המשמעות של Scaling היא הגדלה (או הקטנה) של קיבולת המשאבים שזמינים בקצה העורפי כדי לשפר את הביצועים או הזמינות. קנה המידה הוא חלק מובנה בארכיטקטורה, בעיצוב ובהטמעה של הקצה העורפי, אבל יש להביא בחשבון כמה היבטים חיוניים.
המדד 'ביצועים' מתייחס למהירות שבה אפליקציית האינטרנט יכולה להגיב לבקשה, כולל זמן אחזור, מהירות, תפוקה וניצול משאבים.
שינוי גודל אנכי
'התאמה אנכית' מתייחסת להגדלת המשאבים בשרת. כלומר, החלפת שרת אפליקציות מרכזי במכונה חזקה יותר לארכיטקטורה מבוססת שרת. בארכיטקטורות ללא שרת, מיקרו-שירותים או מבוססות-ענן, ייתכן שהסיבה לכך היא שדרוג המשאבים שהוקצו, כמו הגדלת הזיכרון הזמין או בחירת מכונה וירטואלית ברמה גבוהה יותר.
שינוי גודל אופקי
המשמעות של התאמה אופקית היא הוספה של יותר שרתים ומשאבים מקבילים. צריך להתאים את הארכיטקטורה הבסיסית ואת האפליקציה כדי להתמודד עם התאמה כזו. לדוגמה, ייתכן שיהיה צורך באיזון עומסים נוסף כדי להפיץ בקשות בארכיטקטורה מבוססת שרת. בארכיטקטורה ללא שרת בסביבת ענן, כמו Cloud Functions, אפשר לטפל בסוג ההתאמה הזה בשקיפות, ללא צורך בהגדרות נוספות.
התאמה לעומס (scaling) והפצה אזורית
התאמה לעומס (zone) מתייחסת להפצת שירותים במספר אזורים גיאוגרפיים. הפצת השירותים או קירוב השירותים למשתמשים יכולים לקצר את זמן האחזור ולשפר את הביצועים הכוללים של האפליקציה.
כדאי להביא בחשבון את הפיזור והגיוון האזורי כחלק מהארכיטקטורה, במיוחד אם לא משתמשים בספק שירותי ענן שמטפל בזה באופן שקוף, כמו בארכיטקטורה ללא שרת (serverless) בענן. כדאי להביא בחשבון את האופן שבו אחסון הנתונים באפליקציה עשוי להיות מושפע מהפצה אזורית, במיוחד בכל הנוגע לעקביות בנתונים.
כשמעבדים ומאחסנים נתונים בקנה מידה גלובלי, חשוב לשים לב לדרישות הרגולטוריות ולחקיקה שחלות על המערכת, במיוחד לגבי עיבוד נתונים ואחסון נתונים.