系统很少有真正的边界。从某种意义上讲，每一种事物都与其他事物存在着联系，或多或少，或深或浅。例如，海洋与陆地之间并不存在泾渭分明、清晰明确的界线。所谓的边界，只是人为的区分，是人们出于观察、思考、理解、表达、交流等方面的需要，而在心理上设定的或社会上一般公认的虚拟边界。
系统最大的复杂性也确实出现于边界上。恰恰是边界上的无序、混杂，成为了多样化和创造力的根源所在。
以汽车库存系统为例，汽车并不是从云彩里凭空掉下来的，它们需要经历一系列复杂的生产、运输过程，离不开各种原材料，以及资本、劳动力、能源、技术、管理等要素。我们在分析问题时，究竟要不要深刻地考虑制造商的原材料、成品库存等因素，以及消费者对汽车的使用、维修、更换等问题，主要取决于我们要研究的是哪个系统，这些存量是否对于我们所关注的系统行为变化有显著影响。如果原材料的供应充足而稳定，而且顾客对汽车的需求是持续的，那么用云来表示就是有效的。相反，如果原材料出现短缺，或者产品供过于求，抑或是顾客的需求出现了重大变化，而我们在考虑问题时没有把这些存量划入系统的边界进行考虑，那么未来系统将出现令我们意想不到的事件。
在建模时，云是模型必不可少的一部分，因为建模本身就是一个形而上的过程，必须合理地划分边界。有些东西确实是凭空生出来的，例如我们经常会说：“怒从心头起”，或者“爱意油然而生”，愤怒、爱、仇恨、自尊等等，从字面意义上讲都是从“云”里来的，很难讲清楚来由。因此，如果我们试着去理解某一件事，就必须将其简化，这就意味着设定边界。而且，这样做通常是安全的。
对于系统思考者来说，认识和把握系统的边界是一个很难的课题，因为在系统中，并不存在一个明确、清晰划定的边界，而是要我们根据自己的需求和实际情况去划定。边界划定不当，很可能会带来一些问题。
如果边界划定得太窄，一些对系统行为有显著影响的因素未被认真分析和对待，系统就可能产生令你意想不到的行为。
例如，你想解决城市交通拥堵问题，而未考虑到人们的居住、生活模式，这一问题将很难得到有效解决，一些对策甚至可能会引发更大的问题。比如，你建起一些快速路，试图缓解交通压力，但这吸引了一些房地产公司在快速路沿线开发地产项目；相应地，这些地产项目又增加了更多的交通流量，导致高速路也开始拥堵起来。
世界是普遍联系的，不存在孤立的系统。如何划定系统的边界，取决于你的分析目的，也就是我们想问的问题。
在规划国家公园时，人们以前只是划定了一个物理的边界，认为把这里面保护起来，问题就能解决了。然而，在保护区之外，野生动物会定期迁徙、四处游荡，河流水系（包括地下水）也会流入、流出，人员往来穿梭，因此界线之外的人类活动、经济发展也会影响到保护区。
与此相反，在进行系统分析时，人们经常陷入另外一个陷阱：把系统边界设定得太宽。结果是分析过于庞杂，堆积了大量的信息，反而遮掩了问题的真实答案。
在思考一个问题时，正确地设定边界很重要。理想情况下，对于每一个新问题，我们都应该在头脑中为其划定一个合适的边界。但是，我们往往很难保持这样的灵活性。一旦我们在头脑中划定了一些边界，它们就会逐渐变得根深蒂固，甚至理所当然。
从某种程度上看，划定系统的边界需要较高的艺术性。请记住：边界是我们自己划定的，对于新的问题，出于不同的目的，可能需要并且应该对其进行重新考虑。事实上，在面对每一个新任务时，都应该忘掉在上一次任务中行之有效的边界划分；而针对当前问题的需要，应创造性地划定最合适的边界。对很多人来说，这是一个不小的挑战。但是，为了有效地解决问题，这也是十分必要的。
摘取自 邱昭良博士翻译的德内拉·梅多斯的《系统之美》，也是第二遍读这本书
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