无服务器平台通过依赖外部托管服务而非本地存储来处理数据存储。 由于无服务器功能是无状态且短暂的，因此它们无法在调用之间存储数据。 相反，它们与基于云的存储解决方案集成，例如数据库、对象存储或缓存系统。 例如，AWS Lambda 函数可以使用 Amazon S3 进行文件存储，使用 DynamoDB 进行 NoSQL 数据，或使用 RDS 进行关系数据库。 这种分离确保了数据的持久性和可扩展性，同时让无服务器平台专注于执行代码，而无需管理存储基础设施。
开发人员通常使用云提供商提供的 API 或 SDK 连接到这些服务。 例如，函数可能会在启动时从 DynamoDB 表中读取配置数据，或者在处理请求后将日志写入 S3 存储桶。 为了优化性能，与数据库的连接通常通过连接池或无服务器优化的数据库选项（如 AWS Aurora Serverless）进行管理，后者会根据需求自动扩展。 这种方法最大限度地减少了延迟，并避免了因扩展无服务器功能而导致的连接突然激增使传统数据库不堪重负。 数据以冗余方式存储在这些服务中，从而确保持久性，而无需开发人员手动干预。
安全性和访问控制通过平台的身份和权限系统来处理。 例如，AWS Lambda 使用 IAM 角色授予函数对特定存储资源的访问权限，从而防止未经授权的数据访问。 开发人员还必须考虑数据一致性模式：由于无服务器功能可以并行运行，因此可能需要分布式事务或幂等操作来避免冲突。 对于临时数据，某些平台提供临时存储（如 AWS Lambda 的 512 MB /tmp 目录），但这会在调用之间清除，不适合持久数据。 通过将存储卸载到专用服务，无服务器架构保持了可扩展性，同时让开发人员能够利用强大、托管的数据解决方案。