PCサーバー用の3.5インチHDDの回転数が，現時点で最高の1万5000回転/分に達したのは2001年のことだ。またIntel製プロセッサの動作周波数の最高記録は，2004年11月に発売されたPentium 4の「3.8GHz」であった。PCサーバーの各構成要素の単体性能は，長らく頭打ちの状況にある。
クラウド・コンピューティングでは，データ処理の大規模化，高速化が必須だ。だが，単体ハードウエアの性能向上はあまり期待できない。そこで，プロセシングやデータのI/O処理をネットワーク経由で大量のPCサーバーに分散させ，処理の並列度を高めることが必要になる。
クラウドの主要プレーヤは，大規模分散データ処理技術の開発にしのぎを削っている。先行しているのがGoogle。分散処理に特化したストレージ技術「GFS（Google File System）」や，分散メッセージ処理技術「Map Reduce」を開発した（図4）。
GFSでは，ファイルは64Mバイトのブロック（チャンク）に分割され，3台のサーバーに重複保存される。この3台の組み合わせは一定ではない。つまり，1個のファイルが最低でも数十台のサーバーに重複して並列保存されるのだ。こうして，データI/Oの高速化と冗長化を図っている。分散保存されているデータをつなぎ合わせて処理するのがMapReduceの役割となる。
GFSやMapReduceは「Hadoop」として，オープンソース化されており，Yahoo!や楽天も使用している。楽天では2008年に，新しい商品レコメンド・エンジン（ある商品に対するお勧めの商品を，ユーザーの購買データを基にリストアップする機能）を，Hadoopベースで開発した。
楽天技術研究所の森正弥所長は「Hadoopの良いところは，サーバーを追加した分だけ，処理能力がリニア（線形関数的）に増加するところ」と，分散処理技術の効用を語る。楽天では，独自の分散ストレージ技術「Roma」と分散処理技術「Fairy」を開発中だ。両ソフトウエアとも，オープンソースとして公開する予定だという。
