在无服务器架构中管理成本始于监控和优化资源使用情况。诸如 AWS Lambda 或 Azure Functions 之类的无服务器平台根据执行时间、内存分配和调用次数收费。为了控制费用，开发人员应使用诸如 AWS CloudWatch、Azure Monitor 或 Datadog 之类的第三方服务来跟踪这些指标。例如，如果为某个函数分配了 1GB 的内存，但始终只使用 512MB，则降低内存设置可降低成本，而不会影响性能。同样，调整超时值以匹配实际运行时可以防止为闲置执行付费。定期分析日志有助于识别效率低下的情况，例如函数触发过于频繁，或者由于代码效率低下而运行时间超出必要的时间。
减少不必要的执行是另一个关键策略。如果未正确过滤，事件驱动的架构可能会生成过多的调用。例如，使用 AWS EventBridge 规则仅处理特定事件（例如，按文件类型过滤 S3 上传）可以避免为不相关的数据触发函数。批处理也是有效的：无需为每个新的数据库条目调用函数，而是分批处理记录以最大限度地减少调用。通过诸如 CloudFront 或 API Gateway 缓存之类的 CDN 缓存响应可以减少对后端函数的重复调用。此外，设置较短的超时时间可以确保函数在停止时快速终止——例如，用户身份验证函数的超时时间为 10 秒，而不是默认的 3 分钟。这些步骤可以防止浪费的周期并降低成本。
架构决策在成本管理中起着重要作用。选择对无服务器友好的服务（例如，DynamoDB（按请求付费定价）而不是预配置的数据库）可以使成本与实际使用情况保持一致。将小的相关函数合并为一个函数可以减少调用开销——例如，将图像大小调整和缩略图生成合并到一个过程中。使用诸如 SQS 或 EventBridge 之类的队列来缓冲请求有助于平滑流量峰值，从而避免了节流和重试成本。对于数据存储，将旧文件分层到诸如 S3 Glacier 之类的更便宜的服务可以降低费用。诸如 Lambda 的 AWS Savings Plans 之类的预留容量选项可以为可预测的工作负载提供折扣。最后，按团队或项目标记资源可以实现精细的成本跟踪，定期审核可以删除未使用的函数或过时的依赖项。通过结合这些策略，团队可以在保持可扩展性的同时，保持成本的可预测性。