无服务器平台通过抽象基础设施管理和自动扩展计算资源来支持大规模数据处理。当处理任务需要大量计算能力或处理海量数据集时，AWS Lambda 或 Google Cloud Functions 等无服务器系统会动态分配资源以匹配需求。例如，处理数百万条记录的数据管道可以并行触发数千个无服务器函数实例，每个实例处理数据集的一个子集。这消除了手动配置服务器或预测容量的需要，使开发人员可以专注于代码而不是基础设施。平台管理扩展、容错和资源分配，确保即使数据量波动，工作负载也能高效处理。
另一个关键优势是无服务器平台固有的事件驱动架构。数据处理任务通常响应触发器而启动，例如新文件到达云存储（例如 Amazon S3）或消息队列（例如 Azure Service Bus）中的消息。当这些事件发生时，无服务器函数会自动执行，实现实时或近乎实时的处理，无需轮询或闲置资源。例如，无服务器函数可以在日志文件上传后立即处理它们，进行转换，并将结果加载到数据库中。这种模型与分布式系统非常契合，在分布式系统中，图像大小调整、流处理（例如使用 AWS Kinesis）或 ETL（提取、转换、加载）作业等任务可以分解为更小的、无状态的操作，这些操作可以独立扩展。
成本效率和精细化计费进一步增强了无服务器平台适用于大规模处理的能力。与按保留容量收费的传统服务器不同，无服务器计费基于执行时间和使用的内存，以毫秒为单位计量。这种按需付费模式对于零星或不可预测的工作负载（例如夜间批量作业或数据备份）来说具有成本效益。例如，一个每天处理数 TB 数据的分析作业可能只需花费几美分，而运行专用集群则需要更多费用。此外，无服务器平台通常与托管数据服务（例如 AWS Glue、Azure Data Factory）集成，通过自动处理数据分区、重试和并行化来简化工作流程。虽然并非所有场景都理想（例如长时间运行的任务），但无服务器在现代数据处理中常见的分布式、短时工作负载方面表现出色。