PaaS（平台即服务）通过抽象基础设施管理并提供工具以根据需求自动调整资源来支持应用程序的可扩展性。PaaS 平台无需开发人员手动配置服务器或集群，而是通过预定义的规则或动态资源分配来处理扩展。例如，像 Heroku 或 AWS Elastic Beanstalk 这样的服务允许开发人员设置与 CPU 使用率、内存消耗或请求率等指标相关的扩展策略。当流量激增时，平台会自动配置应用程序的额外实例以分配负载。这消除了开发人员在流量激增期间监控服务器或进行干预的需求，使应用程序能够在无需手动操作的情况下处理增长。
PaaS 实现可扩展性的一个关键方式是通过与应用程序一起扩展的托管服务。许多 PaaS 提供商提供数据库、消息队列和缓存系统，这些系统与平台无缝集成。例如，Google App Engine 的 Firestore 或 Azure SQL Database 会随着数据的增长自动扩展存储和吞吐量，从而降低瓶颈的风险。同样，像 AWS SQS 或云平台上的 RabbitMQ 这样的消息代理可以处理不断增长的消息量，而无需开发人员重新配置服务器。这些托管服务减轻了扩展后端组件的复杂性，使开发人员能够专注于应用程序逻辑而不是基础设施调整。
最后，PaaS 通过抽象资源分配和负载平衡来简化可扩展性。像 Cloud Foundry 或 Red Hat OpenShift 这样的平台根据应用程序的需求动态分配计算和内存资源，根据需要垂直扩展（向现有实例添加资源）或水平扩展（添加更多实例）。内置的负载均衡器将流量均匀地分配到各个实例，防止过载。例如，如果部署在 Azure App Service 上的应用程序遇到突然涌入的用户，平台的负载均衡器会将请求路由到可用实例，同时启动新实例。这确保了在无需手动干预的情况下保持一致的性能，从而使开发人员更容易在不可预测的工作负载期间保持响应能力。