Die 8 besten Cloud Computing-Projekte für alle Niveaus

Unternehmen haben ihre IT-Ressourcen in die Cloud verlagert, was zur Entwicklung des Cloud Computing geführt hat. Ziel ist es, Wege zu finden, Cloud-Plattformen wie AWS, GCP und Azure zu nutzen, um Lösungen für die Bedürfnisse eines Unternehmens zu entwickeln. Daher gibt es eine wachsende Nachfrage nach technischen Fachkräften wie Cloud Engineers, die sich mit Cloud-Umgebungen auskennen.

Baue deine Fähigkeiten mit diesen Cloud Computing-Projekten aus und starte eine Karriere im Cloud Computing. Wenn du neu auf dem Gebiet bist, schau dir unseren Kurs "Cloud Computing verstehen" an und lies unseren Leitfaden, wie du ein/e Cloud Engineer wirst.

Warum an Cloud Computing-Projekten arbeiten?

Die Cloud kann ein beängstigendes Ökosystem sein, das nur durch direkte Erfahrung vollständig verstanden werden kann. Praktische Erfahrungen zu sammeln ist der beste Weg, um zu lernen, wie Cloud-Umgebungen funktionieren. Deshalb ist es wichtig, Cloud Computing-Projekte zu haben. Du kannst Erfahrungen sammeln und etwas aufbauen, das dir bei der Jobsuche helfen kann.

Cloud Computing-Projekte für Anfänger

Diese Einsteigerprojekte bringen dich dazu, eine Cloud-Plattform für einfache Aufgaben zu nutzen. Bei diesen Projekten geht es darum, Dinge zu tun, die normalerweise vor Ort erledigt werden, z. B. das Hosting einer gerade erstellten Website in der Cloud.

1. Statisches Website-Hosting

Das Hosting einer Website auf einer Cloud-Plattform ist ein grundlegendes Projekt, das ein grundlegendes Verständnis der Cloud zeigt. Dadurch wird sichergestellt, dass du verstehst, welche Rolle Cloud Computing bei der Ablösung der traditionellen IT-Infrastruktur spielt, und du bekommst eine Einführung in die vielen Funktionen der Cloud.

Ressourcen:

Ein guter Leitfaden sind die Top-Projekte für AWS auf DataCamp. Wenn du neu bei AWS bist, solltest du zuerst den Kurs "Einführung in AWS " besuchen, um erste Erfahrungen mit der AWS-Plattform zu sammeln. Mit diesen beiden Informationen bist du auf dem besten Weg zu deinem ersten Cloud Computing-Projekt!

Gelernte Fertigkeiten:

• Wie man AWS für Webhosting nutzt
• Grundlegendes HTML und Website-Design
• Basic AWS

2. Serverlose E-Mail/SMS-Anwendung

Der nächste Schritt ist die Nutzung der Cloud zur Interaktion mit den Nutzern. Eine häufige Funktion, die wir sehen, ist die Möglichkeit, Kunden zu kontaktieren, nachdem sie ein Formular ausgefüllt haben. Das kann für Werbeaktionen, Bestätigungen oder Reservierungen sein. In der Cloud können wir all dies über eine API-Verbindung verwalten. Das allgemeine Ziel ist es, eine statische Website auf einem Cloud-Dienst zu hosten, der diese Informationen dann mit anderen Cloud-Komponenten teilt, die dann die entsprechende E-Mail oder SMS versenden.

Ressourcen:

Eine gute Quelle ist cloudisfree, die dich durch den Prozess einer serverlosen Sendeanwendung führt. Auch diese nutzt Amazon AWS und sollte eine unkomplizierte Ergänzung zu deinem bisherigen Projekt sein, wenn du bereits erfolgreich eine dynamische Website erstellt hast. Dies ist auch ein guter Zeitpunkt, um deine AWS-Kenntnisse mit dem Kurs AWS Cloud and Technology Services auf DataCamp zu vertiefen.

Gelernte Fertigkeiten:

• AWS Lambda
• API-Gateway
• AWS Schrittfunktionen
• Python-Kenntnisse zum Erstellen von Funktionen
• HTML und JSON für interaktive Websites

Cloud Computing-Projekte für Fortgeschrittene

Nachdem du nun die Grundlagen der Cloud kennengelernt hast, ist es an der Zeit, sie mit einigen praktischen Anwendungen auf die nächste Stufe zu heben. Bei diesen Projekten konzentrieren wir uns darauf, die grundlegenden Fähigkeiten, die du gelernt hast, auszubauen. Du solltest jetzt in der Lage sein, die Cloud zu nutzen, um produktionsreife Cloud-Anwendungen nach moderner Architektur zu erstellen.

3. Datenanalytik in der Cloud

Ein wachsender Teil des Cloud Computing wird für die Datenanalyse genutzt. Da die Datenmengen zunehmen, verlassen sich Unternehmen zunehmend auf cloudbasierte Datenlösungen, um Antworten auf ihre Datenfragen zu finden. Als Cloud Engineer hast du die Möglichkeit, mit der Cloud-Plattform automatisierte Analysen zu erstellen. Dank ihrer Skalierbarkeit können Cloud-basierte Analyselösungen problemlos mit der steigenden Nachfrage wachsen. In diesem Projekt übst du den durchgängigen Einsatz von der Datenspeicherung bis zur Datenanalyse. Auf diese Weise verstehst du genau, wie die Daten in die Cloud gelangen und zu Antworten werden.

Ressourcen:

Schau dir unseren Leitfaden für die ersten Schritte mit Azure Synapse an. Wenn du noch nicht viel Erfahrung mit Azure hast, empfehle ich dir zunächst den Kurs Microsoft Azure verstehen und einige Artikel über Azure, die Cloud-Lösung von Microsoft, zu lesen. Ihr Marktanteil wächst und sie ist auf dem besten Weg, in bestimmten Märkten gegenüber AWS und GCP eine Vormachtstellung einzunehmen.

Gelernte Fertigkeiten:

• Grundlagen von Azure Storage
• Azure Synapse
• Datenanalytik in der Cloud

4. 3-stufige Webanwendung

Dies ist eine natürliche Weiterentwicklung einer statischen Website. Du erstellst eine komplexere Website-Architektur, die die besten Funktionen der Cloud nutzt. Bei einer 3-Tier-Webanwendung werden die Ebenen Web, Anwendung und Daten voneinander getrennt. Die Webschicht konzentriert sich auf die Benutzeroberfläche, die Anwendungsschicht auf das Backend und die Datenschicht auf die Speicherung der Daten. Das ist großartig, denn jeder Teil kann unabhängig skaliert werden und ermöglicht eine separate Sicherheit für jede Komponente. 

Der Aufbau einer dreistufigen Webanwendung in der Cloud erfordert ein Verständnis dafür, welche Cloud-Produkte für die einzelnen Schichten am besten geeignet sind und wie man sie zu einem einzigen Dienst verbindet.

Ressourcen:

Vergewissere dich, dass du die Grundlagen der Cloud gut verstanden hast. Folge diesem Leitfaden zum Aufbau einer 3-Tier-Webanwendung, um dieses komplexere Projekt zu entwickeln.  Wenn du noch nie eine Web-App gebaut hast, solltest du dir überlegen, ob du nicht so etwas wie diese Python-Web-App mit Bokeh bauen möchtest. Versuche, die Benutzeroberfläche in die Webschicht und die Datenverarbeitung in die Anwendungsschicht zu trennen.

Gelernte Fertigkeiten:

• Python-Webanwendungen
• 3-Tier Web-App
• Cloud-basierte Web-Entwicklung

Fortgeschrittene Cloud Computing-Projekte

Bei diesen fortgeschrittenen Projekten geht es eher darum, das volle Potenzial der Cloud zu nutzen. Diese Projekte konzentrieren sich auf die Erstellung von Endprodukten und fortgeschrittenen technischen Demos mit Cloud-Produkten.  

5. Serverloses maschinelles Lernen

Eine der wichtigsten Aufgaben des Cloud Computing ist die Erweiterung der maschinellen Lernfähigkeiten von Unternehmen. Maschinelles Lernen erfordert eine hohe Rechenleistung, für die eine Menge Server vor Ort benötigt werden. Nicht alle Unternehmen haben den Platz oder die Ressourcen, um so viel Infrastruktur anzuschaffen. 

Dank der Cloud sind Unternehmen in der Lage, serverloses maschinelles Lernen durchzuführen, indem sie Cloud-Produkte wie AWS Lambda oder GCS BigQuery nutzen. Wenn du ein serverloses maschinelles Lernprojekt aufbaust, zeigst du, dass du dich mit modernen Trends auskennst und über fortgeschrittene Fähigkeiten im Umgang mit der Cloud verfügst.

Ressourcen:

Vergewissere dich, dass du die Cloud-Architektur für Data Science und maschinelles Lernen genau kennst. Dann kannst du mit dem AWS-Leitfaden für serverlose Bildverarbeitung loslegen.  In diesem Projekt geht es um die Verwendung von Amazon Rekognition für die Bildverarbeitung (insbesondere die Gesichtserkennung). Probiere unbedingt dieses Tutorial über AWS-Schrittfunktionen aus, da sie auch in diesem Projekt stark genutzt werden. Wenn du noch ein paar andere AWS-Produkte wie AWS Lambda, DynamoDB und EventBridge hinzufügst, hast du ein komplettes Bilderkennungsprojekt!

Gelernte Fertigkeiten:

• Serverloses maschinelles Lernen
• AWS Rekognition
• AWS Lambda
• AWS Schrittfunktionen
• AWS DynamoDB
• AWS EventBridge

6. Cloud-basierter Chatbot

Da immer mehr Menschen Dienstleistungen wie Einkaufen und Bankgeschäfte online erledigen, wird der webbasierte Kundenservice immer wichtiger. Unternehmen setzen auf KI-Chatbots, um den Aufwand zu minimieren und bei einfacheren Fragen zu helfen. Dank der schnellen Skalierbarkeit müssen die Kunden nur mit minimalen Verzögerungen rechnen, wenn sie nach Antworten auf ihre Probleme suchen. Auf diese Weise können Unternehmen die Anzahl der Kundendienstmitarbeiter/innen reduzieren und die Wartezeiten verkürzen, die nötig sind, um ihre Kunden zu bedienen. Dank leicht einsetzbarer Produkte wie Amazon Lex gibt es viele Möglichkeiten, sich in die Praxis einzuarbeiten.

Ressourcen:

Vergewissere dich, dass du die Cloud-Architektur für Data Science und maschinelles Lernen und ihre Vorteile für KI genau kennst. Amazon bietet eine einfache Anleitung für den schnellen Einstieg in Amazon Lex. Um die Dinge einfach zu halten, verwendet dieses Projekt Amazon CloudFormation für ein einfaches Web-Template. Dieser Einsatz sollte einfach sein, da er auf vielen der Fähigkeiten aufbaut, die im obigen Projekt zum serverlosen maschinellen Lernen verwendet wurden.

Gelernte Fertigkeiten:

• Cloud Chatbot
• KI in der Cloud
• Amazon Lex

Cloud Computing Open Source Projekte

Schließlich gibt es noch einige Projekte, die sich auf die Open-Source-Cloud konzentrieren. Diese Open-Source-Projekte ermöglichen es dir, eine Cloud-Umgebung von Grund auf neu und auf eine anpassbare Weise aufzubauen. Mit diesen Projekten zeigst du, dass du den Aufbau von Cloud-Systemen von den Servern über die Sicherheit bis hin zur Verbindung mit dem Endnutzer genau verstehst.

7. OpenStack

OpenStack ist eine der größeren Open-Source-Cloud-Plattformen. Mit der verfügbaren Open-Source-Software können Nutzerinnen und Nutzer ganz individuelle Cloud-Stacks erstellen. Nur weil es Open-Source ist, heißt das nicht, dass es nicht robust ist. Große Unternehmen wie Rakuten, T-Mobile und Target haben benutzerdefinierte Komponenten in OpenStack entwickelt, um ihren Betrieb zu gewährleisten. Das Erlernen dieses technischen Stacks kann sich als äußerst wertvoll erweisen.

Ressourcen:

Es gibt viele Ressourcen darüber, wie man OpenStack nutzt. Beginne damit, die Dokumentation von OpenStack zu lesen, wie du OpenStack bekommst und eine Schulung zu erhalten. Sieh dir unbedingt einige YouTube-Videos an und lies dir die Anleitungen für den Einstieg in OpenStack durch. Dies ist eine gute Gelegenheit, den Cloud Computing-Kurs auf dem DataCamp zu wiederholen, um die Grundlagen der Infrastruktur für die Cloud zu lernen.

Gelernte Fertigkeiten:

• Die Wolke von Grund auf aufbauen
• Open-Source-Cloud-Projekte
• Verwendung von OpenStack

8. OpenNebula

Eine Alternative zu OpenStack ist Open Nebula. Dieses Projekt konzentriert sich auf eine eher monolithische Single-Server-Architektur als Mittel zur Verwaltung von virtuellen Maschinen und Containern. Es ist eine einfachere Methode, um eine benutzerdefinierte Cloud mit schneller Bereitstellung und intuitiver Einrichtung einzurichten. Wenn du daran interessiert bist, Hypervisoren und virtuelle Container als Grundlage für deine Cloud zu nutzen, dann ist Open Nebula eine gute Wahl.

Ressourcen:

OpenNebula ist etwas weniger populär als OpenStack, daher kann es etwas schwieriger sein, Ressourcen zu finden. Die OpenNebula-Dokumente sind ein großartiger Ausgangspunkt, um schnell loszulegen und die Grundlagen des Tools zu lernen. Wenn du dann noch einen Kurs über Docker machst, bist du auf dem besten Weg, eine Container-basierte Cloud-Infrastruktur aufzubauen.

Gelernte Fertigkeiten:

• Aufbau einer Cloud mit Fokus auf Virtualisierung
• Praktische Erfahrung mit Open Source Cloud
• Verwendung von OpenNebula
• Docker

Zusammenfassung

Hier ist ein kurzer Blick auf alle Projekte, die wir oben besprochen haben, und wie sie in deinen eigenen Lernplan passen könnten.

Fazit

Wir haben gesehen, dass es zahlreiche Projekte gibt, die dir den Einstieg in das Cloud Computing erleichtern. All dies sind großartige Optionen für den Aufbau eines Portfolios im Cloud Computing. Vergewissere dich, dass du jedes Projekt genau verstehst und selbstbewusst darüber sprechen kannst, damit du dein Fachwissen unter Beweis stellen kannst. Sorge dafür, dass du dein Wissen über die Grundlagen und mögliche Zertifizierungen weiter ausbaust. Hier sind einige Ressourcen für den Anfang:

• Die 5 besten Cloud-Zertifizierungen
• Google Cloud Zertifizierung
• Top 12 AWS-Projekte