理论上，这种架构设计是可以扩展的。信息流处理和业务流处理被解耦后就可以被部署在不同的节点中。比如，在国际支付时可以将信息流处理逻辑部署在支付方所在的区域中，这就使得支付操作不需要依赖原来的处理逻辑所部署的机房。需要注意的是，在将数据部署在其它机房时，通常需要一些额外的处理，比如信息安全等内容。
扩大的方式也要从我们做大家用，变成我们做样板，大家模仿并衍生出更多优秀的应用案例。同时，加强应用领域和核心领域之间的链接，充分回流应用思想、应用方法、应用能力……反哺核心领域，用来自实际应用场景的客观需求，数据化驱动核心领域的精益迭代。
图中的业务场景对应着买家向卖家支付。由于实际支付时，支付操作后置一段时间并不会引发大问题，因此大部分系统在实际运行时，买家向卖家支付的钱都不会即时到账，而需要经过一段时间的累积后再批量到账。本质上，这是一种信息流和业务流的解耦。
前端智能化算法工程体系升级，引入云原生能力使智能化算法框架 Pipcook 可以从数据侧、模型侧、训练侧、部署侧支持云原生，能够更便捷的融入云原生体系，保障使用者可以直接上线模型算法支撑业务，打通业务的全链路。
深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络来模仿人脑的复杂功能。深度学习可以在没有任何人工干预的情况下更准确地对对象进行分类。例如，假设有两个人写数字九(9)，但是他们两个人都以不同的方式写数字(一个人写9，其他人写一个nine，底部没有清晰的曲线)。
技术栈不受限制：在微服务架构中，可以结合项目业务及团队的特点，合理的选择技术栈。
加快系统演进速度：每一个应用都可以独立的进行版本更新，通过灰度发布等技术手段能确保发布过程中整个系统稳定运行。
突破性能瓶颈：每个应用都能独立的水平伸缩，使系统性能可以根据计算资源的增加而得到线性的扩展。
通过实践我们发现，这种客户端排序并不可靠，我们的系统不可能无限去等待一个消息的，这里涉及到最终一致性的问题，在第3点中继续探讨。其实对于顺序消息，RocketMQ是有顺序消息的，但是RocketMQ目前还没有实现跨单元的能力，而单纯的就数据同步而言，我们只要保证最终一致性就可以了，没有必要为了保证强一致性而牺牲性能。同时MNS消息如果没有消费成功，消息是不会丢掉的，只有我们去显示的删除消息，消息才会丢，所以最终这个消息一定会到来。
基于软硬一体设计的机密计算容器开始展露头角。比如，阿里云安全、系统软件、容器服务团队和蚂蚁可信原生团队共同推出了面向机密计算场景的开源容器运行时技术栈 inclavare-containers 支持基于 Intel SGX 机密计算技术的机密容器实现，如蚂蚁的 Occlum，开源社区的 Graphene 等 Libary OS。降低机密计算的技术门槛，简化可信应用的开发、交付和管理。
上云已是大势所趋。但是对于企业客户而言，有些业务由于数据主权和安全隐私的考虑，会采用混合云架构。一些企业为了满足安全合规、成本优化、提升地域覆盖性和避免厂商锁等需求，会选择多个云供应商。混合云 / 多云架构已经成为企业上云的新常态。Gartner 指出，“到 2021，超过 75% 的大中型组织将采用多云或者混合 IT 战略。”
尽管从应用研发的角度看，蚂蚁所使用的架构风格相比于原来发生了很大的变化，但从整体趋势来看，最主要的变化仍在于将和业务能力无关并且和基础设施相关的能力下沉。
