云计算（Cloud Computing）是
分布式计算（Distributed Computing）、
并行计算（Parallel Computing）、
效用计算（Utility Computing）、
网络存储（Network Storage Technologies）、
虚拟化（Virtualization）、
负载均衡（Load Balance）、
热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
主要体现在虚拟化及其标准化和自动化。
云存储是在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。云计算系统中广泛使用的数据存储系统是Google的GFS和Hadoop团队开发的GFS的开源实现HDFS。
从软件看，VMware、微软的Hpyer-V、Citrix以及开源的KVM等是主要的虚拟化平台，是云计算的基础。Citrix的优势在桌面虚拟化和应用虚拟化。
至于云计算应用软件开发工具，并没有针对云计算、云存储的独特的编程语言。
许多人会将云计算与大数据联系起来，其实两者既有联系又有区别。云计算就是硬件资源的虚拟化，主要是一虚多，充分利用高性能的硬件资源；而大数据就是海量数据的高效处理，通常需要多合一、或多虚一，跨越多台硬件处理海量数据任务。Amazon是云计算应用领域的先驱，而Google则是大数据应用领域的先驱。大数据既可以采用以虚拟化为基础的云计算架构也可以基于高性能计算（HPC，集群技术、并行技术）来处理。
大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用（因为MapReduce开发复杂），所以PigLatin和Hive出现了（分别是Yahoo！和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献），为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导）的Impala也出现了。
因此，云计算、云存储均为计算资源的底层，通过虚拟化的方式提供“设备”级（或操作系统级）的服务，用户可以方便地申请使用”设备“来独立地实现自己的任务（就好像给你一台服务器），而实际上在云上提供给你的是一台虚拟机，至于这台虚拟机运行在哪台硬件设备上，却不一定，甚至可以”无缝“漂移，硬件故障时几乎不影响用户使用。
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