IaaS（基础设施即服务）平台通过根据用户需求自动分配计算、存储和网络资源来处理资源调配。当开发者请求资源（如虚拟机、存储卷或网络配置）时，平台会使用预配置的模板或 API 立即部署它们。例如，AWS EC2 允许用户通过选择 Amazon Machine Image (AMI)、指定实例类型（例如，用于低成本工作负载的 t3.micro）以及定义子网等网络设置来启动虚拟机。系统会自动在提供商的数据中心配置这些资源，抽象化物理硬件层。这一过程由编排工具驱动，这些工具管理依赖关系，例如确保虚拟机在可用之前连接到正确的存储和安全组。
资源扩展是动态处理的，以匹配工作负载需求。大多数 IaaS 平台包含自动扩展功能，可根据 CPU 使用率或网络流量等指标调整容量。例如，Google Cloud 的 Compute Engine Autoscaler 可以在流量高峰期增加更多 VM 实例，在低谷期减少实例，从而优化成本和性能。负载均衡器将流量分配到这些扩展的资源上，以防止瓶颈。在幕后，提供商使用虚拟化技术（例如 VMware、KVM）将物理服务器划分为隔离的虚拟环境，确保用户之间互不干扰。API 在此发挥关键作用：开发者可以通过编程方式触发扩展操作，或将资源调配集成到 CI/CD 管道中，从而通过 Terraform 或 AWS CloudFormation 等工具实现基础设施即代码实践。
IaaS 平台还通过超额配置和实时监控来优化资源利用率。提供商将池化资源分配给多个用户，依赖统计模型确保容量可用，同时避免维护闲置硬件。例如，Azure 使用“突发容量”在用户 VM 超出基线时临时借用额外的计算能力。AWS CloudWatch 等监控工具跟踪资源使用情况并生成阈值警报，允许开发者主动调整配置。计费采用按需付费模式，成本与实际消耗相关联（例如，每小时的 VM 使用量或存储的数据量）。这种灵活性允许开发者测试配置（例如为机器学习任务尝试 GPU 实例），而无需长期承诺，同时平台处理冗余和故障转移以保持正常运行时间。