PaaS（平台即服务）通过提供为处理流数据定制的托管基础设施和工具，简化了实时分析。开发人员可以构建和部署分析管道，而无需管理服务器、扩展或底层配置。 PaaS 平台通过集成服务处理数据摄取、流处理、存储和可视化。 例如，AWS Kinesis、Google Cloud Dataflow 和 Azure Stream Analytics 提供预配置的环境，用于摄取高速数据（如 IoT 传感器馈送或用户活动日志）、应用转换，并在几毫秒内将结果传递到仪表板或下游系统。 这些服务抽象出集群管理，使开发人员可以专注于业务逻辑。
PaaS 用于实时分析的一个主要优势是自动扩展。 平台会根据数据量动态调整计算资源，从而确保流量高峰期间的一致性能。 例如，如果零售应用程序在促销期间交易量激增，则使用 Apache Kafka（托管在 Confluent Cloud 等服务上）的基于 PaaS 的管道可以扩展代理以处理增加的消息吞吐量。 PaaS 还与数据库（例如，Firebase Realtime Database）和机器学习服务（例如，Azure ML）集成，从而可以立即采取诸如欺诈检测或个性化推荐等操作。 开发人员使用类 SQL 语法或 SDK 定义处理规则（例如，窗口聚合或异常检测），从而减少了样板代码。
实际用例包括在服务器指标超过阈值时触发警报的监控系统，或实时更新库存的电子商务平台。 例如，物流应用程序可以使用 Google Cloud Pub/Sub 摄取来自车辆的 GPS 数据，使用 Dataflow 对其进行处理以计算交付 ETA，并在 Looker 中可视化结果。 PaaS 工具通常包括用于数据库、消息队列和 API 的内置连接器，从而简化了集成。 虽然延迟取决于平台，但大多数 PaaS 解决方案都针对亚秒级处理进行了优化。 通过处理基础设施、扩展和互操作性，PaaS 使开发人员可以更快地部署实时分析，但成本可能会随着数据量的增加而增加，这需要仔细调整管道。