SaaS 应用的可扩展性通过架构设计、云基础设施和自动化资源管理的组合来管理。主要目标是在不影响性能或可用性的情况下处理不断增长的用户负载。这通过设计能够水平扩展（添加更多服务器）而不是仅仅垂直扩展（升级现有服务器硬件）的系统来实现。AWS、Google Cloud 和 Azure 等云提供商提供了自动扩展组和 Kubernetes 编排等工具，可以根据实时需求自动调整计算资源。例如，SaaS 应用可能会使用 AWS Elastic Load Balancer 将流量分配到多个实例，确保不会出现单点服务器瓶颈。
数据库可扩展性是另一个关键因素。SaaS 应用通常依赖于分布式数据库或分片来管理大型数据集和高查询量。分片将数据库分割成更小、更易于管理的块（例如，按地理区域分离用户数据），而读副本处理非事务性查询以减轻主数据库的负载。Redis 或 Memcached 等缓存层也用于在内存中存储频繁访问的数据，最大限度地减少重复的数据库调用。例如，SaaS 分析平台可能会使用带有读副本的 Amazon RDS 进行报告，并使用 Redis 缓存仪表板数据，从而提高高峰使用期间的响应时间。
微服务和无状态设计等架构模式进一步增强了可扩展性。将应用程序分解为更小、独立的微服务（例如，身份验证、计费、API 端点）允许团队独立扩展组件。无状态服务不本地存储用户会话数据，通过依赖令牌（例如 JWT）或外部会话存储来实现无缝扩展。Cloudflare 等内容分发网络 (CDN) 优化了全球静态资产分发。例如，视频会议 SaaS 可能会使用微服务进行实时消息传递和文件共享，同时将视频流卸载到 CDN 以减轻服务器负载。这些策略共同确保系统在保持可靠性的同时适应增长。