云服务通过提供按需基础设施、弹性资源分配以及能够大规模处理计算、存储和数据处理的托管服务，增强了视频搜索应用的可扩展性。视频搜索应用需要巨大的计算能力来高效地处理、索引和检索视频内容，尤其是随着用户需求和数据量的增长。云平台通过自动伸缩的计算实例、分布式存储系统和无服务器架构来满足这些需求，这些架构能够动态调整以应对工作负载波动。例如，视频搜索应用可以使用 AWS EC2 Auto Scaling 组在流量高峰期自动添加服务器，并在非高峰期减少服务器，从而在不过度配置的情况下确保性能一致。类似地，云对象存储（如 Amazon S3）允许存储 PB 级视频数据而无需前期硬件成本，而无服务器函数（如 AWS Lambda）可以并行处理元数据提取任务，而无需管理服务器。
云平台原生的分布式处理框架和机器学习服务进一步增强了可扩展性。视频搜索依赖于分析视觉和音频内容，这涉及到资源密集型任务，如帧采样、对象检测或语音转文本转换。云服务提供商提供托管服务（例如 Google Video Intelligence API、Azure Video Analyzer），使用预训练模型大规模处理这些任务，减少了开发人员构建自定义管道的需求。例如，视频搜索应用可以使用 AWS Rekognition 自动标记数百万视频中的对象，使其可以通过关键词搜索。此外，基于云的转码服务（例如 AWS Elemental MediaConvert）可以在多个节点上并行处理视频，极大地缩短了准备内容进行索引所需的时间。这种分布式方法确保了增加更多视频或用户不会造成瓶颈，因为云会自动分配额外资源。
最后，云服务通过全球内容分发和针对高吞吐量查询优化的托管数据库来提高可扩展性。内容分发网络（CDN），如 Cloudflare 或 Amazon CloudFront，在边缘节点缓存视频缩略图和元数据，减少全球用户的延迟。对于搜索索引本身，云数据库（例如 AWS OpenSearch 上的 Elasticsearch）可以水平扩展读/写容量，以处理数百万并发查询。视频平台还可以使用无服务器数据库（如 DynamoDB）根据查询量自动调整存储和吞吐量，确保即使在流量高峰期也能获得快速响应时间。通过抽象化基础设施管理，云服务让开发人员能够专注于改进搜索算法和用户体验，而底层平台则无缝处理伸缩。