我们为了保证系统的高可用性，如果按着每天访问的峰值作为标准来设计系统， 绝大数情况下访问量较低时，无论是硬件资源还是网络带宽等资源都会造成巨大的浪费。 那么如何从技术上解决这个问题呢？答案是大规模弹性架构设计。
大规模弹性架构的主要设计目标是系统的高可用性和高扩展性：根据系统的实际需要，系统自动弹性分配资源。 在需求量大，比如峰值的时候，系统自动调配足够的资源；在访问量小，系统自动释放出部分的资源，从而实现资源的按需分配。
那么大规模弹性架构的基本工作原理是什么？其主要是利用高性能虚拟化技术，实现了计算、存储和网络资源的统一调度和弹性分配。
实现动态部署。为了应对突发峰值访问量或者可能的网络攻击，需要在应用服务器内部部署一些监控程序， 由主控程序判断当前整个集群的负载情况，自动增加或者减少服务节点，并且自动部署应用程序，从而从容应对突增的业务流量。
实现故障自动恢复。当一台物理机损坏时，系统需要自动监测到硬件故障，并且在第一时间内， 把云服务器迁移到新的宿主机上，同时硬盘数据需要保持最后一刻的状态。数据安全是第一位， 因为数据始终面临误删文件、病毒破坏、程序写错、硬件损坏等种种可能的风险。在弹性计算平台上， 需要利用快照功能自动完成数据的备份。
最后，简单聊聊大规模弹性平台架构设计变化的趋势。
第一，弹性平台架构平台的设计将会愈发智能。 系统将会自动收集愈来愈多的用户访问数据，跟据历史访问规律，自动地预测系统峰值的变化趋势，峰值的预估将愈加精准。 简单设想一下，如果系统已有的全部资源都不能满足峰值的需求，弹性设计已经没有意义了， 这时候需要提前做准预估，并采取相应的措施，并假设如果超过峰值，如何应对。
第二，以容器技术为代表的轻虚拟化技术的迅猛发展，已经促进了大规模弹性平台架构设计的进步。
第三，弹性计算平台将需要考虑更加安全的容灾方案。目前常见的单个物理位置的系统， 始终会面临诸如地震、火灾等不可抗力的威胁，所以需要有更加安全的容灾方案。比如常见的有跨机房异地容灾。