網際網路上的雲端運算服務特徵和自然界的雲、水迴圈具有一定的相似性，因此，雲端是一個相當貼切的比喻。通常雲端運算服務應該具備以下幾條特徵：
對比
雲端運算常與格網運算（分散式運算的一種，由一群鬆散耦合的電腦集組成的一個超級虛擬電腦，常用來執行大型任務）、效用運算（IT資源的一種打包和計費方式，比如按照運算、儲存分別計量費用，像傳統的電力等公共設施一樣）、自主運算（具有自我管理功能的電腦系統）相混淆。
事實上，許多雲端運算部署依賴於電腦集群（但與網格的組成、體系機構、目的、工作方式大相徑庭），也吸收了自主運算和效用運算的特點。
它從硬體結構上是一種多對一的結構，從服務的角度或從功能的角度它是一對多的。
(1)例如,今天要設計一供應鏈管理系統,可以先從市面上提供的免費雲端伺服器主機,將Application放置主機上,使用MS所提供資料庫,這樣一來,硬體成本大幅降低,將Application放置雲端上,且隨時隨地於任何終端裝置上連結網際網路,就能存取資料(因為基於公開的標準協定).
(2)雲端科技,在2009年開始至今,對於任何企業都吹起一股風潮,除了資料存取方便,營運成本大幅降低(例如,辦公室軟體,作業系統,硬體設備),都能透過雲端技術的提供,免費使用.現今很多企業在創業時,都採用雲端技術,來降低成本,以提高企業競爭能力.
叢集運算：比起雲端運算，叢集運算著重在高效能，串連各別CPU的計算能力，而非著重在提供服務。 雖然雲端運算的底層有部分是由叢集運算所構成，像是負載平衡或備援技術。叢集運算所提供的效能固然強勁，然而建置成本也相對昂貴，一般民眾與研究單位大多無法負荷。因此利用商用硬體（Commodity Hardware）的組裝電腦，漸漸成為另一新主流。眾多原本應用在叢集電腦上的函式庫或作業系統，也逐漸地移植在商用電腦上執行。其中Unix作業系統，就是從大型工作站，演進到現在一般使用者皆可使用的最好範例。除了建置成本的問題外，另一個叢集運算的缺點，在於需要完全同規格的硬體。不同的硬體、環境上，叢集運算很難組合運作，在軟體上也有同樣困擾，為了效能，可能針對作業系統的版本，使用的函式庫去限制，讓不同的站點（Site）間必須重新設計開發許多的轉換程式才能整合。此外，跨網路區域的連線與使用皆會遇到網路安全性的問題。為了解決以上問題，衍生了另一技術，稱做格網技術。
網格運算：格網這個名詞，在英文中，較多用在電力格網（Power Grid）領域中，因此也有人稱為網格。 在格網運算的始祖Ian Foster的論文中，將格網計算發展的遠景，類似電力或水力，在需要使用時便隨手可得。然而格網運算，常會被拿來與叢集運算比較。在討論格網運算中常常會提到虛擬組織（VO, Virtual Organization），與W3C的技術規格。格網運算就是利用現有的叢集運算以及Web觀念作為底層，也有人認為格網技術是下一代的Web 3.0。但是格網技術是完全不同的目的，最主要還是增加資源的利用性，並非追求效能。 資源的收集，控制，服務等議題便成為格網中介軟體（Middleware）的主要目標。 我們可以試著以「漏斗」這樣的觀念去想像，漏斗的下方是資源，由中央的中介軟體進行收集，再由更上層的軟體去應用。這樣的觀念也逐漸擴充到其他領域，包括資料格網（Data Grid）。中間所有的協定，都以W3C所制訂的規格為主，如HTTP，XML等。因此按照網格概念所設計的中介軟體，可用來管理上萬台甚至數十萬台電腦，並且將其納入運算或儲存資源中。
雲端運算與網格運算的最大差異在於運算量，雲端運算大都以單一主機服務使用者，主要較偏向少量而多次的運算，少次而大量的運算易使資源用盡，致使其他服務停擺或拒絕服務；網格運算是以多主機來做運算支援，在少次而大量的運算時較為有效率，在此情況下，網格運算域內的電腦資源可互相支援，不會有資源用盡的疑慮。
截止到2009年，大部分的雲端運算基礎構架是由透過資料中心傳送的可信賴的服務和建立在伺服器上的不同層次的虛擬化技術組成的。人們可以在任何有提供網路基礎設施的地方使用這些服務。「雲端」通常表現為對所有使用者的運算需求的單一存取點。人們通常希望商業化的產品能夠滿足產品質量（QoS）的要求，並且一般情況下要提供服務水平協定。[1] 開放標準對於雲端運算的發展是至關重要的，並且開源軟體已經為眾多的雲端運算例項提供了基礎。
雲端的基本概念，是透過網路將龐大的運算處理程式自動分拆成無數個較小的子程式，再由多部伺服器所組成的龐大系統搜尋、運算分析之後將處理結果回傳給使用者。透過這項技術，遠端的服務供應商可以在數秒之內，達成處理數以千萬計甚至億計的資訊，達到和「超級電腦」同樣強大效能的網路服務。它可分析DNA結構、基因圖譜定序、解析癌症細胞等高階運算，例如Skype以點對點（P2P）方式來共同組成單一系統；又如Google透過Map Reduce架構將資料拆成小塊運算後再重組回來，而且Big Table技術完全跳脫一般資料庫資料運作方式，以row設計儲存又完全的配合Google自己的檔案系統（GFS），以幫助資料快速穿過「雲端」。
雲端運算的產業三級分層：雲端軟體、雲端平台、雲端設備。
上層分級：雲端軟體 Software as a Service (SaaS)
打破以往大廠壟斷的局面，所有人都可以在上面自由揮灑創意，提供各式各樣的軟體服務。 參與者：世界各地的軟體開發者；
中層分級：雲端平台 Platform as a Service (PaaS)
打造程式開發平台與作業系統平台，讓開發人員可以透過網路撰寫程式與服務，一般消費者也可以在上面執行程式。 參與者：Google、微軟、蘋果、Yahoo!；
下層分級：雲端設備 Infrastructure as a Service (IaaS)
將基礎設備（如IT系統、資料庫等）整合起來，像旅館一樣，分隔成不同的房間供企業租用。 參與者：IBM、戴爾、昇陽、惠普、亞馬遜。
發展歷史
1983年，昇陽電腦（Sun Microsystems）提出「The Network is the computer」。
2006年3月，亞馬遜（Amazon）推出彈性運算雲端（Elastic Compute Cloud；EC2）服務。
2006年8月9日，Google行政總裁埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜尋引擎大會（SES San Jose 2006）首次提出「雲端計算」（Cloud Computing）的概念。Google 「雲端端運算」源於Google 工程師克里斯多福·比希利亞所做的「Google 101」項目。
2007年10月，Google與IBM開始在美國大學校園，包括卡內基美隆大學、麻省理工學院、史丹佛大學、加州大學柏克萊分校及馬里蘭大學等，推廣雲端運算的計畫，這項計劃希望能降低分散式運算技術在學術研究方面的成本，並為這些大學提供相關的軟硬體設備及技術支援（包括數百台個人電腦及BladeCenter與System x伺服器，這些運算平台將提供1600個處理器，支援包括Linux、Xen、Hadoop等開放原始碼平台）。而學生則可以透過網路開發各項以大規模運算為基礎的研究計畫。
2008年1月30日，Google宣佈在台灣啟動「雲端運算學術計畫」，將與台灣台大、交大等學校合作，將這種先進的大規模、快速運算技術推廣到校園。
2008年7月29日，雅虎、惠普和英特爾宣布一項涵蓋美國、德國和新加坡的聯合研究計劃，推出雲端運算研究測試床，推進雲端運算。該計劃要與合作夥伴建立6個資料中心作為研究試驗平台，每個資料中心配置1400個至4000個處理器。這些合作夥伴包括新加坡資訊通訊發展管理局、德國卡爾斯魯厄大學Steinbuch運算中心、美國伊利諾大學香賓分校、英特爾研究院、惠普實驗室和雅虎。
2008年8月3日，美國專利商標局網站資訊顯示，戴爾正在申請「雲端運算」(Cloud Computing)商標，此舉旨在加強對這一未來可能重塑技術架構的術語的控制權。戴爾在申請檔案中稱，雲端運算是「在資料中心和巨型規模的運算環境中，為他人提供電腦硬體定製製造」。
2010年3月5日，Novell與雲端安全聯盟(CSA)共同宣佈一項供應商中立計畫，名為「可信任雲端運算計畫(Trusted Cloud Initiative)」。