云技术的一个发展方向是将实验室中的云计算理论与半成熟的理论，如软件即服务，或面向服务架构等结合起来，将企业应用和功能置于云中。
比如，与其将一些已经成熟的服务，比如电邮服务加入到云应用中，不如想象一下，将企业的供应链系统加颂顷耐入到云应用中，实现与供应商的实时链接。从逻辑上讲，企业可以将业务流程和功能分割成小的功能块，并将其与云技术结合，从而创造出个性化的业务功能，同时将原先一两年才能完成的架构搭建工作缩短到数周或数个月完成。
虽然这还只是个梦想，但是企业的CEO们应该从今天就着手进行相应的准备工作了。而这个准备工作并不复杂：理解企业的IT内容和业务流程，确保这些内容都被很好的归档和记录下来，并且是小规模便携式的。
有很多方法和理论可以帮助我们捕获和记录业务流程，如果你曾经留意过去十年的管理课程，会发现Six Sigma , Lean或其它方法论中有很多关于业务流程捕获和重新建模的内容。而对我们的目标来说，结果的重要性要远大于采用什么方法进行业务流程的存档和记录。
从IT的角度看，确认业务过程被正确记录，是一件很简单的事情。由于IT部门的人员可能并不熟悉业务部门的运作流程，因此当一个业务发生时，全程跟踪下来并将流程绘制成流程图，可以帮助IT人员快速进入状态。在这中间，尤其要注意的是业务部门之间的交接，数据单元进入IT系统时，以及系统间的数据接口。
便携式业务流程的关键就在于理解这些交接过程并将其进行简化。从宏观角度，完美的便携式流程扮演着神秘黑盒子的角色：你将一个定义完整的数据单元放入黑盒子，另一端会出来一个同样定义完整的数据单元。当你在这个层面理解了业务和IT过程，考虑其他问题就简单多了。
当某个黑盒子的功能无法满足企业需求时，可以很方便的将其更换。与以往大杂烩似的业务架构相比，新的方法就好像一个可以自由拆卸的自行车，哪个零件坏了，拆下来换上新的就可以了。
在基于便携式业务流程的企业架构中，你不再需要与某个外包商签订协议，而是可以随时将多个黑盒子灵活调整，满足企业现有的业务需求，财务状况以及战略方向等。简单讲，你已经是一个交响乐队的指挥，而不仅仅是个吹圆号的乐队成员了。
当今可能你企业中的很多业务组件都不具备云计算的功能，不过没有关系，一旦你理解了这个层面上的业务是如何运作的，你就可以自己优化一套黑盒子，并在时机成熟时将其与云相结合。深入理解这个概念，你的企业将能更加灵活的适应商业环境的变乎蔽化。
和很多值得一做的努力一样，收集企业的业务流程并确保将其转换为便携式的业务流程是一个说起来容易做起来费时的工作。但是，如果你真的希望云技野春术能给你的企业带来改变，便携式的业务流程是不可缺少的一个前提。
当你意识到全球用户和各地的系统功能都需要云技术相互连接起来时，你才能真正发现云技术的实用价值。
云计算的关键技术
1 虚拟化技术
虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程，减少软件虚拟机相关开销和支持更广泛的操作系统方面。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术根据对象可分成存储虚拟化、计算虚拟化、网络虚拟化等，计算虚拟化又分为系统级虚拟化、应用级虚拟化和桌面虚拟化目。在云计算实现中。计算系统虚拟化是一切建立在“云”上的服务与应用的基础。虚拟化技术主要应用在CPU、操作系统、服务器等多个方面，是提高服务效率的最佳解决方案 。
2 分布式海量数据存储
云计算系统由大量服务器组成，同时为大量用户服务，因此云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，用冗余存储的方式(集群计算、数据冗余和分布式存储)保证数据的可靠性。冗余的方式通过任务分解和集群，用低配机器替代超级计算机的性能来保证低成本，这种方式保证分布式数据的高可用、高可靠和经济性，即为同一份数据存储多个副本。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。
3 海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量的数据。云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BigTable数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。由于云数据存储管理形式不同于传统的RDBMS数据管理方式，如何在规模巨大的分布式数据中找到特定的数据，也是云计算数据管理技术所必须解决的问题[61。同时，由于管理形式的不同造成传统的SQL数据库接口无法直接移植到云管理系统中来，研究在关注为云数据管理提供RDBMS和SQL的接口，如基于Hadoap 子项目HBase和Hive等。另外，在云数据管理方面，如何保证数据安全性和数据访问高效性也是研究关注的重点问题之一。
4 编程方式
云计算提供了分布式的计算模式，客观上要求必须有分布式的编程模式。云计算采用了一种思想简洁的分布式并行编程模型Map—Reduce。Map— Reduce是一种编程模型和任务调度模型。主要用于数据集的并行运算和并行任务的调度处理。在该模式下，用户只需要自行编写Map函数和Reduce函数即可进行并行计算。其中，Map 函数中定义各节点上的分块数据的处理方法，而Reduce函数中定义中间结果的保存方法以及最终结果的归纳方法。
5 云计算平台管理技术
云计算资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效的管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。云计算系统的平台管理技术能够使大量的服务器协同工作，方便的进行业务部署和开通，快速发现和恢复系统故障，通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠运营。