云计算通过提供按需资源分配、弹性扩展机制和分布式架构来应对可扩展性挑战。这些特性允许系统根据实时需求自动增加或减少容量。开发人员无需依赖固定硬件，而是可以通过云提供商 API 动态调配虚拟机、数据库或存储等资源。例如，一个正在经历流量高峰的 Web 应用程序可以自动启动额外的服务器来处理负载，然后在需求下降时缩减规模。这消除了过度配置硬件或手动调整基础设施的需要。
实现可扩展性的关键工具是水平扩展（添加更多实例）而不是垂直扩展（升级硬件）。云平台通过监控 CPU 使用率或请求速率等指标的自动扩展组简化了这一点。例如，AWS Auto Scaling 可以在 CPU 利用率超过 70% 时添加 EC2 实例，并在低于 30% 时移除它们。AWS Lambda 等无服务器平台通过自动并行化工作负载进一步发展了这一点——每个传入的 API 请求都会触发一个单独的函数实例，无需手动配置。Amazon RDS 或 Azure SQL Database 等托管服务也负责数据库的扩展，允许开发人员定义性能层级或让平台动态调整存储和吞吐量。
分布式系统设计进一步增强了可扩展性。负载均衡器（例如 AWS ALB 或 Google Cloud Load Balancing）将流量分配到各个实例，而内容分发网络 (CDN)（如 CloudFront）则在全球缓存数据以减少延迟。对于有状态应用程序，DynamoDB 等云数据库使用分区将数据分散到多个节点上，实现近乎线性的可扩展性。多区域部署增加了冗余性——如果一个区域过载，流量会转移到其他区域。例如，流媒体服务可能会使用 AWS Global Accelerator 将用户路由到最近的正常端点。这些特性使开发人员能够构建无缝扩展的系统，而无需重新架构，前提是他们遵循无状态服务和分片等云原生模式。