云基础设施通过引入不同于传统本地设置的可变性和环境因素，对基准测试结果产生显著影响。在云环境中，CPU、内存和存储等资源是共享的、动态分配的，并且性能会根据需求波动。例如，云中的虚拟机 (VM) 可能与其他租户共享物理硬件，导致“嘈杂邻居”效应，即其他用户的工作负载占用资源并减慢您的测试速度。即使是共享基础设施导致的轻微网络延迟或磁盘 I/O 变化，也可能扭曲结果，使得难以隔离被测系统的性能。
在云中一致地复制基准测试是另一个挑战。提供商经常在不通知的情况下更新硬件或软件配置，并且相同类型的实例（例如 AWS EC2 的“m5.large”）可能在不同的底层硬件代上运行。今天运行的测试明天可能产生不同的结果，即使设置完全相同。例如，如果提供商的后端存储层在一个测试期间负载较重，使用云磁盘的存储基准测试可能会显示不一致的吞吐量。为了解决这个问题，开发人员通常会多次运行基准测试并取平均结果，或者使用提供商特定的工具（如 AWS CloudWatch）在测试期间监控资源使用情况并过滤掉异常。
最后，云基准测试需要仔细规划，以使测试环境与实际使用案例相匹配。例如，在单区域云 VM 中测试数据库的性能可能无法反映其在具有跨区域延迟的多区域部署中的行为。开发人员还必须考虑短暂资源，如可突增 CPU 积分（例如 AWS T3 实例）或可抢占 VM（例如 Google Cloud Spot VM），这些资源可能会在测试中途限制性能。Kubernetes 编排或基础设施即代码（例如 Terraform）等工具有助于标准化环境，但最终，云基准测试应包含对环境配置、资源限制和任何观察到的可变性的清晰文档，以使结果具有可操作性。