云计算给开发者和技术团队带来了诸多挑战。主要问题包括安全风险、成本管理的复杂性以及性能限制。应对这些挑战需要仔细规划和持续关注，以确保系统保持高效、安全和可扩展。
安全与合规是云环境中的主要问题。虽然 AWS 或 Azure 等提供商会确保其基础设施的安全，但用户有责任保护自己的数据和应用程序。配置错误的存储桶、薄弱的访问控制或未打补丁的软件都可能导致数据泄露。例如，由于权限设置不当而意外暴露 S3 存储桶是一个常见问题。合规性则增加了另一层要求——医疗（HIPAA）或金融（GDPR）等行业需要严格的数据处理规定。开发者必须实施加密、审计访问策略，并确保工具符合监管标准，这在没有自动化的情况下可能会非常耗时且容易出错。
成本管理是另一个挑战。云服务采用按需付费模式，但如果不监控使用情况，成本可能会急剧上升。自动伸缩资源虽然可以应对流量高峰，但也可能导致意外账单。数据传输费用（例如 AWS 出口流量费用）或闲置的虚拟机也会推高预算。团队通常会使用成本仪表盘或预留实例等工具来缓解此问题，但预测使用模式仍然困难。例如，一个通宵运行的开发环境每月可能浪费数百美元。缺乏精细的可见性，成本优化就变成了在性能和支出之间寻找平衡点。
性能和供应商锁定也带来了问题。如果数据中心与用户地理位置较远，可能会产生延迟——托管在单个区域的实时应用程序对于全球用户可能会出现卡顿。此外，依赖专有服务（例如 Azure Functions 或 Google Cloud Spanner）会使在不同提供商之间迁移工作负载变得复杂。将基于 AWS Lambda 构建的应用程序重构到另一个平台可能需要大量的代码修改。为了减少锁定，一些团队采用容器化（如 Kubernetes）或多云策略，但这增加了架构的复杂性。性能调优，例如缓存或 CDN 集成，变得至关重要，但也需要持续的努力。