无服务器计算和边缘计算通过将代码运行位置移近用户并抽象化服务器管理来协同工作。无服务器平台响应事件执行函数，并按需自动扩缩容。边缘计算在数据源附近（例如用户设备或区域数据中心）处理数据，而不是依赖远距离的云服务器。结合使用时，无服务器函数部署在边缘位置的分布式网络中，从而降低了延迟并提高了地理位置分散的用户的性能。例如，一个用于调整图像大小的无服务器函数可以在用户附近的边缘节点上运行，最大限度地减少交付优化内容所需的时间。
该架构通常涉及提供商在全球范围内管理边缘位置，例如 Cloudflare Workers 或 AWS Lambda@Edge。当用户触发函数（例如通过 API 请求）时，平台会将其路由到最近的边缘节点。该节点使用预分配但短暂的资源执行函数，确保低延迟。例如，一个电商网站可能使用边缘无服务器来根据用户位置个性化产品推荐——在边缘运行货币转换或库存检查等逻辑可以避免与中心服务器之间的往返。无服务器模型还处理扩缩容：在流量高峰期间，平台会在边缘节点上启动额外的实例，无需开发人员干预。
然而，也存在权衡。与中心化云服务相比，边缘无服务器函数通常对执行时间（例如 50 毫秒到几秒）和运行时环境有更严格的限制。由于执行的分布式特性，调试可能具有挑战性。此外，并非所有工作负载都适合——需要大量数据库访问的任务可能仍需要中心化后端。像 Fastly Compute@Edge 和 Vercel Edge Functions 这样的提供商通过提供更广泛的语言支持和后端服务集成来解决这些限制。开发人员利用这些工具进行延迟敏感型任务，如 A/B 测试、身份验证或实时数据过滤，同时依靠传统云服务处理复杂操作。