无服务器平台通过与云原生监控服务集成，并为开发人员提供捕获和分析日志的工具来处理错误日志记录。当无服务器函数（如 AWS Lambda、Azure Functions 或 Google Cloud Functions）运行时，平台会自动将该函数生成的日志（包括错误）路由到与提供商绑定的日志记录服务。例如，AWS Lambda 将日志发送到 CloudWatch，Azure Functions 使用 Application Insights，而 Google Cloud Functions 依赖 Google Cloud Logging。这些服务会聚合日志，使用元数据（如函数名称和执行 ID）标记它们，并允许按严重性或错误类型进行过滤。默认情况下，通常会记录未处理的异常，但开发人员必须手动记录已处理的异常的详细错误信息。
开发人员可以通过在其代码中添加结构化日志记录来增强错误日志记录。例如，在 Node.js 中使用 console.error() 或使用特定于语言的日志记录库来捕获堆栈跟踪、输入数据或自定义错误消息。许多团队还通过转发来自云提供商服务的日志来集成 Datadog、Splunk 或 Sentry 等第三方工具。例如，AWS Lambda 支持层或扩展来将日志流式传输到外部系统。集中式日志记录在无服务器架构中至关重要，因为函数是短暂的——如果没有持久存储，来自失败执行的日志将会分散。提供商还提供诸如日志保留策略、实时追踪以及基于错误模式的警报等功能（例如，当发生特定错误时，CloudWatch 警报会触发 SNS 通知）。
一个常见的挑战是在分布式函数之间关联错误。为了解决这个问题，开发人员通常在日志中包含唯一标识符（如请求 ID），以跟踪工作流程中的错误。例如，AWS Step Functions 工作流程可能会在 Lambda 函数之间传递一个关联 ID，该 ID 会在每个步骤中记录。诸如 Serverless Framework 或 AWS SAM 之类的无服务器框架通过自动执行权限和日志组创建来简化日志记录设置。虽然平台处理日志存储和聚合，但开发人员仍然必须确保他们的代码记录足够详细的错误，并且监控工具配置为显示问题。最终，无服务器架构中的正确错误日志记录依赖于结合平台原生工具、代码级仪器和第三方集成来维持对故障的可见性。