IaaS（基础设施即服务）平台主要通过自动化伸缩工具、预配置资源模板和分布式基础设施来处理高峰工作负载的伸缩。 这些平台根据实时需求动态调整计算、存储和网络资源，确保应用程序在流量高峰期间保持响应，同时避免在流量较少时过度配置。 这可以通过水平伸缩（添加/删除实例）和垂直伸缩（调整实例大小）相结合来实现，但由于其灵活性，水平伸缩更为常见。
一个核心机制是自动伸缩，它使用预定义的规则或指标（如 CPU 使用率、请求率或内存消耗）来触发资源调整。 例如，当 CPU 利用率超过 70% 持续 5 分钟时，AWS 自动伸缩组可以启动额外的 EC2 实例，然后在需求下降时终止它们。 同样，Google Cloud 的 Compute Engine Autoscaler 根据目标利用率调整 VM 实例数。 负载均衡器与自动伸缩协同工作，以在实例之间均匀分配流量，防止瓶颈。 平台还使用预配置模板（如 AWS AMI 或 Azure VM 镜像）来快速部署相同的实例，从而缩短伸缩事件期间的设置时间。 编排工具（例如，Azure 虚拟机规模集）自动化此过程，确保一致性和速度。
为了处理全球流量高峰，IaaS 提供商利用地理位置分散的数据中心和内容分发网络 (CDN)。 例如，AWS Global Accelerator 将用户请求路由到最近的区域端点，从而减少突发负载增加期间的延迟。 此外，平台通常提供突发实例（如 AWS T 系列或 Google 的突发 VM），可以在短期高峰期间暂时提高 CPU 功率。 为了提高成本效益，许多 IaaS 系统支持竞价或抢占式实例（更便宜、生命周期短的资源）用于非关键伸缩需求。 但是，如果提供商回收容量，则需要备用机制。 通过结合这些工具，IaaS 平台可以平衡性能、成本和可靠性，使开发人员能够专注于代码而不是基础设施调整。