云計算屬于分布式計算的類別，通過將大型程序轉換為很多小程序，將程序細分化，將單臺服務器承擔的數據處理任務分散到眾多的服務器上面，以此來提高數據存儲和處理的效率，讓多臺計算機通過聯合和規范，實現超級計算機的效果。云計算的具體性能，包括了這些方面。

　　一、云計算存儲

　　(1)、云計算存儲介質性能

　　對于存儲介質，大多數云計算的市場在RAID或JBOD配置中使用SATA磁盤。因為SATA(有段時間被視為近線磁盤)的性能一般比企業磁盤(一般指FC盤)稍差一些，導致存儲設備的性能低于應用的需求。當你采用低性能存儲介質的相對低帶寬和高延遲的訪問模式時，使用整個存儲子系統的企業無法支持更多的關鍵業務應用的需求。其結果是，這種方案通常僅適用于測試和開發。理想的企業云計算的存儲應該有多種性能區，能夠被調整，以提供合適的I/O性能級別給業務性能的需求。

　　最后，為了滿足企業高端存儲的性能需求，云計算方案必須采用高于或者目前正在使用的企業級技術。一般使用FC SAN。此外，如何使用技術與技術本身同等重要。在一個系統管理環境里，企業級需求下的虛擬機配置必須能夠持續提供高性能。

　　(2)、云計算存儲安全性

　　在企業云計算中，有兩種方式去保護業務數據。第一種涉及系統程序管理安全。主要的目標是：系統盡可能少地被使用，避免任何虛擬機被其他虛擬機造成負面的影響。企業也需要保護LUN被其他服務器訪問，如同主機外備份服務器。其他需要注意的地方是數據通道。企業必須注意只能給需要維護必要功能的物理服務器提供訪問路徑。這可以通過NPIV(SAN N端口 ID虛擬化)使用得Zoning、LUN Masking、訪問列表、權限配置來完成。

　　(3)、云計算存儲自動ILM存儲

　　通過將合適的數據存儲在合適的介質上，企業能削減成本。企業必須使用基于策略的塊級ILM方法，無論訪問方式和應用類型。通過在數據塊一級跟蹤數據的屬性，就無需在操作系統這一級執行數據歸檔或數據遷移。這種方法還能獨立于操作系統類型，且獨立于用于存儲數據的訪問方式。它不僅在保持性能(所有的數據寫入都在高速層完成)的同時優化存儲的成本，而且通過將不使用的數據塊沉淀到低速層減少電能的消耗。這很合理，因為近線存儲僅消耗企業存儲的大約20%的能耗。為此，要做到真正適合企業級應用的自動分級存儲，卷級或文件級數據遷移無法勝任，顆粒度必須細化到數據塊級。只有數據塊級的數據遷移才可能獨立于操作系統類型，且獨立于存儲數據的訪問方式，做到對應用支持的隨需相應。

　　(4)、云計算存儲訪問模式

　　訪問存儲空間有三種主流方式：基于數據塊(FC SAN或iSCSI)、基于文件(CIFS/NFS)、或通過Web服務。基于塊和文件的訪問方式在企業應用中最常見，能更好地控制性能、可用性和安全性。在這點上，市場上大多數云計算平臺利用Web服務的接口，如SOAP和REST(代表性狀態傳輸)訪問數據。雖然，這是最靈活的方式，但有性能的影響。理想的情況是，企業云提供全部的三種訪問存儲的方式來支持不同應用架構。

　　云服務相比傳統IDC機房，其優勢就是減少成本、方便維護以及高可用，而高可用則正是這三者中唯一影響企業營收的重要因素。并且，云服務可用性的高低，是可以直接在使用過程中感知到的，這一部分，會是所有云服務提供商最為關注的一部分。

　　二、云服務器

　　云服務器提供簡單高效，處理能力可彈性伸縮的計算服務，支持國內領先的云計算技術和大規模分布存儲技術，使您的系統更穩定、數據更安全、傳輸更快速、部署更靈活。

　　(1) 穩定性

　　云服務器能夠吸引如此眾多的用戶，最主要的還是其高穩定的性能。因此，我們可以看是否提供免費試用或者退款服務，如果有，則在試用的過程中測試其備份、獨享、寬帶以及其特征方面來判斷優劣。

　　(2) 硬件配置

　　就硬件配置來說，我們通常從四個方面進行查看：CPU、內存、硬盤和帶寬。CPU越高越好，內存越大越好，硬盤越大越好，帶寬越高越好。前兩項決定著服務器性能，硬盤決定其存儲量，而帶寬則決定其訪問速度。

　　(3) 服務器的硬盤方面，云服務器可以實現數據的打散存儲，真正的實現云存儲，犧牲部分寫入速度換取更高級的數據安全保護。目前國內很多云服務器，數據仍然是存儲在物理硬盤上，選擇服務器時需進行甄別。

　　(4) 安全措施

　　都說云服務器的安全性能好，從服務商的安全防護服務與售后技術支持是否完善，可以看出公司的實力。很多公司引入云防護服務，進一步提升網站的防護能力等等，都是能夠看出其在安全方面的重視程度，這樣的公司才是我們首要選擇的。

　　三、云關系數據庫

　　云計算系統對大數據集進行處理、分析，想用戶提供高效的服務。因此，數據管理技術必須能夠高效地技術必須能夠高效的管理大數據集。如何在規模巨大的數據中找到特定數據，也是云計算數據管理技術所必須解決的問題。云數據庫提供了容災、備份、恢復、監控、遷移等方面的全套解決方案，徹底解決數據庫運維的煩惱。云系統的數據管理往往采用列存儲的數據管理模式，保證海量數據存儲和分析性能。云計算的數據管理技術最著名的是google的bigtable數據管理技術。同時Hadoop開發團隊開發了類似的Hbase。

　　作為一種通過共享數據實現數據服務的方法，云計算的性能受到了眾多方面的影響。如果想要提高云計算性能，可以優化這些器件的結構性能和提高數據的傳輸效率。