无服务器计算通过减少基础设施管理任务，并将重点转移到代码和部署效率上，从而显著改变 DevOps 工作流程。在传统的 DevOps 中，团队花费大量时间配置服务器、配置扩展规则和维护基础设施。借助 AWS Lambda 或 Azure Functions 等无服务器平台，云提供商负责处理服务器配置、扩展和运行时环境管理。这使得 DevOps 团队能够优先编写代码、优化应用程序逻辑和改进部署管道。例如，开发人员无需为虚拟机配置自动扩展组，而是定义函数触发器（例如，API 网关请求），并让平台自动扩展。这减少了运营开销，但需要调整团队处理监控、测试和安全的方式。
涌现出特定的工具和实践来满足无服务器特定需求。例如，CI/CD 管道必须集成 AWS SAM 或 Serverless Framework 等框架来打包和部署函数。监控也从跟踪服务器指标（CPU、内存）转变为通过 AWS CloudWatch 或分布式跟踪工具（例如，AWS X-Ray）分析执行日志、延迟和错误率。安全实践变得更加精细，因为每个函数都需要精确的 IAM 权限，以限制对仅必需资源的访问。例如，处理图像上传的函数可能需要对特定 S3 存储桶的写入访问权限，但不需要数据库权限。这些变化要求开发人员和运维人员之间进行协作，以确保策略既安全又可维护。
然而，无服务器引入了新的挑战。由于函数通常依赖于事件触发器（例如，来自队列的消息）或外部服务（例如，第三方 API），因此测试变得更加复杂。团队可以使用本地模拟器（如 LocalStack）或基于云的测试环境来模拟依赖项。冷启动（函数初始化时的延迟）会影响性能，需要进行优化，例如保持函数预热或减小包大小。成本管理也发生了变化：虽然无服务器消除了空闲服务器成本，但费用会随着使用量而增加，因此必须监控调用次数和执行持续时间。例如，配置错误的函数处理数百万个意外事件可能会导致意外账单。DevOps 团队必须调整工作流程来解决这些权衡，在敏捷性与可观察性和成本控制之间取得平衡。