无服务器应用程序通过依赖云提供商工具和第三方服务来收集和分析日志，从而处理日志记录。由于无服务器函数（如 AWS Lambda 或 Azure Functions）在临时容器中运行，因此开发人员无法在本地存储日志。相反，日志会实时流式传输到集中式服务。例如，AWS Lambda 会自动将标准输出或错误流中的日志发送到 Amazon CloudWatch。开发人员使用特定于语言的日志记录库（例如，Node.js 中的 console.log 或 Python 的 logging 模块）来编写日志，平台会捕获并转发这些日志。Datadog 或 Splunk 等第三方工具还可以通过与云 API 集成或使用转发器（例如，AWS CloudWatch Logs 订阅）来整合多个来源的数据，从而提取这些日志。
无服务器应用程序中的监控侧重于跟踪调用计数、错误率、延迟和资源使用情况等指标。云提供商提供内置仪表板（例如，AWS CloudWatch Metrics 或 Google Cloud Monitoring），可自动跟踪这些指标。为了获得更深入的见解，开发人员使用 AWS X-Ray 或 OpenTelemetry 等分布式跟踪工具来跟踪跨服务的请求（例如，API Gateway → Lambda → DynamoDB）。可以使用提供商 SDK（例如，CloudWatch Embedded Metrics Format）或第三方代理发出自定义指标。通过 CloudWatch Alarms 等服务配置警报，以通知团队出现诸如限制或超时错误等问题。由于无服务器函数可以动态扩展，因此监控工具必须处理高并发和短生命周期的实例，这需要轻量级的检测和有效的数据采样。
挑战包括管理跨分布式组件的日志和跟踪，以及避免可见性方面的差距。例如，将 S3 事件触发的 Lambda 函数中的日志与下游服务中的日志相关联需要唯一的请求 ID 或跟踪标识符。诸如 X-Ray 之类的工具通过将标头注入请求来自动执行此操作，但是开发人员通常需要为自定义工作流程添加手动检测。冷启动（函数初始化时的延迟）也会影响延迟指标，因此需要监控工具来区分热执行和冷执行。为了解决这些问题，许多团队将云原生工具与 New Relic 或 Lumigo 等第三方平台结合使用，这些平台提供预构建的仪表板和针对无服务器架构量身定制的自动异常检测。正确构造的日志（例如，JSON 格式）和标准化的错误处理实践可以进一步简化故障排除。