无服务器应用中的监控侧重于跟踪单个函数（如 AWS Lambda 或 Azure Functions）及其交互的服务的性能、错误和资源使用情况。由于无服务器架构抽象掉了服务器，因此依赖服务器级别指标（CPU、内存）的传统监控方法不太适用。 开发者会监控函数调用、执行持续时间、错误率以及与其他云服务（数据库、API）的集成。 云提供商提供内置工具，例如 AWS CloudWatch、Azure Monitor 或 Google Cloud 的 Operations Suite，这些工具会自动记录函数执行并提供指标。 Datadog 或 New Relic 等第三方工具也与无服务器平台集成，提供针对函数行为量身定制的仪表板和警报。
一个关键方面是分布式追踪，它可以跟踪请求在多个无服务器函数和服务中的流动。 例如，API 网关请求可能会触发 Lambda 函数，该函数会写入 DynamoDB。 AWS X-Ray 或 OpenTelemetry 等工具可以映射此流程，突出显示特定组件中的延迟瓶颈或错误。 日志记录同样至关重要：函数生成包含时间戳、请求 ID 和错误消息的结构化日志。 开发者经常使用自定义元数据（用户 ID、事务类型）丰富日志，以简化调试。 例如，支付处理函数可能会记录交易金额和客户 ID，以将故障追溯到特定用户。
挑战包括处理冷启动（函数初始化时的延迟）、监控临时环境（如暂存或 CI/CD 管道）以及关联短期函数实例之间的指标。 为了解决这个问题，团队会为升高的错误率或超时设置警报，并使用异常检测来发现异常调用模式。 可以将自定义指标（例如，每秒处理的订单）发送到监控工具。 成本监控也很重要，因为过多的函数调用或过长的执行时间会直接影响计费。 通过结合提供商原生工具、分布式追踪和精细的日志记录，开发者可以了解无服务器工作流程，同时保持可扩展性和对问题的响应能力。