无服务器架构通过支持事件驱动、可伸缩的代码执行，而无需管理基础设施，从而支持实时数据处理。当数据产生时——例如来自 IoT 设备、用户交互或应用日志——无服务器函数（如 AWS Lambda 或 Azure Functions）可以即时触发，以处理发生的每个事件。这消除了配置和维护等待请求的服务器的需求，使开发者能够专注于编写响应实时输入的逻辑。例如，每秒发出温度数据的传感器可以触发无服务器函数立即验证、转换并将数据存储到数据库中，确保数据创建和处理之间的延迟最小化。
一个关键优势是自动伸缩。无服务器平台通过根据需要启动新的函数实例来处理并发请求。如果实时流突然从每秒 10 个事件激增到 10,000 个，无服务器系统会动态分配资源来处理所有事件，无需手动干预。这对于不可预测的工作负载特别有用，例如处理病毒式内容交互的社交媒体应用。AWS Kinesis 或 Google Cloud Pub/Sub 等服务可以缓冲流式数据，并直接与无服务器函数集成，确保事件按顺序处理且不丢失。例如，网约车应用可以使用 Kinesis 流式传输司机的 GPS 数据，并使用 Lambda 函数实时计算用户的预计到达时间 (ETA)。
成本效益和运维开销的减少也使得无服务器适用于实时用例。开发者只需为函数执行期间使用的计算时间付费，避免了空闲服务器的成本。这种模型适合实时分析看板等场景，其中数据必须在到达时立即处理和可视化。例如，一个无服务器函数可以汇总网站的点击流数据，通过 WebSocket 连接更新实时看板，并在检测到流量异常时触发警报。虽然冷启动（初始化函数时的延迟）可能会影响延迟，但可以通过预热技术或使用预置并发（例如 AWS Lambda Provisioned Concurrency）来缓解。通过结合事件触发、可伸缩资源和精细计费，无服务器简化了构建响应迅速、实时系统的过程，而无需基础设施复杂性。