Serverless 计算和平台即服务 (PaaS) 都会抽象基础设施管理，但它们在处理扩展、成本和运营控制方面有所不同。 Serverless 平台（如 AWS Lambda 或 Azure Functions）完全消除了管理服务器的需求。 开发人员部署代码（通常是单个函数），这些代码按需运行，并由 HTTP 请求或数据库更改等事件触发。 该平台会自动扩展实例以匹配传入的请求，并且仅对代码执行的时间收费。 PaaS（如 Heroku 或 Google App Engine）通过处理底层服务器和运行时环境来简化应用程序的部署，但开发人员仍然需要配置扩展规则、管理依赖项并维护应用程序的运行时状态。 PaaS 通常需要预先定义资源分配（例如，实例数量），即使流量波动也是如此。
一个关键的区别在于可扩展性和成本结构。 Serverless 平台在没有流量时会扩展到零，这意味着在空闲期间不会产生任何成本。 例如，AWS Lambda 函数仅在被触发时运行，并按执行的毫秒数计费。 但是，PaaS 通常需要至少一个活动实例才能保持应用程序可用，即使在低使用率期间也会导致基线成本。 此外，serverless 函数有执行时间限制（例如，Lambda 为 15 分钟），这使得它们不适合长时间运行的任务。 PaaS 环境（如 Heroku 的 dyno）可以处理持续的工作负载，因为它们专为持续运行的应用程序而设计。 这使得 PaaS 更适合具有稳定流量的传统 Web 应用程序，而 serverless 则擅长处理事件驱动的任务，例如处理文件上传或零星地处理 API 请求。
使用案例也有所不同。 Serverless 非常适合无状态、短生命周期的操作，这些操作受益于自动扩展和按使用付费的定价。 例如，当用户将文件上传到云存储时，serverless 函数可以调整图像大小。 PaaS 更适合需要持久状态、更长的处理时间或对运行时环境更多控制的应用程序。 像 Heroku 这样的 PaaS 可能会托管一个 Node.js API，该 API 维护数据库连接并使用内存缓存。 虽然这两种模型都减少了基础设施开销，但 serverless 将更多的责任转移给提供商（例如，扩展、修补）并强制执行更严格的约束，而 PaaS 则在 serverless 和传统托管之间提供了一个中间地带，允许开发人员保留一些配置灵活性，而无需管理物理服务器。