2025 年如何从头开始学习 AWS：完整指南
Posted: Mon Mar 17, 2025 4:44 am
学习 AWS 是提升科技事业的最佳方式之一。作为使用最广泛的云提供商，AWS 可能是您渴望从事的许多职位的先决条件。即使您理想的公司使用不同的云提供商，您从学习 AWS 中获得的知识始终是可以转移的。
您可能渴望从头开始学习 AWS，或者您已经在工作中使用它，但还没有花时间了解基础知识。几年前，我也遇到过类似的情况——陷入困境却不知道如何游泳。虽然那段时间我学到了很多东西，但没有什么比遵循结构化的路线图来掌握一项新技能更好的了。
在本指南中，我将分享学习 AWS 的路线图和资源来帮助您入门！
AWS 云从业者
学习优化 AWS 服务以提高成本效益和性能。
什么是 AWS？
首先，让我们为完全的初学者提供有关 AWS 的背景信息。如果您的水平更高，请跳过此部分！
Amazon Web Services (AWS) 是领先的云计算平台，提供一系 希腊赌博数据 列服务，让公司和个人能够在全球范围内构建、部署和管理应用程序。AWS 于 2006 年推出，提供 200 多种功能齐全的服务，包括计算、存储、网络、机器学习、分析等。这些服务消除了对物理基础设施的需求，使开发可扩展的解决方案更加轻松且更具成本效益。
AWS 被各行各业广泛采用，包括医疗保健、金融、零售和娱乐。无论是为 Netflix 提供实时流媒体服务，还是为 NASA 提供数据分析，AWS 都为大多数现代云计算提供支持。
更具体地说，一些最常见的 AWS 用例如下：
网络托管：为网站和应用程序提供可扩展的计算和存储服务。
数据分析：使用Redshift和 Athena等服务处理大型数据集。
机器学习和人工智能：使用 SageMaker 训练和部署机器学习模型。
备份和灾难恢复：使用 S3 和 Glacier 确保数据安全。
IoT 应用程序：使用 IoT Core 管理 IoT 设备和数据流。
AWS 的流行源于其功能和优势，例如：
可扩展性：
根据需求快速增加或减少资源。
仅按实际使用量付费，最大程度减少资源浪费。
成本效益：
现收现付的定价模式消除了前期基础设施成本。
使用 AWS 免费套餐等工具可以帮助您从小处着手并进行实验，而无需承担财务风险。
全球影响力：
AWS 在全球 31 个地区和 99 个可用区运营，使您能够将应用程序部署到更靠近客户的地方。
这种全球基础设施可实现低延迟和高可靠性。
全面的服务生态系统：
AWS 拥有超过 200 种服务，可满足从基本的网络托管到高级人工智能和机器学习的各种需求。
安全：
AWS 提供安全功能，包括加密、身份管理 (IAM) 以及符合 GDPR 和 HIPAA 等全球标准。
示例架构图展示了不同的 AWS 核心服务以及它们在云应用程序中如何相互交互。
示例架构图展示了不同的 AWS 核心服务以及它们在云应用程序中如何相互交互。图片来源：AWS
谁使用 AWS？
如果您正在考虑学习 AWS，那么您可能已经考虑过特定的职业或角色。但是，了解 AWS 可以解锁的更广泛的职业道路可能会激励您探索新的可能性！
那么，让我们分析一下 AWS 用户的主要类型以及他们如何使用其服务：
开发人员
AWS 为开发人员提供构建、部署和测试应用程序的工具。AWS CodePipeline 等服务简化了 CI/CD 工作流程，而 AWS Lambda 支持无服务器应用程序开发，允许开发人员无需管理服务器即可运行代码。这些功能使 AWS 成为创建可扩展应用程序的首选平台。
数据工程师
数据工程师依靠 AWS 来处理和管理大量数据。借助用于 ETL 流程的 AWS Glue、用于可扩展存储的 Amazon S3 和用于数据仓库的 Amazon Redshift 等服务，他们可以高效地构建和优化数据管道，实现数据集成和处理。
数据科学家和分析师
AWS 帮助数据科学家和分析师提取见解并创建预测模型。Amazon Athena 等工具允许对大型数据集进行无服务器查询，而 Amazon SageMaker 则简化了机器学习工作流程，从模型训练到部署。对于大数据处理，Amazon EMR 是一个受欢迎的选择。
DevOps 工程师
DevOps 工程师使用 AWS 来自动化和管理基础设施。AWS CloudFormation 等工具可实现基础设施即代码，Elastic Beanstalk 可简化应用程序部署，Amazon CloudWatch 可监控资源以实现最佳性能和正常运行时间。
IT 专业人员
AWS 为 IT 专业人员提供管理云环境的工具。他们使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 等服务进行安全访问控制，并使用 AWS Auto Scaling 在高峰使用期间保持性能。
学习 AWS 需要什么？
学习 AWS 并不需要你成为所有技术领域的专家，但在某些领域打下坚实的基础可以让学习过程更加顺利。以下是一些在学习 AWS 之前或学习 AWS 时需要培养的技能：
1. 技术前提
基本编程知识：熟悉至少一种编程语言（Python、Java 或 JavaScript）是有益的，尤其是对于脚本编写、自动化或使用 AWS Lambda 和 SDK。
网络基础知识：了解 IP 地址、DNS、防火墙和 VPN 等基本网络概念将帮助您掌握 VPC（虚拟私有云）、Route 53 和弹性负载平衡等 AWS 服务。
操作系统基础知识：由于 AWS 大量涉及通过 EC2 实例管理虚拟服务器，因此了解 Linux 或 Windows 系统非常实用。
云计算基础知识：如果您是云计算新手，那么了解核心云计算原则（如按需计算、可扩展性和按使用量付费定价）是一个很好的起点。
您可能渴望从头开始学习 AWS，或者您已经在工作中使用它，但还没有花时间了解基础知识。几年前，我也遇到过类似的情况——陷入困境却不知道如何游泳。虽然那段时间我学到了很多东西，但没有什么比遵循结构化的路线图来掌握一项新技能更好的了。
在本指南中，我将分享学习 AWS 的路线图和资源来帮助您入门！
AWS 云从业者
学习优化 AWS 服务以提高成本效益和性能。
什么是 AWS？
首先，让我们为完全的初学者提供有关 AWS 的背景信息。如果您的水平更高，请跳过此部分！
Amazon Web Services (AWS) 是领先的云计算平台，提供一系 希腊赌博数据 列服务，让公司和个人能够在全球范围内构建、部署和管理应用程序。AWS 于 2006 年推出，提供 200 多种功能齐全的服务，包括计算、存储、网络、机器学习、分析等。这些服务消除了对物理基础设施的需求，使开发可扩展的解决方案更加轻松且更具成本效益。
AWS 被各行各业广泛采用，包括医疗保健、金融、零售和娱乐。无论是为 Netflix 提供实时流媒体服务，还是为 NASA 提供数据分析，AWS 都为大多数现代云计算提供支持。
更具体地说，一些最常见的 AWS 用例如下：
网络托管：为网站和应用程序提供可扩展的计算和存储服务。
数据分析：使用Redshift和 Athena等服务处理大型数据集。
机器学习和人工智能：使用 SageMaker 训练和部署机器学习模型。
备份和灾难恢复：使用 S3 和 Glacier 确保数据安全。
IoT 应用程序：使用 IoT Core 管理 IoT 设备和数据流。
AWS 的流行源于其功能和优势，例如：
可扩展性：
根据需求快速增加或减少资源。
仅按实际使用量付费，最大程度减少资源浪费。
成本效益：
现收现付的定价模式消除了前期基础设施成本。
使用 AWS 免费套餐等工具可以帮助您从小处着手并进行实验，而无需承担财务风险。
全球影响力：
AWS 在全球 31 个地区和 99 个可用区运营，使您能够将应用程序部署到更靠近客户的地方。
这种全球基础设施可实现低延迟和高可靠性。
全面的服务生态系统：
AWS 拥有超过 200 种服务，可满足从基本的网络托管到高级人工智能和机器学习的各种需求。
安全：
AWS 提供安全功能，包括加密、身份管理 (IAM) 以及符合 GDPR 和 HIPAA 等全球标准。
示例架构图展示了不同的 AWS 核心服务以及它们在云应用程序中如何相互交互。
示例架构图展示了不同的 AWS 核心服务以及它们在云应用程序中如何相互交互。图片来源：AWS
谁使用 AWS？
如果您正在考虑学习 AWS，那么您可能已经考虑过特定的职业或角色。但是，了解 AWS 可以解锁的更广泛的职业道路可能会激励您探索新的可能性！
那么，让我们分析一下 AWS 用户的主要类型以及他们如何使用其服务：
开发人员
AWS 为开发人员提供构建、部署和测试应用程序的工具。AWS CodePipeline 等服务简化了 CI/CD 工作流程，而 AWS Lambda 支持无服务器应用程序开发，允许开发人员无需管理服务器即可运行代码。这些功能使 AWS 成为创建可扩展应用程序的首选平台。
数据工程师
数据工程师依靠 AWS 来处理和管理大量数据。借助用于 ETL 流程的 AWS Glue、用于可扩展存储的 Amazon S3 和用于数据仓库的 Amazon Redshift 等服务，他们可以高效地构建和优化数据管道，实现数据集成和处理。
数据科学家和分析师
AWS 帮助数据科学家和分析师提取见解并创建预测模型。Amazon Athena 等工具允许对大型数据集进行无服务器查询，而 Amazon SageMaker 则简化了机器学习工作流程，从模型训练到部署。对于大数据处理，Amazon EMR 是一个受欢迎的选择。
DevOps 工程师
DevOps 工程师使用 AWS 来自动化和管理基础设施。AWS CloudFormation 等工具可实现基础设施即代码，Elastic Beanstalk 可简化应用程序部署，Amazon CloudWatch 可监控资源以实现最佳性能和正常运行时间。
IT 专业人员
AWS 为 IT 专业人员提供管理云环境的工具。他们使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 等服务进行安全访问控制，并使用 AWS Auto Scaling 在高峰使用期间保持性能。
学习 AWS 需要什么？
学习 AWS 并不需要你成为所有技术领域的专家，但在某些领域打下坚实的基础可以让学习过程更加顺利。以下是一些在学习 AWS 之前或学习 AWS 时需要培养的技能：
1. 技术前提
基本编程知识：熟悉至少一种编程语言（Python、Java 或 JavaScript）是有益的，尤其是对于脚本编写、自动化或使用 AWS Lambda 和 SDK。
网络基础知识：了解 IP 地址、DNS、防火墙和 VPN 等基本网络概念将帮助您掌握 VPC（虚拟私有云）、Route 53 和弹性负载平衡等 AWS 服务。
操作系统基础知识：由于 AWS 大量涉及通过 EC2 实例管理虚拟服务器，因此了解 Linux 或 Windows 系统非常实用。
云计算基础知识：如果您是云计算新手，那么了解核心云计算原则（如按需计算、可扩展性和按使用量付费定价）是一个很好的起点。