引言
随着用户或请求数量的增加，系统运行和操作的能力也随之增加。在云平台上，可伸缩性可以通过机器的水平或垂直缩放或者简单地附加 AutoScalingGroup 来实现。
流量模式：了解系统的交通模式。尽可能多地产生机器是不划算的，即使它的利用率不高。
日行模式: 特定地区的交通在早上增加，晚上减少。
全局/区域模式: 区域大量使用应用程序。
突发流量: 许多用户都在请求资源，但是只有少数几台机器可以为突发的流量提供服务。这些可能发生在高峰期或人口密集地区。
自动缩放：能够迅速产生一些机器，以处理流量的爆发，当需求正在减少时，优雅地收缩。
部署标记：部署应用程序组件的多个独立副本，包括数据存储区
可扩展性度量扩展了系统的能力和实现扩展所需的工作。扩展可以通过添加新功能或修改现有功能来实现，该原则规定在不损害当前系统功能的情况下进行增强。
模块化/可重用性：可重用性和可扩展性使得技术可以以更少的开发和维护时间转移到另一个项目，同时增强了可靠性和一致性。
一致性保证每个读操作返回最近的写操作。这意味着在执行每个操作之后，所有节点的数据都是一致的，因此，无论它们连接到哪个节点，所有客户端都可以同时看到相同的数据。一致性提高了数据的新鲜程度。
系统可以从容地处理意外故障和恶意故障并进行恢复，检测故障并快速有效地恢复对于保持弹性是必要的。
可恢复性：准备的过程和功能能够在发生意外更改后将服务返回到初始运行状态。意外的更改包括应用程序的软删除或硬删除或错误配置。灾难恢复包括了旨在防止或尽量减少灾难性事件造成的数据丢失和业务中断的最佳实践，涵盖了从设备故障和局部停电到网络攻击、民事紧急情况、犯罪或军事攻击以及自然灾害。
设计模式：
隔离: 将应用程序的元素隔离到池中，以便在一个池失败时，其他元素继续运行。
断路器: 当连接到远程服务或资源时，处理可能需要花费不同时间来修复的故障。
选举: 通过选举一个实例作为负责管理其他实例的领导者，协调分布式应用程序中协作任务实例集合执行的操作。
