Google的云计算技术实际上是针对Google特定的网络应用程序而定制的。针对内部网络数据规模超大的特点，Google提出了一整套基于分布式并行集群方式的基础架构，利用软件的能力来处理集群中经常发生的节点失效问题。
从2003年开始，Google连续几年在计算机系统研究领域的最顶级会议与杂志上发表论文，揭示其内部的分布式数据处理方法，向外界展示其使用的云计算核心技术。从其近几年发表的论文来看，Google使用的云计算基础架构模式包括四个相互独立又紧密结合在一起的系统。包括Google建立在集群之上的文件系统Google File System，针对Google应用程序的特点提出的Map/Reduce编程模式，分布式的锁机制Chubby以及Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTable。
Google File System 文件系统
为了满足Google迅速增长的数据处理需求，Google设计并实现了Google文件系统(GFS，Google File System)。GFS与过去的分布式文件系统拥有许多相同的目标，例如性能、可伸缩性、可靠性以及可用性。
MapReduce分布式编程环境
为了让内部非分布式系统方向背景的员工能够有机会将应用程序建立在大规模的集群基础之上，Google还设计并实现了一套大规模数据处理的编程规范Map/Reduce系统。这样，非分布式专业的程序编写人员也能够为大规模的集群编写应用程序而不用去顾虑集群的可靠性、可扩展性等问题。应用程序编写人员只需要将精力放在应用程序本身，而关于集群的处理问题则交由平台来处理。
Map/Reduce通过“Map(映射)”和“Reduce(化简)”这样两个简单的概念来参加运算，用户只需要提供自己的Map函数以及Reduce函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。
分布式大规模数据库管理系统BigTable
构建于上述两项基础之上的第三个云计算平台就是Google关于将数据库系统扩展到分布式平台上的BigTable系统。很多应用程序对于数据的组织还是非常有规则的。一般来说，数据库对于处理格式化的数据还是非常方便的，但是由于关系数据库很强的一致性要求，很难将其扩展到很大的规模。为了处理Google内部大量的格式化以及半格式化数据，Google构建了弱一致性要求的大规模数据库系统BigTable。据称，现在有很多Google的应用程序建立在BigTable之上，例如Search History、Maps、Orkut和RSS阅读器等。BigTable中最重要的选择是将数据存储分为两部分，主体部分是不可变的，以SSTable的格式存储在GFS中，最近的更新则存储在内存（称为memtable）中。读操作需要根据SSTable和memtable还综合决定要读取的数据的值。第二个重要的决定是不支持事务，只保证对单条记录的原子性。
分布式的锁机制Chubby
Chubby是Google设计的提供粗粒度锁服务的一个文件系统，它基于松耦合分布式系统，解决了分布的一致性问题。通过使用Chubby的锁服务，用户可以确保数据操作过程中的一致性。