云计算通过抽象基础设施管理来支持无服务器分析，使开发人员能够专注于处理数据，而无需担心服务器。诸如 AWS Lambda、Azure Functions 或 Google Cloud Functions 之类的无服务器平台会自动处理资源分配、扩展和维护。对于分析而言，这意味着数据转换、实时处理或批处理作业等任务可以按需运行，并由云存储中到达的新数据等事件触发。云提供商管理计算资源，根据工作负载需求向上或向下扩展它们，从而无需手动配置或过度配置服务器。
一个关键的例子是事件驱动的数据处理。假设一家公司将日志文件上传到 Amazon S3。使用 AWS Lambda，可以在上传新文件时自动触发一个函数，处理日志以提取指标，并将结果存储在像 DynamoDB 这样的数据库中。同样，像 Google BigQuery 或 Azure Synapse Analytics 这样的服务允许对大型数据集进行无服务器 SQL 查询，而无需管理集群。这些平台会自动为每个查询扩展计算资源，即使是复杂的分析也能确保快速性能。开发人员编写代码或查询，定义触发器，并让云处理执行——无需配置或监控服务器。
成本效率和与云服务的集成进一步增强了无服务器分析。通过按使用付费的定价，团队只需为数据处理期间消耗的计算时间付费，从而避免了闲置服务器成本。例如，如果使用 Azure Functions 运行夜间报告很快完成，可能只需花费几美分。此外，无服务器工作流与 AWS Glue for ETL（提取、转换、加载）或 Apache Kafka for 流式传输数据等其他云工具无缝集成。这简化了构建端到端管道：使用托管服务来提取、处理、分析和可视化数据，从而减少了运营开销。开发人员可以专注于逻辑和洞察力，而不是基础设施。