采用无服务器架构会带来一些挑战，主要围绕性能、调试和供应商锁定。AWS Lambda 或 Azure Functions 等无服务器平台抽象了服务器管理，但这种抽象也伴随着权衡。例如，冷启动（函数在不活动后初始化时的延迟）会降低性能，尤其是在对延迟敏感的应用程序中。虽然提供商提供了缓解此问题的工具（例如，保持函数warm），但开发人员仍然必须围绕不可预测的响应时间进行设计。此外，扩展是自动的，但并非总是即时的，如果配置不当，可能会在突然的流量高峰期间导致瓶颈。
调试和监控无服务器应用程序是另一个障碍。传统的日志记录和跟踪工具通常不够用，因为函数是短暂的并且分布在多个服务中。例如，通过 API Gateway、Lambda 和 DynamoDB 等数据库跟踪单个用户请求需要聚合来自不同系统的日志。AWS X-Ray 或第三方可观察性平台等工具会有所帮助，但它们会增加复杂性并可能需要代码instrumentation。测试也更加复杂，因为在本地模拟云服务或复制生产环境可能很耗时。开发人员必须采用新的实践，例如自动化测试管道，以确保可靠性。
供应商锁定和成本管理是重要的考虑因素。无服务器架构通常严重依赖于云特定的服务（例如，AWS Step Functions，Azure Event Grid），这使得迁移到另一个提供商变得困难。重写业务逻辑或集成替代服务可能会抵消最初节省的时间。成本虽然在小规模使用时较低，但可能会意外膨胀。例如，配置错误的事件触发器可能会调用函数数千次，导致高额费用。团队必须实施使用情况监控，设置预算警报并优化代码效率（例如，减少执行时间）以避免意外情况。平衡这些权衡需要仔细的计划和对应用程序长期需求的清晰理解。