无服务器计算通过抽象基础设施管理，改变了开发者设计应用程序的方式。开发者不再需要配置服务器或容器，而是专注于编写代码作为小型、事件触发的函数。这种模式鼓励将应用程序分解为独立执行的模块化组件。例如，一个图像处理应用程序可以使用 AWS Lambda 在图像上传到 Amazon S3 时调整图像大小，每次调整大小操作都由一个单独的函数处理。无服务器还促进了事件驱动的架构，其中 HTTP 请求、数据库更改或队列消息等操作直接调用函数。 这消除了对长时间运行的进程的需求，并允许系统根据需求自动扩展，从而降低了零星工作负载的成本。
无服务器设计需要重新思考应用程序如何处理状态和依赖项。 由于函数是无状态且生命周期短的，因此数据必须使用 DynamoDB 或云存储等服务在外部持久化。 开发者通常使用托管服务（例如，Auth0 用于身份验证或 Twilio 用于 SMS）来卸载非核心任务，从而降低代码复杂性。 例如，无服务器 API 可能会通过 API Gateway 将请求路由到 Lambda 函数，这些函数从 Firebase 等完全托管的数据库中获取数据。 这种方法简化了部署，但需要围绕冷启动、超时（例如，Lambda 的 15 分钟限制）和错误重试进行仔细规划。 测试也会发生变化，因为必须在隔离状态下以及通过与事件源集成来验证函数。
在运营方面，无服务器降低了维护开销，但引入了新的监控和安全注意事项。 AWS CloudWatch 或 Datadog 等工具跟踪函数性能，而 Serverless Framework 或 AWS SAM 等框架则自动执行部署。 必须精细调整权限——例如，通过 IAM 角色授予函数对特定 S3 存储桶的只读访问权限。 一个实际的用例是实时文件处理管道：将文件上传到 S3 会触发一个 Lambda 函数，该函数提取元数据，将其存储在 DynamoDB 中，并通过 Amazon SNS 发送确认消息。 虽然无服务器可以加快开发速度，但它需要适应特定于供应商的限制并针对故障进行设计，例如对未解决的错误使用死信队列。 这种模型优先考虑敏捷性，让团队能够通过专注于业务逻辑而不是基础设施来更快地迭代。