云计算的目标是以低成本的方式提供高可靠、高可用、规模可伸缩的个性化服务。为了达到这个目标，需要数据中心管理、虚拟化、海量数据处理、资源管理与调度、QoS保证、安全与隐私保护等若干关键技术加以支持。
1.数据中心相关技术
数据中心是云计算的核心，其资源规模与可靠性对上层的云计算服务有着重要影响。与传统的企业数据中心不同，云计算数据中心具有以下特点。
①自治性。相较于传统的数据中心需要人工维护，云计算数据中心的大规模性要求系统在发生异常时能自动重新配置，并从异常中恢复，而不影响服务的正常使用。
②规模经济。通过对大规模集群的统一化、标准化管理，使单位设备的管理成本大幅降低。
③规模可扩展。考虑到建设成本及设备更新换代，云计算数据中心往往采用大规模、高性价比的设备组成硬件资源，并提供扩展规模的空间。
2.虚拟化技术
数据中心为云计算提供了大规模资源。为了实现基础设施服务的按需分配，需要研究虚拟化技术。虚拟化是IaaS层的重要组成部分，也是云计算的最重要特点。
虚拟化技术可以提供以下特点。
①资源分享。通过虚拟机封装用户各自的运行环境，有效实现多用户分享数据中心资源。
②资源定制。用户利用虚拟化技术，配置私有的服务器，指定所需的CPU数目、内存容量、磁盘空间，实现资源的按需分配。
③细粒度资源管理。将物理服务器拆分成若干虚拟机，可以提高服务器的资源利用率，减少浪费，而且有助于服务器的负载均衡和节能。基于以上特点，虚拟化技术成为实现云计算资源池化和按需服务的基础。
3.海量数据存储与处理技术
云计算环境中的海量数据存储既要考虑存储系统的I/O性能，又要保证文件系统的可靠性与可用性。PaaS平台不仅要实现海量数据的存储，而且要提供面向海量数据的分析处理功能。由于PaaS平台部署于大规模硬件资源上，所以海量数据的分析处理需要抽象处理过程，并要求其编程模型支持规模扩展，屏蔽底层细节并且简单有效。
