如果用户使用一家云服务提供商托管无服务组件，并且他们提高了价格，那么用户可能会被锁定到服务中，并被迫支付更高的费用。
今天，主要的云平台都是使用的行业标准技术和编程语言，这意味着将服务应用程序从一个厂商迁移到另一个厂商不再是障碍。
云迁移和多云部署
IDC的报告显示，企业向公有云的迁移正在加速，企业需要专业知识丰富的云来迁移他们的应用和服务。
在诸如数据库备份或维护等琐碎任务上的企业将从向云端迁移受益，企业为了满足需求而努力扩展资源将能够节省时间。向云端迁移并不是快速的过程，而且也面临风险。没有熟练的专业人员，企业面临关键应用程序宕机的风险，实施过程的错误将导致安全漏洞。
在企业中，多云部署越来越普遍，企业希望根据性能和成本灵活选择不同的环境。因此，专业人士会考虑在多个平台上扩展自己的技能，特别是Azure，AWS和Google云平台。
自动化
企业不断寻求发展壮大，转变为敏捷性和安全性兼具的数字化企业，这推动了我们前所未有的自动化的需求。自IT场景自动化以来，它帮助整合行业保持业务，为他们提供完全控制并提高生产力。自动化现在是大多数企业在技术高速发展时期保持领先于竞争对手的关键手段。
今天的企业正在从手动向数字化迈进，随着IT行业的指数级增长和云技术的出现，手动管理已经成为一项责任。企业正在寻求自动化，为创新敞开大门。当一个组织采用自动化时，它可以腾出相当多的时间和人力来提高整体效率，从而让创新得以实现。
企业需要实现自动化的原因很多，虽然自动化不是一个新概念，但很多企业只能自动化其基础设施的一小部分。如果企业想要以有竞争力的速度增长，他们必须实现更大规模的自动化。
随着越来越多的组织采用DevOps的方式，越来越多的企业正在使用自动化工具来处理云端和内部数据中心基础设施的日常配置和管理任务。了解如何使用这些工具的员工，尤其是将这些工具与云服务结合使用的员工，越来越受到企业的重视。
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