无服务器架构通过利用事件驱动执行、自动扩展以及与数据服务的无缝集成来实现实时分析。 从本质上讲，像 AWS Lambda 或 Google Cloud Functions 这样的无服务器平台会响应事件（例如数据到达流中或数据库更新）来执行代码。 这样就可以在数据生成时立即进行处理，从而消除批处理造成的延迟。 例如，向消息队列（如 Kafka 或 Kinesis）发送数据的传感器可以触发一个无服务器函数来分析数据，从而实现即时洞察，而无需手动基础设施管理。
一个关键优势是无服务器系统固有的自动扩展。 实时分析通常涉及不可预测的工作负载，例如用户活动或 IoT 设备数据的突然高峰。 无服务器平台可以在几毫秒内向上或向下扩展计算资源，以匹配传入的事件量。 例如，如果零售应用程序在促销期间交易量激增，则无服务器函数可以并发处理每笔交易的数据，从而实时计算收入或库存变化等指标。 这样就不需要预先配置服务器，从而避免高峰期间的过载风险或低谷期间的资源浪费。
最后，无服务器架构简化了与支持实时分析的托管服务的集成。 例如，处理点击流数据的函数可以将结果直接写入到像 Firebase 这样的实时数据库或像 Amazon QuickSight 这样的仪表板工具。 像 AWS Step Functions 这样的服务可以编排多步骤工作流程，例如聚合数据、应用机器学习模型和触发警报，而无需管理服务器。 这种紧密的集成减少了开发开销，使团队可以专注于逻辑而不是基础设施。 通过结合事件驱动触发器、弹性扩展和预构建的数据服务，无服务器架构为实时分析管道提供了一个经济高效的基础。