CaaS（容器即服务）通过提供集成工具、自动化和集中式管理来简化容器监控，从而减少跟踪容器化应用程序的运营开销。与开发人员必须手动配置和维护监控工具的自我管理设置不同，CaaS 平台提供用于指标、日志和警报的内置解决方案。例如，AWS Elastic Container Service (ECS) 会自动将 CPU、内存和网络指标发送到 Amazon CloudWatch，而 Google Cloud Run 会将日志直接流式传输到 Cloud Logging。这些集成无需部署和维护单独的监控代理或管道，使开发人员可以专注于分析数据，而不是设置基础设施。
CaaS 平台还可以无缝处理容器的动态特性。容器可以快速扩展或缩减，这使得手动跟踪变得不切实际。使用 CaaS，平台会自动检测新容器并开始收集指标和日志，而无需手动配置。例如，如果 Azure Container Instances 上的 Kubernetes 集群在流量高峰期间从 5 个 Pod 扩展到 50 个 Pod，则 Azure Monitor 会立即开始跟踪所有新实例。这可以确保持续的可见性，即使在快速扩展事件期间也是如此。开发人员不再需要编写自定义脚本来更新监控目标，也不必担心容器重新启动或迁移时数据收集中的差距。
最后，CaaS 集中了日志记录和警报，从而简化了故障排除。Google Cloud Run 或 Red Hat OpenShift 等平台不是从单个容器或节点聚合日志，而是提供统一的仪表板，所有容器的日志都存储、索引和可搜索。可以使用预构建的模板配置警报——例如，当内存使用率超过 90% 持续 5 分钟时触发通知。某些平台甚至将监控链接到自动缩放策略，如果 CPU 利用率保持较高水平，则自动添加容器。这种端到端的方法减少了跨工具关联数据所花费的时间，并使团队能够更快地解决问题，通常是在影响用户之前。