SaaS 开发越来越关注模块化架构和可扩展性。一个关键趋势是转向微服务和容器化，这使得开发人员能够将应用程序构建和部署为独立的、可重用的组件。使用 Docker 和 Kubernetes 等工具，团队可以更有效地管理复杂系统，动态扩展资源，并减少更新期间的停机时间。例如，SaaS 产品可以将用户身份验证、支付处理和分析拆分为单独的微服务，从而更容易维护和更新单个功能，而不会中断整个应用程序。这种方法还支持混合或多云部署，使企业在基础设施选择方面具有灵活性。
另一个趋势是将 AI 和机器学习 (ML) 集成到 SaaS 平台中，以自动化任务并改善用户体验。开发人员正在将预训练模型或自定义 ML 管道嵌入到应用程序中，以实现个性化推荐、异常检测或自然语言处理等功能。例如，项目管理工具可以使用 ML 根据历史数据预测任务完成时间，而客户支持 SaaS 可以自动执行工单分类。TensorFlow Lite 或基于云的 API（例如，AWS SageMaker）等工具简化了实施，但在管理模型性能和数据隐私方面仍然存在挑战。这要求开发人员在自动化和透明度之间取得平衡，确保用户了解 AI 驱动的决策是如何做出的。
最后，随着 SaaS 采用在受监管行业中的扩展，人们越来越重视安全性和合规性。开发人员正在采用零信任架构，其中每个访问请求都经过身份验证和授权，即使在内部网络中也是如此。端到端加密、基于角色的访问控制 (RBAC) 和审计日志等功能正成为标准。例如，医疗保健 SaaS 可能会通过加密静态和传输中的患者数据来强制执行 HIPAA 合规性，而金融平台可以集成多因素身份验证 (MFA) 以满足 PCI-DSS 要求。此外，API 的设计采用了更严格的速率限制和 OAuth 2.0 标准，以防止漏洞。这些措施至关重要，因为 SaaS 提供商越来越多地为要求符合 GDPR 或 CCPA 等区域法规的全球客户提供服务。