系统架构的设计往往并不是仅仅只需要满足当前的功能场景，而是需要考虑未来在系统用户数量、数据规模、业务复杂度上升之后，系统无需进行重构，依然可以通过高效经济的扩展来应对不断增长的用户数量和数据量的飞升。
那么想要做到极具拓展性的系统，就需要在系统架构设计之初充分考虑到业务需求相关的用户量，数据的增长量以及系统的可拓展性。如何使系统具备良好的扩展性呢？
模块化或子系统设计：可以根据业务需求的具体场景分割出不同的业务模块或者是业务子系统，每个模块或者子系统负责特定场景下的数据处理，各个模块之间通过规范的接口进行数据交互，从而降低系统整体的耦合性，提高拓展性。
分布式技术：通过分布式技术将任务和数据分散处理,从而能够提高系统的可靠性、容错性和性能。整体系统的各个组件分布在多个节点上，这样可以利用集群的方式增加服务器数量，提供系统的整体事务吞吐能力。
数据存储：另外可以使用可扩展的数据存储方案，例如分布式数据库、NoSQL数据库或者大数据处理框架（如Hadoop、Spark）。通过采用合适的缓存机制提高数据访问速度，减轻数据库压力。
水平扩展或垂直扩展：水平扩展是通过增加更多的服务器节点来分担负载，如分布式集群、负载均衡等技术；垂直扩展则是提升单个服务器的处理能力，如增加硬件资源。通常情况下，优先选择水平扩展以实现更好的可扩展性。
消息队列：对于耗时较长的任务，可以采用异步处理的方式，通过消息队列进行解耦，提高系统响应速度和扩展性。或者也可以通过消息分发、消息订阅的方式来降低系统耦合性，提高系统的可扩展性。
最后，在AI时代下，可以通过Serverless架构的弹性伸缩特性来满足不断变化的业务场景，当对计算资源需求较高时，Serverless架构可以自动扩容，而当对计算资源需求较低时，Serverless架构可以自动缩容，这既可以应对在访问量不断变化对计算资源需求的频繁波动，又可以通过弹性伸缩为企业节约闲置资源造成的成本浪费。同时，Serverless架构本身是按需按量收费，也就是说你使用了才收费，不使用就不会收费，那么这进一步节省了企业成本。因此这么看来，Serverless架构也同样值的考虑。
