スケーラビリティ

クラウドの特性の一つで、需要に応じて資源を迅速に拡張・縮小できること。自動で行われる場合もあり、利用者からは資源が無制限にあり、いつでも必要な量を調達できるように見える。

多数のコンテナの配置、起動・停止、負荷に応じた台数の増減、障害時の自動再起動、ネットワークやストレージの設定などを自動で管理すること。Kubernetesが代表的なツールで、あるべき状態を宣言的に定義すると、その状態を維持するように制御される。

データを、キーの値の範囲やハッシュ値などの規則で分割し、複数のデータベースサーバ（シャード）に分散して格納する手法。1台当たりのデータ量と負荷を減らして、台数を増やすことで性能を伸ばせる（スケールアウト）。シャードをまたぐ結合や集計、データの再配置が難しくなる。

必要最小限の機能を持つコアシステムに、個別の機能をプラグインとして追加していくアーキテクチャパターンで、プラグインアーキテクチャともいう。コアを変えずに機能を拡張・交換でき、統合開発環境（IDE）やWebブラウザの拡張機能がその例である。

将来の業務量や利用者数の変化を予測し、システムに求められる性能を満たすために必要なCPU、メモリ、ストレージ、回線などの資源の量を見積もって計画すること。現状の資源の使用状況を監視して傾向を把握し、サイジングやスケールアウト・スケールアップの判断に生かす。

複数のサーバの記憶領域を束ねて、1つの大きなファイルシステムとして提供するオープンソースの分散ファイルシステム。メタデータを管理する専用のサーバを持たず、ハッシュ計算でファイルの格納先を決めるため、単一障害点がなく、サーバを追加して容量を拡張できる。