开发者最佳的 Serverless 框架取决于他们的具体需求，但有几个广泛使用的选项非常突出。AWS Serverless Application Model (SAM) 是以 AWS 为中心项目的强大选择，提供与 Lambda 和 API Gateway 等服务的紧密集成。Serverless Framework 是一种通用的开源工具，可在 AWS、Azure 和 Google Cloud 上运行，使其成为多云设置的理想选择。Azure Functions Core Tools 为 Microsoft Azure 用户提供简化的体验，而 Google Cloud Functions Framework 则专为 Google Cloud 定制。对于 Python 开发人员，Zappa 简化了将 Flask 或 Django 应用程序部署到 AWS Lambda 的过程。专注于前端的团队可能更喜欢 Vercel 或 Netlify，它们在静态站点部署的同时处理 serverless 函数。这些框架抽象了基础设施管理，让开发人员专注于代码。
在选择框架时，请考虑您的云提供商和项目范围。例如，AWS SAM 使用 YAML 模板来定义资源，并包含一个 CLI 进行本地测试，这对于复杂的应用程序非常有用。 Serverless Framework 的插件系统扩展了功能，例如添加自定义部署脚本或监控。 Zappa 自动执行 Python 依赖项打包，减少了部署摩擦。如果您正在构建 Jamstack 站点，Netlify 或 Vercel 提供内置的 Git 集成，可在推送代码时自动部署函数。对于较小的项目或单函数 API，诸如 Azure Functions Core Tools 或 Google 的 Framework 之类的云特定工具提供了轻量级的设置，无需额外的配置。每个框架都在易用性和控制之间取得平衡——诸如 SAM 或 Serverless Framework 之类的工具提供精细的自定义，而 Vercel 则优先考虑简单性。
除了核心功能之外，本地开发支持和社区资源等因素也很重要。 AWS SAM 和 Serverless Framework 包括本地模拟器以离线测试函数，从而加快调试速度。诸如 Vercel 或 Netlify 之类的框架最大限度地减少了设置，但可能会限制高级用例的自定义。社区规模也起着一定的作用：Serverless Framework 和 AWS SAM 拥有广泛的文档和活跃的论坛，而较新的工具可能缺乏深度。对于监控，某些框架与 AWS X-Ray 或 Datadog 等服务集成，而其他框架则依赖第三方插件。最终，最佳选择取决于您团队的云环境、语言偏好以及对灵活性与简单性的需求。首先选择与您的主要云提供商对齐的框架，然后在必要时探索跨平台选项以获得多云支持。