基础设施即服务 (IaaS) 主要用于通过互联网提供可扩展的、按需计算资源。其主要用例包括托管应用程序、管理可变工作负载以及支持开发环境。通过抽象物理硬件，IaaS 允许开发人员专注于部署和管理软件，而无需担心维护服务器、存储或网络设备。 AWS EC2、Microsoft Azure 虚拟机和 Google Compute Engine 等提供商提供虚拟机、存储和网络工具，这些工具可以在几分钟内配置完成。这种灵活性使 IaaS 成为许多技术团队的基础解决方案。
IaaS 的一个主要用例是托管需要可扩展性的 Web 应用程序或服务。例如，电子商务平台可能会在节假日促销期间遇到流量高峰。使用 IaaS，开发人员可以根据需求自动向上或向下扩展服务器容量，从而确保一致的性能，而无需过度配置资源。负载均衡器和自动伸缩组（如 AWS Auto Scaling）与 IaaS 平台集成，以处理流量分配和资源分配。团队还可以跨多个地理区域部署冗余实例，以提高容错能力。这种方法具有成本效益，因为您只需为您主动使用的计算和存储资源付费，从而避免了前期硬件投资。
另一个常见的用例是创建隔离的开发和测试环境。开发人员可以快速启动临时虚拟机 (VM)，以测试新功能、试验配置或复制生产问题，而不会影响实时系统。例如，团队可以使用 Azure 虚拟机来运行与其生产设置相匹配的暂存环境，从而安全地验证代码更改。 IaaS 还通过为自动化测试提供临时环境来支持 CI/CD 管道。测试完成后，可以删除这些 VM 以最大限度地降低成本。这对于需要多个并行环境的项目特别有用，例如跨不同操作系统或依赖项版本测试软件。
最后，IaaS 广泛用于数据密集型工作负载，如大数据处理或机器学习。训练 AI 模型或分析大型数据集等任务通常需要大量的计算能力，IaaS 可以按需提供这种能力。例如，数据工程团队可能会在 Google Compute Engine 上部署 Hadoop 集群来处理 TB 级的日志数据，然后在作业完成后将其关闭。由于 GPU 支持的实例（如 AWS EC2 P3 实例）具有高性能功能，因此通常用于机器学习任务。 IaaS 还简化了大型数据集的存储管理，Amazon S3 或 Azure Blob Storage 等服务提供可扩展、持久的对象存储。这消除了组织维护昂贵的本地基础设施以满足零星的高计算需求的需求。