IaaS（基础设施即服务）解决方案通过提供工具和服务来处理性能监控，这些工具和服务跟踪虚拟机资源（如计算实例、存储和网络）的运行状况和效率。这些平台通常集成了本机监控功能，可收集 CPU 利用率、内存使用情况、磁盘 I/O 和网络吞吐量等指标。例如，AWS CloudWatch、Azure Monitor 和 Google Cloud Monitoring 提供显示实时和历史数据的仪表板，允许开发人员可视化趋势并识别瓶颈。 可以配置警报以在违反预定义阈值（例如，CPU 超过 90%）时触发通知或自动操作。 这种内置监控最大限度地减少了手动设置的需要，但通常需要进行自定义以符合特定的应用程序需求。
为了确保可扩展性，IaaS 监控工具会自动适应动态工作负载。 例如，如果 AWS 中的自动扩展组根据需求添加或删除 EC2 实例，CloudWatch 会跨所有活动实例跟踪指标，而无需手动重新配置。 同样，分布式系统受益于聚合指标； 诸如 Azure Monitor 之类的工具可以从多个虚拟机 (VM) 收集日志和性能数据，并在统一视图中呈现它们。 这对于微服务架构至关重要，在这种架构中，跨相互依赖的服务跟踪性能问题非常复杂。 许多 IaaS 平台还与第三方日志记录和可观察性工具（例如，ELK Stack、Datadog）集成以处理大规模数据，使开发人员能够将指标与应用程序日志相关联以进行更深入的分析。
开发人员可以通过使用自定义指标检测他们的应用程序来扩展 IaaS 监控。 例如，使用 AWS CloudWatch 自定义指标，团队可以跟踪特定于应用程序的 KPI，例如请求处理时间或队列长度。 Prometheus 和 Grafana 等开源工具通常与 IaaS 本机解决方案一起部署，以创建定制的仪表板或实施高级分析。 此外，基础设施即代码 (IaC) 工具（如 Terraform）允许对监控配置（例如，警报策略、仪表板布局）进行版本控制，并在不同环境中重复使用。 这种灵活性确保了监控可以随基础设施一起扩展，同时保持对独特工作流程的适应性。 通过将内置功能与自定义工具相结合，IaaS 解决方案为维护性能和可靠性提供了强大的基础。