(圖說:快樂學習就要有貓?!貓貓帶路 XDD 圖片來源:Photo by hp koch on Unsplash。)
一直以來 AWSUG Taiwan 同好社群 的志工們,常常很熱心地討論著如何可以帶領新手們更順利入門 AWS、上手 AWS,前陣子將大家時常討論到的學習資源,以及我平常收集到的(冷門?!)學習思路,整理成一篇文章與大家分享。
【本文 2022 錄影版】
Wyne 和 Ernest 於 2022-07 AWS User Group Taiwan 台北小小聚 的分享
凡事起頭難,隨著 AWS 雲服務從 S3 和 EC2 一路成長擴充各種服務到一兩百種雲服務,身為 AWS 新手該如何從門外探門、到入門探索、再到掌握脈絡、並且持續精進呢?
內容大綱
(圖說:這次使用 Heptabase 1 繪製學習地圖。文末附上學習地圖傳送門。)
修訂紀錄
- 2022-07: AWSUG Meetup 首次分享
- 2022-08: 整理成中文版本文章初版
- 2022-09-04: 擴充英文版本文章、發布使 Heptabase Map 成為中英對照內容。
- 2023-09: 新增外部內容。
大綱
- 假設
- 常見問題
- 關於學習
- 框架工具
- PDCA: Plan-Do-Check-Act
- OGSM: Objectives-Goals-Strategies-Measures
- SMART Goal Setting
- Plan
- 1. 確定位置
- 2. 設立目標
- 3. 盤點資源
- 4. 擬定策略
- Do
- Go build…
- Check
- Errors, warning, logs, monitoring…
- Act
- Adjust, call for help, etc..
(圖說:寫在學習之前。)
假設
- Persona 1
- 我是新手,沒寫過程式,聽說 AWS 大家說不錯,來學學看
- Persona 2
- 我學過寫程式(在地端),正想從地端上來看看雲端,想來學 AWS
常見問題
Q: 名詞好多,不知道從哪一個開始學?- 小孩子才做選擇?!(阿我就小孩啊!!)
- 可以參考本文的 PDCA 架構來縮小範圍,並訂立一個適合自己的簡單學習計畫。
- 針對「名詞好多」可以參考「關於學習」段落的「筆記」。
Q: 我不是資訊相關科系,可以學習 AWS 嗎?
身為 AWS 鐵粉的 Ernest 自己也不是資訊相關科系,用另一個角度思考,反而非資訊相關科系的朋友們,可以從跨領域學習的角度切入,有機會更快將解決方案帶到應用現場。現在給自己少一些限制條件,會在未來創造更多的彈性。
這邊舉幾個例子,他們也不是資訊相關科系畢業,但都熱衷於學習 AWS 甚至成為雲端從業人員。
- It’s never too late to re:invent yourself. | LinkedIn on 2016
- During the global financial crisis 7 years ago, I was an unemployed immigration lawyer. After a lot of soul searching I decided to leave the legal world and pursue a career in IT. Today I have the honour of being named as an Amazon Web Services community hero.
- An Australian Lawyer, Rejected by Amazon, Just Raised $9 Million for His Startup on 2017
- The business is the brainchild of Australian expat Ryan Kroonenburg following a successful legal career in the United Kingdom, and his brother Sam.
- He didn’t get the job with Amazon, but saw how expensive Amazon Web Services training was and thought it could be an opportunity to set up his online training.
- Fast forward to 2017, and their startup, A Cloud Guru, has trained more than 250,000 students in 160 countries through courses costing as little as $US15.
Q: 遇到問題,不知道可以問誰?
- 不,其實你還沒有遇到問題,只是先找個好理由讓自己先不用開始學習。—> 回到 Plan 的 1234。
- 把問題寫下來。
- 問題解決法 | Problem Solving
- 筆記 | notetaking
- 拆解 | decomposition
- 本質 | essence
- 社群有愛
- 找一個離你距離近的 AWS 使用者社群 (AWSUG) e.g. AWSUG Taiwan
- AWS re:Post
- 公開提問,公開討論,累積公眾知識,共同成長
- 在地服務
- 聯繫你的 AWS BD - AWS 支援和客戶服務聯絡資訊
- 精準打擊
- 採購 AWS Support Plan - AWS Support Plan Comparison
關於學習
- 記憶
- 人腦會忘記,找工具來幫忙
- 或是你說說上週三晚餐吃了什麼
- 筆記
- 如何做筆記?
- 做什麼筆記?
- 1️⃣ 準備一張紙、一份筆記文件,空的,隨時將「想到的問題」寫下來、記起來
- 2️⃣ 再準備一張紙,隨時將看到的「新名詞」寫下來,準備查定義
- 打造個人知識系統 ft. Joplin 跨平台跨裝置開源筆記 - COSCUP 2021 | Conference for Open Source Coders, Users, and Promoters
- 如何加深印象
- 一定會忘記,所以要找工具幫我們儲存記憶,回頭複習即可從「失憶」到「恢復記憶」
- 短期記憶
- 長期記憶
- 我的 個人知識系統 工作流程 by Ernest Chiang
- Learning How to Learn by Barbara Oakley
Plan
(圖說:Learning Plan 四階段。)
1. 確定位置
借助 Map 地圖,找到位置
- 先抓骨幹,再抓細節。
- 認識常見名詞,在筆記上寫下這些名詞。 —> 再畫出順序性、關聯性、相依性。
- S3
- Bucket
- Object
- File
- Folder
- 虛實整合,最後一定會有一個「實的」落地,一定會有最後一台裝置被安裝在某個地理位置。用這個原則來疊床架屋、連連看。
- 認識常見名詞,在筆記上寫下這些名詞。 —> 再畫出順序性、關聯性、相依性。
- Map 地圖
- 確定自己的位置
- 找離自己位置近的先學,再觸類旁通
- 1️⃣ 原本有電腦系統 基礎的人、虛擬機基礎的人,可以考慮從 EC2 開始學,然後會接觸到 EC2 相依的 VPC, IAM 等等。
- 2️⃣ 原本有容器 基礎的人,可以考慮從 ECS 開始學。
- 3️⃣ 原本沒有 電腦系統基礎的人,可以從應用層面、S3 或 Serverless 開始學習,
- 先不要管這些甜點是怎麼做出來的,先試著品嚐看看味道,
- 優勢是可能可以為自己建立良好的基本觀念(當然也是有可能因此歪樓)。
- 找離自己位置近的先學,再觸類旁通
- 向外
- 雲
- 電腦
- 運算 CPU + Memory —> 虛擬化 —> 容器
- 儲存 Storage —> 資料 —> 資料庫
- 網路
- 先打通
- 再管制
- 產業應用
- 規模大小
- 向內
- 先掃過一次所有服務的 大分類 類別
- 藉由 一行文 ,快速大概認識每個服務的可能用途,先有個概念
- —> Search: ernest aws list
- 確定自己的位置
這個階段的建議產出物:
- My AWS Map
- 自己畫地圖,腦袋才有感。
- 紙本或數位,有畫有感覺。
- 範例
- AWS Study Roadmap | Complete Think by Rick Hwang, AWS Community Hero
2. 設立目標
- —> 方向
- —> 目標
- e.g. 考到一張 AWS 證照。
- e.g. 看完去年 AWS re:Invent IoT 相關議程影片,並寫成筆記。
- 筆記: Connect today, transform tomorrow with AWS IoT (AWS re:Invent 2020 IOT291)
- 筆記: Connected Factory Solution drives Industry 4.0 success (AWS re:Invent 2020 ZCW205)
- 筆記: Defining Your Strategy for a Successful IoT Implementation (AWS re:Invent 2020 IOT203)
- 筆記: Developing and Deploying Modern Edge Applications at Scale (AWS re:Invent 2020 IOT303)
- 筆記: Deep Dive on Amazon Timestream (AWS re:Invent 2020 DAT310)
- 越具體,越有成就感
- by Role
- Decision maker
- Cloud essentials
- Developer
- DevOps
- Architect
- System Operation
- Security
- by Use Case
- by Industry
- Financial
- Telecom
- Industrial
這個階段的建議產出物:
- My Goal #1
- S
- M
- A
- R
- T
3. 盤點資源
- 先認識有哪些資源,
- 但不用馬上全部資源都跳進去看過一次。
- 先不管順序。先有個概念。
- Ref: 我爸教我逛書局的方法。 —> 延伸用來逛圖書館
- Content Levels
- Level 100 - Introductory
- 廣而不深謂之介,新手上路剛剛好
- Sessions are focused on providing an overview of AWS services and features, with the assumption that attendees are new to the topic.
- Level 200 - Intermediate
- Sessions are focused on providing best practices, details of service features and demos with the assumption that attendees have introducoty knowledge of the topics.
- Level 300 - Advanced
- Sessions dive deeper into the selected topic.
- Presenters assume that the audience has some familiarity with the topic, but may or may not have direct experience implementing a similar solution.
- Level 400 - Expert
- Sessions are for attendees who are deeply familiar with the topic, have implemented a solution on their own already, and are comfortable with how the technology works across multiple services, architectures, and implementations.
- Level 100 - Introductory
- 基礎 (100)
- 入門 (官方) (100-200)
- AWS Product Page
- AWS Product FAQ
- AWS Documentation
- Developer Guide
- API Reference
- Amazon Web Services - YouTube
- AWS re:Invent Videos
- AWS Training & Certification
- AWS Ramp-Up Guides 👈 很多人推薦
- CDK Docs
- 入門 (非官方) (100-200)
- 更進一步,深入研究 Deep Dive (300-400)
- AWS Whitepapers & Guides
- Hands-On Tutorials for Amazon Web Services (AWS)
- AWS Skill Builder
- The Amazon Builders’ Library
- AWS Product Pricing page
- AWS Well-Architected Framework
- AWS History
- Computer Science History
- 同好聚會
- 組讀書會
這個階段的建議產出物:
- My Preferred Resource List
- 喜歡文字多一點
- 喜歡影片多一點
- 87% 內容相似,找自己看得下去的優先
4. 擬定策略
- 地圖裡面的攻略路線
- 登山策略
- 美食攻略
- 學習策略 —> 依照每個人體質,喔不是,依照每個人的優勢專長來做調整
- 找出關聯性
- 找出相依性
- 安排時間,按部就班
這個階段的建議產出物:
- My Plan
後記
大部分參考資料都彙整在以上各個段落當中,在此就省略參考資料章節。
最後附上整個 AWS Learning Path & Strategy 知識地圖 傳送門,大家可以自己自由縮放地圖、或打開一張張卡片翻看內容。若有新的內容,我也會陸續更新進去。
如果各位有嘗試依照這個架構,動手啟動自己的 AWS 學習之旅,歡迎在 AWSUG Taiwan 小聚或是各個社群活動遇到我(或其他志工),與我(們)分享你的 AWS 學習旅程,或讓我知道這個架構哪些地方可以繼續改進。