云计算通过虚拟化、计算机网络等技术，将某一数据中心内部或不同数据中心的计算机资源（如计算、存储、网络等）进行统一的管理；地理信息服务提供者按需请求上述资源进行服务的开发和部署。

计算机网络、分布式存储与计算、虚拟化等技术的出现与发展，为云计算技术的产生奠定了基础。在此基础之上，谷歌（Google）于2006年的全球搜索大会上首次提出了云计算的概念。随后，多种云平台和管理软件相继出现，比如亚马逊（Amazon）的简单存储服务（simple storage service，S3）和弹性计算云（elastic computing cloud，EC2）、微软（Microsoft）的Azure、谷歌的云平台（Google cloud platform，GCP），中国的阿里云、百度云，以及开源的云管理软件CloudStack、OpenStack等。随着云计算技术的成熟和应用领域的扩展，地理信息领域的专家和企业纷纷提出了自己的地理信息系统（GIS）云服务解决方案。例如，环境系统研究所（Environment System Research Institute，ESRI）利用Amazon的EC2平台开发了基于云计算的ArcGIS Online。谷歌基于GCP实现了面向海量栅格数据管理和分析的Google Earth Engine。超图公司（SuperMap）与华为等公司合作开发了cloud GIS all-in-one computer。吉奥公司提出了基于混合容器与虚拟化主机的GIS云服务解决方案。国防科学技术大学利用Amazon的云平台开发了面向高性能计算架构的新型地理计算平台HiGIS。武汉大学测绘遥感国家重点实验室基于MapReduce计算框架开发了开放式遥感数据云计算处理与服务平台OpenRS，以及利用CloudStack私有云管理软件开发的新型地理信息在线协作式共享与服务平台GeoSquare。

地理信息云服务的内容主要包括云计算平台、地理信息服务提供者和用户等。云计算平台为服务的开发提供虚拟化的基础计算机资源（存储、计算、网络等）；地理信息服务提供者参照现有的专业标准和规范，将地理信息资源（地理数据、分析功能等）以标准化网络服务的形式进行封装；用户则遵循相应的标准和规范对服务内容进行访问和调用。其中，云计算平台依据其部署类型可以分为公有云、私有云、社区云和混合云四种类型。每一种云部署类型又可以选择性提供基础设施即服务（infrastructure as a service，IaaS）、平台即服务（platform as a service，PaaS）和软件即服务（software as a service，SaaS）三个层次的服务模式。服务开发者根据服务用户的范围、服务封装策略等因素，选择适当云部署模型或云服务提供商以及服务模式。为降低服务开发的难度，服务开发者通常基于现有的专业软件平台的功能进行服务的封装。

与传统地理信息服务单机或集群式部署方式相比，云计算平台支持服务提供者对参与服务提供的服务器，通过镜像或快照的模式快速增加或删除，从而实现服务响应能力的弹性调整。另一方面，地理信息云服务可以直接利用云计算提供的虚拟化、分布式存储与计算等功能，整合分散的地理信息资源，从而实现海量地理数据管理和大规模地理数据分析和协同计算，对解决长期存在的信息孤岛和平台的重复建设问题，以及应对大众化应用下超大规模用户并发访问给地理信息网络服务平台造成的挑战具有重要意义。