无服务器平台通过托管服务、事件驱动流程和自定义逻辑的组合来处理数据迁移。由于无服务器架构依赖于外部存储系统（如数据库、对象存储或缓存），因此数据迁移通常涉及在这些系统之间移动或转换数据。例如，云提供商提供 AWS Database Migration Service (DMS) 或 Azure Data Factory 等工具来自动化数据库迁移，而无服务器函数（例如，AWS Lambda）可以编排自定义工作流程。这些函数可能会在存储桶之间复制数据、转换模式或在过程中验证数据完整性。无服务器平台本身并不管理数据迁移，而是提供集成点来执行和扩展迁移任务，而无需管理服务器。
一个关键挑战是在无服务器约束内处理大规模迁移。无服务器函数有时间和内存限制（例如，AWS Lambda 的 15 分钟执行时间），因此迁移 TB 级的数据需要将该过程分解为更小、可并行化的作业。例如，迁移工具可能会将大型数据集拆分为块，使用单独的函数调用来处理每个块，并使用 DynamoDB 等分布式系统来跟踪进度。事件驱动模式也很常见：将文件上传到 S3 存储桶可能会触发 Lambda 函数来处理并将其迁移到另一个存储系统。这种方法可确保可扩展性和容错性，因为可以自动重试失败的任务，而无需重新启动整个迁移。
开发人员还必须解决一致性和回滚策略。例如，在迁移实时数据库时，无服务器函数可能会使用事务性操作或版本控制来避免数据损坏。AWS Glue 等工具可以自动化模式转换和 ETL（提取、转换、加载）工作流程，而 Step Functions 可以协调复杂的迁移管道。一个实际的例子是使用 Lambda 将数据从旧的 DynamoDB 表导出到具有修改模式的新表中，使用并行扫描和批量写入来提高效率。迁移后，函数可以验证校验和或运行比较检查以确保准确性。通过结合托管服务、事件触发器和无状态函数，无服务器平台能够实现灵活且可扩展的数据迁移，但需要仔细设计才能处理超时和状态管理等限制。