云服务提供商通过结合分区、复制和自动扩展来管理分布式数据库，以确保数据的可用性、一致性和性能。分布式数据库将数据拆分到多个服务器（通常位于不同的地理区域），以防止瓶颈并实现水平扩展。例如，数据库可以使用分片将大型数据集分成存储在单独节点上的较小块。像 AWS、Google Cloud 和 Azure 这样的提供商处理底层基础设施，自动化节点配置、负载均衡和故障转移等任务。这使开发人员能够专注于应用程序逻辑，而不是管理硬件或网络配置。
为了保持数据的一致性和持久性，云服务提供商实施复制策略。数据被复制到多个节点或区域，以确保冗余。例如，Amazon DynamoDB 在区域内使用同步复制来实现低延迟写入，并提供跨区域复制来实现灾难恢复。同样，Google Cloud Spanner 使用具有同步时钟（通过 TrueTime API）的全球分布式架构，以在各大洲强制执行强一致性。提供商还处理最终一致性模型中的冲突解决，例如当离线设备在 Azure Cosmos DB 中重新连接时。这些系统抽象了分布式事务的复杂性，允许开发人员根据其需求选择一致性级别（例如，强、最终）。
像扩展、备份和监控这样的操作任务是自动化的。云数据库会根据需求动态调整资源——例如，Azure Cosmos DB 可以立即扩展吞吐量而无需停机。备份通过快照（例如，AWS RDS 自动备份）进行管理，并具有时间点恢复功能。像 Google Cloud Monitoring 或 AWS CloudWatch 这样的监控工具跟踪查询性能、延迟和错误率，并在出现问题时提醒开发人员。诸如静态和传输中加密、IAM 角色和 VPC 隔离之类的安全功能也已标准化。这种自动化减少了手动开销，同时确保符合正常运行时间和性能的 SLA。