无服务器架构通过处理事件驱动、可扩展的处理，无需手动基础设施管理来支持 IoT 工作负载。IoT 系统从传感器或摄像头等设备生成海量数据，这些数据通常以不可预测的突发形式出现。AWS Lambda 或 Azure Functions 等无服务器平台会自动扩展以按需处理这些事件。例如，当温度传感器发送数据时，无服务器函数可以立即触发以分析读数，将其存储在数据库中，或者在超过阈值时提醒用户。这消除了配置和维护服务器来处理波动的流量的需求，这在 IoT 场景中很常见。
一个关键优势是成本效率。IoT 工作负载通常涉及间歇性数据传输，无服务器定价模型仅对函数执行期间使用的计算时间收费。这与传统设置形成对比，在传统设置中，空闲服务器会产生费用。例如，一支联网车辆可能会零星地发送位置数据。无服务器函数会在每次传输到达时对其进行处理，从而避免在安静期间浪费资源。此外，无服务器平台与 AWS IoT Core 或 Google Cloud IoT Core 等 IoT 特定服务集成，从而简化了设备管理、身份验证和数据路由。这些集成减少了将设备连接到后端逻辑所需的代码。
但是，无服务器架构也有其缺点。“冷启动”（函数初始化时的延迟）会影响对延迟敏感的 IoT 应用程序。开发人员通常通过保持函数处于活跃状态或使用预置并发来缓解此问题。此外，无服务器函数是无状态的，因此持久性数据必须存储在外部，例如 DynamoDB 或时序数据库中。尽管存在这些考虑因素，但无服务器架构在需要实时处理的 IoT 用例中表现出色，例如在分析之前过滤传感器数据或触发自动操作（例如，如果振动超过安全级别，则关闭机器）。通过卸载基础设施管理，开发人员可以专注于编写事件处理逻辑，而平台则确保可扩展性和可靠性。