PaaS（平台即服务）通过根据预定义的规则或指标自动分配资源来管理应用程序的扩展策略，从而使应用程序无需手动干预即可适应不同的工作负载。 扩展策略通常由开发人员通过配置设置或 API 定义，PaaS 平台使用这些设置或 API 动态添加或删除服务器实例、内存或计算能力等资源。 这确保了应用程序在流量高峰期间保持性能，并在低使用率期间降低成本。
大多数 PaaS 提供商都提供水平扩展（添加更多实例）作为默认方法。 例如，Heroku 允许开发人员通过 CLI 或仪表板为 dyno（容器）设置扩展规则，指定基于 HTTP 请求队列时间或响应延迟的最小和最大实例数。 同样，AWS Elastic Beanstalk 使用 CloudWatch 指标（如 CPU 使用率或网络流量）来触发自动扩展事件。 Google App Engine 的自动扩展根据目标请求速率或延迟阈值调整实例，这些阈值通过 app.yaml 文件配置。 这些系统处理负载均衡和实例健康检查，确保流量在可用资源之间均匀分配。
开发人员还可以为特定需求定义自定义扩展策略。 例如，Azure App Service 允许计划的扩展来处理可预测的流量模式（例如，每日高峰），方法是在设定的时间增加实例计数。 某些平台支持混合规则：基于指标的自动扩展和手动实例调整的组合，以实现细粒度控制。 PaaS 抽象了基础设施的复杂性，因此开发人员只需定义参数（例如，阈值、冷却时间），而平台管理配置、网络和扩展执行。 这种自动化和可配置性的平衡使团队能够专注于代码而不是基础设施调整。