SaaS 系統設計指南：彈性擴展、成本優化與部署實務

本文探討 SaaS 系統在架構設計與部署過程中，如何兼顧 擴展彈性 與 成本控制，並提供在 Azure 雲端平台的實務觀察與建議。內容涵蓋應用與資料層分工、部署彈性設計、快取與資料庫分區策略、以及多雲部署可行性，適合系統架構師、雲端工程師、DevOps 與技術主管參考。

一、設計原則建議

業務邏輯應集中於應用層，而非資料庫
- 更利於維護、版本控管、自動部署與測試。
- 應用層可橫向擴展，提升彈性與可用性。
資料庫聚焦於資料儲存與查詢
- 避免過度依賴 Stored Procedures、Triggers 等邏輯。
- 提高資料庫的可替換性與擴展彈性。
採用 Stateless 應用架構
- 每個請求皆獨立處理，適合搭配 Load Balancer 水平擴展。
- 建議使用 Redis 等服務管理跨節點狀態。
分層架構設計（如 N-Tier 或 Hexagonal Architecture）
- 明確劃分資料存取層、業務邏輯層與呈現層，提升模組化與測試能力。
導入快取層（如 Redis、Memcached）
- 減輕資料庫查詢壓力，提升系統效能與反應速度。
資料庫分區與水平/垂直切割
- 垂直切割：依系統模組或業務範疇劃分資料庫。
- 水平切割（Sharding）：依租戶、時間或 ID 區間分表，提升查詢效率與可擴展性。

將業務邏輯寫在資料庫（如 Stored Procedures、Triggers、View）中，容易產生以下問題：

✅ 因此建議將邏輯集中在應用層，讓資料庫專注於「資料的儲存與查詢」，這是現代可擴展架構設計的基本原則。

Azure SQL 費用高於 App Service
- Azure SQL 提供高可用性、備援與災難復原機制，成本自然較高。
- 相比之下，App Service 屬於純計算資源，彈性擴展與性價比較佳。
Azure SQL 規格調整耗時
- 升級過程常涉及資料遷移與實例重啟，可能耗時 10~40 分鐘，並影響可用性。
Azure SQL 不支援自動依負載擴展
- 缺乏 Auto Scale 功能，需人工介入或透過排程執行。
- 相對地，App Service 可依據 CPU、RAM、QPS 進行自動擴展。

面向	建議
成本控管	降低資料庫負載，避免邏輯寫在 SQL 層。
彈性擴展	應用層採 Stateless 架構，搭配 Auto Scale。
資料庫壓力	導入快取策略、讀寫分離與資料分區。
自動化部署	使用 Terraform 或 Azure CLI 自動調整 SQL 規格。
高可用設計	可評估使用 SQL Elastic Pool，實現多資料庫備援。

即使開發的不是典型 SaaS 系統，只要未來有部署至雲端的可能性，仍建議遵循上述原則，長期效益包括：

相同程式碼，透過設定差異，即可部署至本地或雲端環境。

領域	建議做法
設定管理	使用環境變數、YAML/JSON 設定檔、`.env` 配置。
資料庫連線	依環境組態決定連線字串與驅動（如 SQL Server / PostgreSQL）。
儲存服務	抽象化檔案儲存邏輯，支援本地磁碟與雲端儲存（如 Azure Blob）。
快取與訊息佇列	抽象快取與佇列介面： - 地端可用 Redis、Memcached、RabbitMQ - 雲端建議使用 Azure Cache for Redis、Azure Service Bus
日誌系統	支援本地寫檔與遠端輸出（如 Azure Log Analytics、Elasticsearch）。
身份驗證	支援本地帳號與雲端驗證（如 OAuth2、Azure AD）。

不論是 SaaS 服務或一般企業應用，若需兼顧可擴展性與成本效益，建議將邏輯集中在應用層，讓資料庫聚焦於資料儲存與查詢。配合分層設計、Stateless 架構與部署參數化，可大幅提升系統的彈性、可維運性與長期投資回報。