CaaS（容器即服务）通过提供为容器化工作负载量身定制的抽象层，弥合了 IaaS（基础设施即服务）和 PaaS（平台即服务）之间的差距。 虽然 IaaS 提供原始的计算、存储和网络资源（例如，AWS EC2 上的虚拟机），而 PaaS 完全抽象了基础设施以专注于应用程序代码（例如，在 Heroku 上部署应用程序），但 CaaS 位于中间。 它允许开发人员管理容器和 Kubernetes 等编排工具，而无需处理底层服务器。 例如，Google Kubernetes Engine (GKE) 是一种在 Google Cloud 的 IaaS 上运行的 CaaS，允许团队部署容器，而云提供商管理 VM 集群。 这通过添加特定于容器的自动化来补充 IaaS，并通过保留对运行时环境的控制来补充 PaaS。
CaaS 通过简化容器化应用程序的部署和扩展来增强 IaaS。 对于纯 IaaS，开发人员必须手动配置 VM、安装容器运行时以及管理编排工具。 CaaS 自动化了这些步骤：例如，AWS Elastic Container Service (ECS) 允许团队直接在 AWS 基础设施上部署 Docker 容器，而无需设置 VM 集群。 这减少了运营开销，同时保留了自定义网络或存储的灵活性。 同样，CaaS 可以利用 IaaS 的可扩展性——Azure 上的自动缩放 VM 实例组可以为 Azure Kubernetes Service (AKS) 等 CaaS 平台动态配置资源，确保容器高效扩展。 这种组合使开发人员能够专注于应用程序逻辑，同时依靠 IaaS 提供可靠的基础设施，并依靠 CaaS 进行容器生命周期管理。
CaaS 还通过提供抽象和控制之间的中间地带来补充 PaaS。 像 Google App Engine 这样的 PaaS 平台优先考虑简单性，但限制了环境自定义（例如，固定的运行时版本）。 然而，CaaS 允许团队定义自定义容器镜像和编排规则，同时仍然卸载基础设施管理。 例如，一个团队可能会使用 Heroku (PaaS) 用于简单的 Web 应用程序，但通过像 Red Hat OpenShift 这样的 CaaS 部署具有复杂依赖关系的微服务。 这种混合方法使开发人员能够为每个工作负载选择正确的工具。 此外，一些 PaaS 平台现在支持类似 CaaS 的功能——Azure App Service 可以部署 Linux 容器，将 PaaS 的易用性与容器的灵活性相结合。 通过与 IaaS 和 PaaS 集成，CaaS 使团队能够在不同的项目中平衡速度、控制和可扩展性。