无服务器系统通过利用事件驱动架构和专为实时处理而设计的托管服务来处理流数据。 当数据流入时（例如日志、传感器读数或用户活动），无服务器平台使用 AWS Kinesis、Azure Event Hubs 或 Google Cloud Pub/Sub 等服务来提取和缓冲数据。 这些服务充当骨干，管理记录的流动并确保持久性。 然后，无服务器函数（例如 AWS Lambda、Azure Functions）会响应传入的数据批次而触发，处理每个块，而无需持久的基础设施。 例如，Kinesis 可能会在每累积 100 条记录或经过 1 分钟窗口后调用 Lambda 函数，从而平衡延迟和效率。
关键优势是自动扩展。 无服务器函数动态启动实例以匹配流式工作负载。 如果数据量激增，平台会配置更多函数实例来并行处理来自流的分片或分区。 例如，分成 10 个分片的 Kinesis 流可以并发触发多达 10 个 Lambda 函数，每个函数处理一个分片。 这种并行性确保了吞吐量，而无需手动配置。 但是，扩展受到服务限制（例如，AWS Lambda 的区域并发上限）的限制，因此系统必须平衡分片计数和批处理大小，以避免瓶颈。 重试和错误处理由流式传输服务管理，该服务会重播失败的批次，直到处理成功为止。
实际用例包括物联网遥测处理、实时分析和日志聚合。 例如，传感器群可能会将 GPS 数据发送到 Kinesis，从而触发 Lambda 函数来计算位置趋势并提醒异常。 同样，视频流平台可以使用带有 Event Hubs 的 Azure Functions 来实时跟踪用户参与度指标。 大多数无服务器流设置优先考虑简单性而不是细粒度控制 - 函数是无状态的，并且排序保证仅限于各个分片。 开发人员必须围绕这些约束进行设计，使用窗口（随时间分组数据）或检查点（跟踪已处理的偏移量）等工具来确保准确性。 虽然冷启动可能会引入延迟，但由于流式传输工作负载的连续性，它们通常可以容忍较小的延迟。