衡量无服务器应用程序的性能包括跟踪特定指标，并了解无服务器环境如何影响执行。 与传统的应用程序不同，像 AWS Lambda 或 Azure Functions 这样的无服务器平台抽象了基础设施管理，因此性能监控侧重于函数级别的行为以及与外部服务的交互。 关键指标包括调用延迟（开始处理请求的时间）、执行持续时间（完成任务所花费的时间）、错误率和冷启动频率。 冷启动（由于初始化函数实例而导致的延迟）至关重要，需要进行监控，因为它们会直接影响用户体验，尤其是在低流量的应用程序中。 例如，一个需要 2 秒才能初始化（冷启动）但后续运行仅需 200 毫秒的函数，表明需要优化初始化或使用预置并发。
开发人员还应跟踪资源利用率，例如内存分配和 CPU 使用率，即使无服务器平台会自动处理扩展。 过度配置内存可能会增加成本，而不会提高性能，而配置不足可能会导致超时。 像 AWS CloudWatch、Azure Monitor 或第三方服务（例如，Datadog）这样的工具提供了可视化这些指标的仪表板。 像 AWS X-Ray 或 OpenTelemetry 这样的分布式跟踪工具可帮助识别复杂工作流程中的瓶颈，例如慢速数据库查询或 API 调用。 例如，如果无服务器函数与第三方支付网关交互，则跟踪可以揭示延迟是来自函数代码还是外部服务。
最后，性能测试至关重要。 使用像 AWS SAM 或 Serverless Framework 的内置测试功能这样的工具来模拟流量，有助于发现可伸缩性问题。 例如，请求的突然激增可能会暴露并发限制或下游服务的限制。 记录和分析错误（例如，超时、权限问题）可确保可靠性。 开发人员还应监控与成本相关的指标，因为低效的代码或频繁的重试可能会导致意外的费用。 通过结合这些策略，团队可以优化无服务器应用程序的速度、可靠性和成本效益，同时保持对其独特运营动态的可见性。