IaaS（基础设施即服务）平台为大数据处理提供了所需的基础计算、存储和网络资源，使开发人员无需管理物理硬件即可处理大规模工作负载。通过提供按需访问虚拟化基础设施的能力，IaaS 允许团队根据数据量和复杂性动态扩展资源。例如，处理数 TB 日志文件的开发人员可以在高峰处理时段调配额外的虚拟机（VM），事后再缩减容量，从而优化成本和性能。AWS EC2、Google Compute Engine 和 Azure Virtual Machines 等平台常用于部署分布式数据处理框架（如 Hadoop 或 Apache Spark）的集群。
IaaS 通过简化分布式系统和存储解决方案的部署来支持大数据工作流程。开发人员可以配置虚拟机集群以运行并行处理任务，利用 Kubernetes 或 AWS EMR 等托管服务进行编排。对象存储服务（例如 AWS S3、Google Cloud Storage）与这些系统无缝集成，为原始数据和处理后的数据提供持久且可扩展的存储。例如，一个分析实时传感器数据的团队可能会使用虚拟机运行 Spark Streaming 作业，将结果存储在对象存储中，并使用网络附加磁盘处理低延迟的中间数据。IaaS 网络还支持节点之间的高吞吐量通信，这对于需要在集群中混洗大型数据集的框架至关重要。
成本效益和灵活性是 IaaS 在大数据领域的关键优势。按需付费模式使开发人员能够避免前期硬件投资，而自动扩展功能则根据工作负载需求调整资源。混合部署也成为可能——例如，在私有云中保留敏感数据，同时使用公共云虚拟机执行计算密集型任务。加密存储和虚拟私有云（VPC）等安全功能有助于满足合规性要求。开发人员保留对软件堆栈的控制权，允许自定义环境（例如，特定版本的 Java 用于 Hadoop）。这种可扩展性、成本控制和可配置性的平衡使得 IaaS 成为构建适应性强的大数据管道的组织的实际选择。