云服务提供商通过设计能够自动处理硬件、软件或网络故障而不中断服务的系统来确保容错能力。这通过冗余、自动化故障转移机制和分布式架构来实现。例如，像 AWS 这样的平台使用可用区（AZs）——区域内物理上独立的数据中心——来确保一个可用区发生故障时，流量可以被重新路由到其他可用区。负载均衡器将请求分发到多个服务器，如果其中一个服务器发生故障，负载均衡器会停止向其发送流量，从而最大限度地减少停机时间。这些层层冗余确保了不会出现单点故障导致整个系统崩溃。
数据复制是另一项关键策略。云服务提供商将数据副本存储在多个位置，以防止中断期间的数据丢失。像 Amazon S3 这样的服务会自动在可用区之间复制对象，而 Google Cloud 的 Persistent Disk 则提供区域级复制，在不同可用区中维护副本。像 Amazon RDS 这样的数据库使用多可用区部署，当主数据库发生故障时，另一可用区中的备用副本会在几秒钟内接管。为了保持一致性，系统通常使用基于法定人数的写入（quorum-based writes），要求大多数节点确认写入操作后才向用户确认。这可以防止部分中断期间出现不一致，并即使在某些节点不可用的情况下也能确保数据完整性。
自动化监控和自愈过程进一步增强了容错能力。云服务提供商使用 AWS CloudWatch 或 Azure Monitor 等工具来检测异常，例如高延迟或资源耗尽，并触发预定义的响应。例如，Kubernetes 可以自动重启失败的容器或将工作负载重新调度到健康的节点上。AWS 中的自动伸缩组根据需求添加或删除服务器，确保在流量高峰或故障期间的容量。此外，混沌工程实践——如 Netflix 的 Simian Army——通过模拟故障（例如关闭实例）来主动测试系统，以识别弱点。这些自动化系统和严格的测试确保了即使组件发生故障也能持续运行。