測算系統軟體由很多網路伺服器構成，power bank與此同時為很多客戶服務，因而雲計算系統選用分佈式系統的形式存放數據資訊，用多餘儲存的方法(群集測算、緩存溢出和分佈式系統)確保數據的穩定性。多餘的形式根據任務分解和群集，用標配設備取代高性能電腦的特性來確保成本低，這類方法確保分佈式系統數據資訊的高可用性、高穩定和合理性，即是同一份數據儲存好幾個團本。雲計算系統中普遍採用的數據存儲，系統是Google的GFS和Hadoop精英團隊研發的GFS的開源系統完成HDFS。

海量資訊管理方法技術性

雲計算技術必須對遍佈的、smartone企業plan大量的資訊完成解決、剖析，因而，資料庫管理技術性必不可少可以有效的管理方法大批量的數據資訊。雲計算系統中的資料庫管理技術，主要是Google的BigTable資料庫管理技術，和Hadoop精英團隊研發的，開源系統資料庫管理控制模組HBase。因為雲技術存儲系統方式，有別於傳統式的RDBMS資料庫管理方法。怎樣在經營規模很大的分散式數據，資訊中尋找指定的數據資訊，也是雲計算技術資料庫管理，技術性所需要處理的問題。與此同時，因為管理方法方式的差異，導致傳統式的SQL資料庫插口沒法立即種植到雲智能管理系統中，科學研究在關心為雲資料庫管理給予RDBMS和SQL的插口，如根據Hadoap單項工程HBase和Hive等。此外，在雲資料庫管理層面，怎樣確保數據安全係數和資訊流覽精確，也是科學研究瞭解的核心問題之一。

程式編寫方法

雲計算技術帶來了分佈式系統的估算方式，雲端與流動技術客觀性上規定一定有分佈式系統的程式編寫方式。雲計算技術選用了一種觀念簡約的分佈式系統並行處理程式編寫實體模型Map-Reduce。Map-Reduce是一種程式編寫實體模型，和線程同步實體模型。主要運用於數據的並行處理計算，和並行任務的生產調度解決。在該方式下，客戶只必須自主撰寫Map函數公式，和Reduce函數就可以開展並行處理。在其中，Map函數公式中界定各連接點上的分層數據資訊的處置方式 ，而Reduce函數中界定正中間最後的保留方式，及其最後效果的梳理方式 。

雲計算服務管理方法技術性
雲存儲資源經營規模巨大，網路伺服器總數諸多並遍佈在不一樣的地址，與此同時運作著數百種運用，怎樣合理有效的管理方法這種網路伺服器，確保所有系統軟體給予持續的服務專案是很大的考驗。雲計算系統的服務平臺管理方法技術性，可以使很多的網路伺服器協調工作，便捷的開展業務流程布署和開啟，迅速發覺和修復系統異常，根據自動化技術、智能化系統的方法完成規模性系統軟體的靠譜經營。

電子郵件運用

做為更為盛行的通信服務，電子郵件的持續演化，為大家給予了迅速和更靠譜的溝通方法。傳統式的電子郵件用物理記憶體來儲存通訊數據資訊，而雲計算技術促使電子郵件可以用雲空間的網路資源，來定期檢查郵件發送，客戶可以在其他地址、一切機器設備和一切時長流覽自身的電子郵件，公司可以用雲計算技術，讓他們的郵箱伺服器系統軟體越來越更為牢固。