Top 8 projektów chmurowych dla każdego poziomu

Organizacje przenoszą swoje zasoby IT do chmury, co napędza rozwój cloud computingu. Celem jest znalezienie sposobów wykorzystania platform chmurowych, takich jak AWS, GCP i Azure, do budowania rozwiązań odpowiadających potrzebom organizacji. W związku z tym rośnie zapotrzebowanie na specjalistów, takich jak inżynierowie chmury, którzy znają środowiska chmurowe.

Rozwijaj swoje umiejętności dzięki tym projektom chmurowym i zacznij karierę w cloud computingu. Jeśli dopiero zaczynasz, sprawdź nasz kurs Understanding Cloud Computing i przeczytaj nasz przewodnik jak zostać inżynierem chmury.

Dlaczego warto pracować nad projektami chmurowymi?

Chmura to złożony ekosystem, który w pełni zrozumiesz dopiero poprzez praktykę. Najlepszym sposobem nauki działania środowisk chmurowych jest praca własna. Dlatego projekty chmurowe są tak ważne. Dzięki nim zdobędziesz doświadczenie i zbudujesz coś, co możesz zaprezentować podczas szukania pracy.

Projekty chmurowe dla początkujących

Te projekty wprowadzą cię w korzystanie z platformy chmurowej przy prostych zadaniach. Skupiają się na czynnościach zwykle wykonywanych on-premises, jak np. hostowanie strony internetowej zbudowanej w chmurze.

1. Hostowanie statycznej strony WWW

Hostowanie strony na platformie chmurowej to podstawowy projekt pokazujący, że rozumiesz podstawy chmury. Dzięki niemu zobaczysz, jak chmura zastępuje tradycyjną infrastrukturę IT i poznasz wiele jej funkcji.

Materiały:

Świetnym przewodnikiem są najlepsze projekty dla AWS na DataCamp. Jeśli dopiero zaczynasz z AWS, rozważ najpierw kurs wprowadzający do AWS, by nabrać obycia z platformą. W połączeniu te dwa materiały dobrze przygotują cię do pierwszego projektu chmurowego!

Zdobywane umiejętności:

• Jak używać AWS do hostingu WWW
• Podstawy HTML i projektowania stron
• Podstawy AWS

2. Bezserwerowa aplikacja e‑mail/SMS

Kolejny krok to użycie chmury do interakcji z użytkownikami. Częstą funkcją jest kontakt z klientem po wypełnieniu formularza — w celach promocyjnych, potwierdzeń czy rezerwacji. W chmurze możemy tym zarządzać przez połączenie API. Ogólny cel: mieć statyczną stronę hostowaną w chmurze, która przekazuje dane do innych komponentów chmurowych, a te wysyłają odpowiedni e‑mail lub SMS.

Od cloudisfree: schemat działania bezserwerowej aplikacji e‑mail/SMS

Materiały:

Świetnym źródłem jest cloudisfree z przewodnikiem po aplikacji do wysyłki w architekturze serverless. Projekt korzysta z Amazon AWS i będzie naturalnym uzupełnieniem poprzedniego, jeśli zbudowałeś już dynamiczną stronę. To też dobry moment, by wzmocnić umiejętności AWS na kursie AWS Cloud and Technology services na DataCamp.

Zdobywane umiejętności:

• AWS Lambda
• API Gateway
• AWS Step Functions
• Python do tworzenia funkcji
• HTML i JSON do interaktywności strony

Projekty chmurowe dla średnio zaawansowanych

Skoro znasz już podstawy, czas wejść poziom wyżej i skupić się na praktycznych zastosowaniach. W tych projektach rozwiniesz fundamenty, których się nauczyłeś. Powinieneś już potrafić tworzyć w chmurze aplikacje gotowe do produkcji, zgodnie z nowoczesną architekturą.

3. Analityka danych w chmurze

Coraz większa część chmury jest poświęcona analityce danych. Wraz ze wzrostem wolumenów danych organizacje coraz częściej sięgają po rozwiązania chmurowe, by znaleźć odpowiedzi na swoje pytania. Jako inżynier chmury możesz tworzyć zautomatyzowaną analitykę na platformie chmurowej. Dzięki skalowalności rozwiązania te łatwo rosną wraz z zapotrzebowaniem. W tym projekcie przećwiczysz wdrożenie end‑to‑end: od magazynowania danych po analitykę. Zrozumiesz, jak dane trafiają do chmury i zamieniają się w odpowiedzi.

Materiały:

Zobacz nasz przewodnik pierwsze kroki z Azure Synapse. Jeśli masz niewiele doświadczenia z Azure, najpierw polecam kurs Understanding Microsoft Azure i kilka artykułów o Azure — chmurowym rozwiązaniu Microsoftu. Zyskuje udział w rynku i w niektórych segmentach może przewyższyć AWS i GCP.

Zdobywane umiejętności:

• Podstawy Azure Storage
• Azure Synapse
• Analityka danych w chmurze

4. Aplikacja webowa w architekturze 3‑warstwowej

To naturalny krok po statycznej stronie. Budujesz bardziej złożoną architekturę, która wykorzystuje atuty chmury. Aplikacja 3‑warstwowa rozdziela warstwę WWW, aplikacyjną i danych. Warstwa WWW odpowiada za interfejs użytkownika, aplikacyjna za backend, a danych za przechowywanie. Zaletą jest niezależne skalowanie każdej części i osobne zabezpieczenia dla każdego komponentu. 

Zbudowanie 3‑warstwowej aplikacji w chmurze wymaga znajomości produktów najlepiej pasujących do każdej warstwy i sposobu połączenia ich w jedną usługę.

Z dokumentacji AWS: diagram architektury aplikacji 3‑warstwowej

Materiały:

Upewnij się, że dobrze rozumiesz podstawy chmury. Zrealizuj ten przewodnik budowy aplikacji webowej 3‑warstwowej, by stworzyć bardziej złożony projekt.  Jeśli nigdy nie budowałeś aplikacji webowej, rozważ coś takiego jak pythonowa aplikacja webowa z użyciem Bokeh. Spróbuj rozdzielić UI do warstwy WWW, a przetwarzanie danych do warstwy aplikacyjnej.

Zdobywane umiejętności:

• Webowe aplikacje w Pythonie
• Aplikacja webowa 3‑warstwowa
• Tworzenie aplikacji webowych w chmurze

Zaawansowane projekty chmurowe

Te projekty skupiają się na pełnym wykorzystaniu możliwości chmury. Chodzi o tworzenie gotowych produktów i zaawansowanych demonstracji z użyciem usług chmurowych.  

5. Bezserwerowe uczenie maszynowe

Jednym z kluczowych zastosowań chmury jest rozwijanie możliwości uczenia maszynowego w firmach. ML wymaga dużej mocy obliczeniowej, co on‑premises oznaczałoby wiele serwerów. Nie każda firma ma przestrzeń i zasoby na taki sprzęt. 

Dzięki chmurze firmy mogą realizować bezserwerowe ML, korzystając z usług takich jak AWS Lambda czy GCS BigQuery. Budowa projektu z bezserwerowym ML pokazuje znajomość nowoczesnych trendów i zaawansowane umiejętności pracy z chmurą.

Materiały:

Upewnij się, że dobrze rozumiesz architekturę chmury dla data science i ML. Potem możesz zacząć od przewodnika AWS dotyczącego bezserwerowego przetwarzania obrazów.  Ten projekt opiera się na Amazon Rekognition do przetwarzania obrazów (w szczególności rozpoznawania twarzy). Koniecznie przerób ten tutorial o AWS Step Functions, które są tu intensywnie wykorzystywane. Dodaj jeszcze kilka usług AWS, jak AWS Lambda, DynamoDB i EventBridge, a zbudujesz kompletny projekt rozpoznawania obrazów!

Zdobywane umiejętności:

• Bezserwerowe uczenie maszynowe
• AWS Rekognition
• AWS Lambda
• AWS Step Functions
• AWS DynamoDB
• AWS EventBridge

6. Chatbot w chmurze

Coraz więcej osób korzysta online z usług takich jak zakupy czy bankowość, więc internetowa obsługa klienta ma kluczowe znaczenie. Firmy sięgają po chatboty AI, by ograniczyć koszty i obsłużyć proste pytania. Dzięki szybkiej skalowalności klienci czekają krócej na odpowiedzi. To pozwala ograniczyć liczbę agentów wsparcia i skrócić czasy oczekiwania. Dzięki łatwo wdrażanym produktom, jak Amazon Lex, masz sporo opcji do ćwiczeń.

Materiały:

Upewnij się, że dobrze rozumiesz architekturę chmury dla data science i ML oraz jej korzyści dla AI. Amazon ma prosty przewodnik szybkiego startu z Amazon Lex. Dla uproszczenia projekt używa Amazon CloudFormation do gotowego szablonu WWW. To wdrożenie powinno być proste, bo bazuje na wielu umiejętnościach z projektu o bezserwerowym ML powyżej.

Zdobywane umiejętności:

• Chatbot w chmurze
• AI w chmurze
• Amazon Lex

Projekty open source w chmurze

Na koniec projekty skoncentrowane na chmurze open source. Pozwalają zbudować środowisko chmurowe niejako od zera i w bardziej konfigurowalny sposób. Dzięki nim pokażesz, że rozumiesz, jak konstruuje się systemy chmurowe — od serwerów i bezpieczeństwa po połączenie z użytkownikiem końcowym.

7. OpenStack

OpenStack to jedna z większych otwartoźródłowych platform chmurowych. Pozwala budować całkowicie niestandardowe stosy chmurowe z dostępnego oprogramowania open source. Otwartoźródłowe nie znaczy słabe — duże firmy, jak Rakuten, T‑Mobile czy Target, mają w OpenStack własne komponenty do obsługi działalności. Poznanie tego stosu technologii może być niezwykle cenne.

Materiały:

Istnieje wiele materiałów o OpenStack. Zacznij od dokumentacji OpenStack — jak zdobyć OpenStack i przejść szkolenia. Poszukaj też filmów na YouTube i podstawowych przewodników startowych. To dobry moment, by przypomnieć sobie podstawy infrastruktury chmurowej na kursie Cloud Computing w DataCamp.

Zdobywane umiejętności:

• Budowa chmury od zera
• Projekty chmurowe open source
• Praca z OpenStack

8. OpenNebula

Alternatywą dla OpenStack jest OpenNebula. Ten projekt stawia na bardziej monolityczną, jednoserwerową architekturę do zarządzania maszynami wirtualnymi i kontenerami. To prostszy sposób wdrożenia własnej chmury — szybkie uruchomienie i intuicyjna konfiguracja. Jeśli chcesz oprzeć chmurę na hipernadzorcach i kontenerach, OpenNebula to świetny wybór.

Materiały:

OpenNebula jest nieco mniej popularna niż OpenStack, więc znalezienie materiałów może być trudniejsze. Dokumentacja OpenNebula to świetny punkt startowy, by szybko ruszyć i poznać podstawy narzędzia. Następnie przerób kurs Dockera i będziesz na dobrej drodze do stworzenia kontenerowej infrastruktury chmurowej.

Zdobywane umiejętności:

• Budowa chmury opartej na wirtualizacji
• Praktyczne doświadczenie z chmurą open source
• Praca z OpenNebula
• Docker

Podsumowanie

Poniżej szybkie zestawienie wszystkich omówionych projektów i tego, jak mogą wpisać się w twój plan nauki.

Wnioski

Jak widać, jest wiele projektów, które pomogą ci zacząć przygodę z chmurą. Wszystkie świetnie nadają się do budowy portfolio w cloud computingu. Upewnij się, że dobrze rozumiesz każdy projekt i potrafisz o nim pewnie opowiadać — to pozwoli pokazać twoją ekspertyzę. Nie przestawaj rozwijać wiedzy z podstaw i potencjalnych certyfikacji. Oto kilka materiałów na start:

• 5 najlepszych certyfikacji chmurowych
• Certyfikacja Google Cloud
• Top 12 projektów AWS