IaaS 平台通过自动化资源扩展、定价模型和使用情况监控来管理成本优化。 AWS、Azure 和 Google Cloud 等提供商提供工具来根据需求动态调整基础设施，确保用户只需为他们需要的资源付费。 例如，自动伸缩组会在流量高峰或低谷期间自动添加或删除虚拟机 (VM)，从而防止过度配置。 预留实例或承诺使用折扣让用户可以通过预先支付一到三年的容量来节省资金，这对于可预测的工作负载来说是理想的选择。 这些机制在保持性能的同时减少浪费。
另一个关键策略是利用精细的定价选项和资源分配。 IaaS 平台提供针对特定工作负载优化的多种 VM 类型（例如，针对高 CPU 任务的计算优化型或针对数据库的内存优化型）。 选择正确的实例类型可以避免在不必要的资源上过度支出。 存储成本通过分层解决方案进行管理——频繁访问的数据保留在高性能存储中，而存档数据移动到更便宜的冷存储中，如 AWS S3 Glacier。 此外，Spot 实例（折扣的、可中断的 VM）可以降低容错工作负载（如批处理）的成本。 例如，运行夜间数据分析的开发人员可以使用 Spot 实例，其成本比按需 VM 低 70%，并具有处理中断的安全措施。
最后，成本可见性和治理工具可帮助团队跟踪和控制支出。 云提供商提供 AWS Cost Explorer 或 Azure Cost Management 等仪表板，这些仪表板按服务、项目或团队细分费用。 标记资源（例如，将 VM 标记为“开发”或“生产”）简化了预算编制和问责制。 自动化策略（例如，安排非生产环境在夜间关闭）进一步降低了闲置资源成本。 例如，开发人员可以使用 Google Cloud 的运营套件来设置警报，以便在每月支出超过阈值时发出通知。 通过将这些工具与定期审计和工作负载优化（如容器化应用程序以提高资源密度）相结合，团队可以在不牺牲可扩展性的情况下保持成本效率。