理想的混合雲是一種無縫的分佈式架構，其中數據和應用程序自動找到完美的資源集合，以便爲用戶提供最佳性能。但是現實的情況卻截然不同，大多數企業爲了創建一個基本的，有效的混合架構，仍在努力解決配置和遷移問題，更不用說支持動態工作流平衡的複雜自動化堆棧了。
在一整天工作結束時，公有云採用速度比私有云開發快，可以將整個數據環境移植到第三方基礎架構顯得更容易。
混合架構面臨着巨大的挑戰，但它們並不是完全無法克服的。大多數企業都希望將一些數據保存企業數據庫中，我們可以通過持續不斷的努力來提高混合架構的性能。最簡單的方法是通過適當的應用程序管理，無論網絡有多先進，還是在較分散的數據中心之間穿梭數據都，必然會引入延遲，因此，只需選擇靠近本地數據中心的雲服務提供商，就可以大大減少延遲。
除了這個方法外，還有其他方法可以加快網絡速度，常見方法是在將管理和分析服務推送到雲時，大多數選擇在企業數據中心運行後端應用程序及其相關應用程序編程接口(API)，雖然比在內部託管所有內容成本更低，但隨着API在兩臺主機之間不斷地來回徘徊，往往會減慢速度。
更智能的方法是使用輕量級聯合網關，將API運行時保留在數據中心，同時將分析數據異步推送到提供程序運行，但這種方法可能對混合雲應用程序造成最大的損害。事實上，遺留應用程序根本不是爲支持雲的鬆散耦合的虛擬基礎架構而設計的，這就是爲什麼像Docker，思科，HPE和微軟這樣的公司聯手幫助企業更新其雲應用程序組合的原因。
該現代化傳統應用(MTA)計劃具有應用程序管理工具，混合基礎架構和專業服務，旨在幫助組織將其應用程序容納並將其部署到Docker的Enterprise Edition軟件下的雲中。最重要的是，它不需要修改源代碼，爲IT團隊提供即時可移植性，安全性等更多好處，無論他們使用的是Windows還是Linux應用程序。
適合正確架構的應用
某些流程在雲中表現良好，而其他流程表現不佳，因此企業必須經過大量的反覆試驗才能達到最佳數據生態系統。CiRBA首席技術官Andrew Hillier表示，實現這一目標的最佳方式是通過有條理的數據驅動流程，權衡混合架構中可用的各種選項與業務需求及其相關應用程序。其中關鍵問題包括：
是誰來管理雲使用?
確定部署工作負載和託管應用程序位置的標準是什麼?
需要哪些資源和雲實例?
如何爲面向雲的應用程序維護控制?
預計這將是一個持續的轉型，主要是由新興的面向開發的IT管理模型的持續集成/持續部署風格推動的。
混合雲的性能也將在更廣泛的數據生態系統的衆多技術進步中受益，如 Digital Realty的首席技術官Chris Sharp最近向Datacenter Frontier所說，人工智能，神經網絡和細粒度數據收集和分析等技術爲雲帶來了豐富的功能，遠遠超過傳統基礎設施中的任何功能。
雲的發展是源於雲訪問的專用私有網絡(物理和虛擬)的興起。在雲的早期，主要應用程序是通過公共互聯網提供的大容量存儲和計算服務，這不僅緩慢且不可靠，爲敏感數據和資源引入了新的攻擊向量，通過專用網絡，組織可以與一個或多個提供商保持穩定的連接，並結合動態擴展和靈活的速率調度，從而更好地將網絡資源消耗與波動的工作負載相匹配。
早期營銷號大肆宣傳混合雲，實際上現在部署生產環境與技術不對等的情況逐漸顯現出來，混合雲必殺技的夢想在幻滅，現在企業更多的關心部署基礎架構和優化性能的實際工作。
雖然很容易根據當今的傳統應用程序來衡量性能，但混合雲實際上會產生一個獨特的數據環境，其服務和操作特性無法在傳統基礎架構或純公共雲或私有云中複製。
最終，所有人的最大性能優勢將是能夠創建數據生態系統，使企業能夠提供地球上任何其他人都無法複製的服務。