无服务器计算从根本上改变了应用程序架构，它推动开发人员转向事件驱动的、精细的服务和托管云资源。应用程序不再围绕长时间运行的服务器或容器设计，而是被分解为离散的功能（例如 AWS Lambda），这些功能响应事件（如 HTTP 请求、数据库更改或文件上传）而执行。这迫使人们专注于无状态的、单用途的组件，这些组件可以独立扩展。例如，一个图像处理应用程序可以使用单独的函数来调整图像大小、更新元数据和发送通知——每个函数都由上传到云存储触发。这种模块化简化了扩展，但需要仔细协调工作流程。
无服务器架构还减少了对基础设施的直接控制，这会影响开发人员处理性能和状态的方式。由于函数是临时的并且会自动扩展，因此应用程序必须使用数据库（例如，DynamoDB）、对象存储（例如，S3）或缓存服务（例如，Redis）来外部化状态。例如，用户身份验证流程可能涉及 Lambda 函数验证凭据、将会话数据存储在托管数据库中，并依赖 API Gateway 来管理 HTTP 连接。“冷启动”（初始化空闲函数时的延迟）成为一个关键的设计考虑因素，通常通过优化函数运行时或使用预配置并发来解决。与云原生服务（如 Step Functions 用于工作流程）的紧密集成对于协调函数而无需构建自定义逻辑至关重要。
在无服务器设计中，运营实践发生了重大变化。调试分布式、事件触发的函数需要集中式日志记录（例如，CloudWatch Logs）和分布式跟踪工具（例如，AWS X-Ray）。成本模型从为预留服务器容量付费转变为按调用次数付费，这激励了具有最短执行时间和内存使用的高效代码。例如，高流量 API 可以通过将计算密集型任务（例如，PDF 生成）拆分为具有更短执行时间的单独函数来节省成本。然而，管理数十个函数的权限、版本控制和依赖项会引入复杂性，通常需要像 AWS SAM 或 Terraform 这样的基础设施即代码工具来保持一致性。