Den „Noisy Neighbor“-Effekt gibt es allerdings nicht erst seit der Erfindung der Cloud, sondern ebenso lange wie die Möglichkeit der Ressourcenteilung. Bereits beim traditionellen Shared Hosting hatten Hosting-Anbieter und ihre Kunden nämlich mit dem Problem zu kämpfen. Beanspruchte ein Teilnehmer bewusst oder unbewusst mehr Ressourcen für sich als ihm eigentlich zustanden, bedeutete dies für mindestens einen der anderen Mieter eine Einschränkung – insbesondere Arbeitsspeicher erwies sich dabei immer wieder als allzu knappes Gut.
Heutzutage vermitteln moderne Hypervisoren die zugrundliegenden physischen Hardwareressourcen jedoch so effizient an die von ihnen verwalteten virtuellen Maschinen, sodass es nur noch in Ausnahmefällen für den einzelnen Mieter zu Leistungseinbußen durch den „Noisy-Neighbor“-Effekt kommt.
Die modernen Cloud-Lösungen wiederum, deren größter Vorzug ihre sehr flexible Skalierbarkeit ist, haben ihr ganz eigenes „Noisy Neighbor“-Problem: Obwohl sich die Speichertechnologien in der Vergangenheit hinsichtlich Kapazität und Zugriffszeiten stark verbessert haben, sind die Anforderungen an Speicher im Cloud-Umfeld exponentiell stärker gewachsen. Sind mehrere Nutzer-Instanzen in einer Cloud-Lösung verbunden und belasten eine oder mehrere virtuelle Maschinen den physischen Serverspeicher mit zu hohen Input-/Output-Werten, kann dies für einige Teilnehmer zu Beeinträchtigungen der Speicherleistung führen. Zwar gehören SSDs heutzutage noch nicht bei jedem Cloud-Anbieter zum Standardrepertoire, diese können dem Effekt jedoch positiv entgegenwirken. Außerdem kann der „Noisy Neighbor“-Effekt beim Cloud-Computing aus dem Zusammenspiel des Hypervisors und den Prozessoren resultieren. . Während der Hypervisor nämlich keinen Zugriff auf den lokalen Speicher sowie den Cache der Prozessoren hat, haben diese wiederum nicht viele Informationen darüber, was jenseits der Vermittlungsschicht passiert. Welche Daten dabei zwischengespeichert werden, bestimmen die im Prozessor festgelegten Caching-Algorithmen. Darüber hinaus weisen moderne Multi-Core-Prozessoren gerne auch einzelnen virtuellen Maschinen den L3-Cache zu, der den Datenaustausch zwischen den Kernen beschleunigt. Das hat zur Folge, dass die Ausführung von Operationen für alle übrigen Maschinen, die ebenfalls auf den entsprechenden Prozessor zurückgreifen, mehr Zeit in Anspruch nimmt.