Las mejores funciones serverless: Vercel vs Azure vs AWS
Las funciones serverless permiten a los desarrolladores ejecutar código sin tener que gestionar un servidor. Esto les permite centrarse en escribir y desplegar aplicaciones mientras el escalado de la infraestructura y el mantenimiento se gestionan automáticamente en segundo plano.
En esta comparativa, evaluamos a 7 proveedores de servicios en la nube populares siguiendo nuestra metodología para probar el rendimiento de sus funciones serverless. Medimos sus tiempos de respuesta más rápidos y más lentos, el tiempo total de ejecución para 1000 solicitudes, el rendimiento y el tiempo promedio por solicitud exitosa bajo carga.
Resultados del benchmark de funciones serverless
El primer gráfico visualiza el rendimiento de cada proveedor no como una cifra única, sino como un rango de tiempos de respuesta observados durante nuestra prueba de 1000 solicitudes. Este espectro de rendimiento se representa mediante una «Banda inferior» y una «Banda superior», entre las que puedes alternar usando los botones situados sobre el gráfico.
- Banda inferior: Representa los tiempos de respuesta más rápidos registrados para cada proveedor. Indica el mejor rendimiento posible, mostrando lo rápido que puede ejecutarse una función en condiciones óptimas (por ejemplo, un inicio «en caliente» con recursos en caché). En esta vista, un valor más bajo (más a la izquierda) es mejor.
- Banda superior: Representa los tiempos de respuesta más lentos observados para cada proveedor. Destaca el peor rendimiento, que puede verse afectado por factores como los «arranques en frío», la latencia de red o la contención temporal de recursos. Este valor es fundamental para comprender los posibles picos de latencia que podrían afectar la experiencia del usuario.
Peticiones/s: El número de peticiones por segundo, es decir, el rendimiento promedio. Mide la capacidad de procesamiento del servidor. Cuanto mayor, mejor, porque significa que se pueden procesar más peticiones por segundo.
Tiempo total: Cuanto menor, mejor, porque la plataforma puede gestionar la carga de trabajo rápidamente.
Tiempo promedio por petición exitosa: El tiempo promedio por petición para las peticiones procesadas con éxito, excluyendo cualquier error o petición fallida. Cuanto menor, mejor, indicando un procesamiento más rápido para cada petición.
Posibles razones detrás de las diferencias de rendimiento en funciones serverless
1. Entorno de ejecución principal (Arquitectura)
La tecnología subyacente fundamental, ya sea una microVM altamente optimizada, un motor V8 o un contenedor estándar, es el principal factor que impulsa las diferencias de rendimiento.
- AWS Lambda Firecracker MicroVMs: Utiliza microVMs basadas en KVM que eliminan las características no esenciales del kernel para arrancar en milisegundos.
- Concurrencia optimizada: AWS lanza entornos de ejecución físicos más rápido que los contenedores estándar. La arquitectura de microVM les permite manejar una ráfaga de 1000 peticiones sin formación de colas.
- Cloudflare Workers V8 Isolates (Edge): Ejecuta código en procesos existentes de Chrome V8 (Isolates) en lugar de arrancar un SO.
- Zero cold starts: Al eliminar por completo el proceso de arranque del sistema operativo, Cloudflare elimina el principal cuello de botella del escalado serverless, ofreciendo la latencia más baja.
- Google Cloud Functions gVisor (contenedores aislados): Utiliza gVisor para la abstracción y seguridad del kernel.
- Límites de concurrencia: Aunque seguro, el sandbox gVisor añade sobrecarga a la creación de nuevas instancias. El planificador probablemente limita la velocidad de creación (Ramp-Up) para mantener la estabilidad, reduciendo la puntuación total de peticiones/s.
- Heroku Dynos (contenedores LXC): Se basa en la orquestación de contenedores tradicional (PaaS).
- El impuesto «Always On»: Diseñado para aplicaciones de larga duración, no para ráfagas orientadas a eventos. La arquitectura no está optimizada para escalar de 0 a 1000 instantáneamente.
2. Sobrecarga de inicialización y escalado
Esta categoría aborda el equilibrio directo entre la complejidad del entorno de ejecución (pesado vs. ligero) y la velocidad de los arranques en frío.
- AWS Lambda / Cloudflare Workers inicialización optimizada: Tanto las microVMs de AWS como los Isolates de Cloudflare están diseñados para eliminar o reducir drásticamente el tiempo de arranque. AWS elimina el kernel, mientras que Cloudflare evita por completo arrancar un sistema operativo, permitiendo el mayor rendimiento y concurrencia al eliminar los cuellos de botella de inicio.
- Azure Functions / Google Cloud Functions mayor sobrecarga del entorno: Ambas plataformas incurren en una latencia de inicialización significativa en comparación con los líderes. Azure inicializa un entorno de servidor web más pesado (como C#/.NET en IIS/Kestrel), mientras que el gVisor de Google añade una sobrecarga de seguridad a la creación de nuevas instancias, que debe ser limitada por el planificador para mantener la estabilidad general del sistema.
Proveedores de funciones serverless
Existe una variedad de proveedores de funciones serverless, cada uno con características distintas, integraciones con ecosistemas y fortalezas adaptadas a casos de uso específicos:
Microsoft Azure Functions
Microsoft Azure Functions es un servicio de computación serverless que permite a los desarrolladores crear y desplegar aplicaciones basadas en eventos sin gestionar la infraestructura.1 Proporciona integración con otros servicios de Azure, como Azure Blob Storage para el manejo de archivos, Cosmos DB para operaciones de bases de datos y Event Grid para el enrutamiento de eventos.
Azure Functions ofrecen escalado automático para gestionar volúmenes variables de solicitudes e integran con Azure Monitor y Azure Security Center para el seguimiento del rendimiento y la gestión de la seguridad.
AWS Lambda
AWS Lambda es un servicio de computación serverless ofrecido por Amazon Web Services (AWS) que se integra con otros servicios de AWS, como Amazon S3 para almacenamiento, DynamoDB para operaciones de bases de datos y API Gateway para endpoints HTTP, lo que permite el desarrollo de arquitecturas orientadas a eventos.2
AWS Step Functions puede coordinar múltiples funciones Lambda, permitiendo la creación de flujos de trabajo complejos para tareas como el procesamiento de datos o la orquestación de aplicaciones.
Google Cloud Functions
Google Cloud Functions es un entorno de ejecución serverless que permite a los desarrolladores ejecutar código activado por eventos de fuentes como solicitudes HTTP, actualizaciones de Cloud Storage o mensajes de Pub/Sub. La plataforma escala automáticamente para gestionar cargas de trabajo fluctuantes, aprovisionando recursos según sea necesario sin intervención manual.3
Google Cloud Functions también se integra con los servicios de datos y análisis de Google Cloud, como BigQuery para el análisis de datos a gran escala y Cloud Dataflow para el procesamiento de flujos, soportando aplicaciones centradas en el manejo de datos y la información en tiempo real. Su diseño orientado a eventos asegura la ejecución eficiente de tareas vinculadas a desencadenantes específicos dentro del ecosistema de Google Cloud.
Vercel Functions
Vercel es una plataforma en la nube dirigida a desarrolladores front-end, que proporciona herramientas de despliegue y escalado para aplicaciones web modernas. Es conocido por desarrollar Next.js y ofrece integración con este ampliamente utilizado framework de React.
Vercel Functions permite a los desarrolladores ejecutar código backend sin gestionar servidores y admite lenguajes como JavaScript (Node.js), TypeScript, Python, Go y Ruby. Funciones como los despliegues automáticos, las URLs de vista previa y una red global de edge mejoran el rendimiento y la productividad del desarrollador.4
Cloudflare Workers
Con Cloudflare Workers, los desarrolladores pueden ejecutar su código en centros de datos de todo el mundo, consiguiendo una baja latencia.5 La plataforma admite tecnologías como JavaScript y WebAssembly, permitiendo a los desarrolladores desplegar sus aplicaciones rápidamente. Cloudflare Workers también está optimizado para aplicaciones de IA y blockchain.
Cloudflare Workers está enfocado en la computación en el edge y el alto rendimiento con baja latencia. Los desarrolladores pueden evaluar estas plataformas según sus necesidades y requisitos del proyecto.
Huawei Cloud FunctionGraph
Huawei Cloud FunctionGraph es un servicio que permite a los desarrolladores ejecutar código como respuesta a eventos sin gestionar la infraestructura de servidores.6 El servicio se integra con fuentes de eventos del ecosistema de Huawei Cloud, incluyendo Object Storage Service (OSS) para desencadenantes relacionados con archivos y API Gateway para invocaciones basadas en HTTP, lo que permite la creación de aplicaciones orientadas a eventos.
Huawei Cloud FunctionGraph proporciona escalado automático para adaptarse a los cambios de carga de trabajo y funciona con un modelo de facturación de pago por uso, cobrando solo por los recursos consumidos durante la ejecución. También incluye capacidades de monitorización y registro a través de las herramientas de observabilidad de Huawei Cloud, ayudando a los desarrolladores a rastrear el rendimiento y diagnosticar problemas de la aplicación.
Heroku
Heroku es una Plataforma como Servicio (PaaS) que permite un despliegue y gestión rápidos de aplicaciones. Utiliza contenedores virtuales llamados «dynos» para facilitar la gestión y el escalado de aplicaciones.7 Además, ofrece «dynos de un solo uso» temporales para ejecutar operaciones específicas de manera similar a las funciones serverless.
Cantidad de lenguajes compatibles
¿Qué son las funciones serverless?
Las funciones serverless, también conocidas como Función como Servicio (FaaS), son un modelo de computación en la nube, como las GPUs en la nube, que te permiten ejecutar código sin gestionar los servidores subyacentes ni la infraestructura. En este modelo, escribes pequeños fragmentos de código orientados a eventos (funciones) que se activan mediante eventos específicos, como una solicitud HTTP, una actualización de base de datos o un mensaje en una cola.
El proveedor de la nube se encarga del aprovisionamiento, escalado y gestión del servidor para que puedas centrarte en escribir y desplegar tu código. En la arquitectura serverless, los recursos se escalan dinámicamente en función de la demanda en tiempo real. Durante los periodos de inactividad, la infraestructura se reduce a cero, por lo que no hay consumo de recursos ni coste.
Por otro lado, cuando la demanda aumenta, el sistema escala para manejar la mayor carga de trabajo. Este escalado dinámico garantiza la rentabilidad, ya que la facturación se basa en los recursos realmente utilizados.
¿Cómo funcionan las funciones serverless?
1. Activador de eventos:
Las funciones serverless están orientadas a eventos, activadas por solicitudes HTTP, subidas de archivos, cambios en la base de datos u otros eventos. El evento define cuándo debe ejecutarse la función.
2. Ejecución:
Una vez que se activa un evento, el proveedor de la nube aprovisiona un entorno ligero para ejecutar la función. Esto se denomina a menudo «contenedor» o «entorno de ejecución». El código se ejecuta dentro de este entorno, pero el entorno es temporal y se crea solo durante la ejecución de la función.
3. Escalado:
Las plataformas serverless están diseñadas para escalar automáticamente en función de la demanda. Si se producen múltiples eventos simultáneamente, la plataforma lanza más instancias de la función para manejarlos, lo que a menudo se denomina escalado horizontal.8 El proveedor de la nube se encarga de esto automáticamente, por lo que no necesitas gestionar la infraestructura tú mismo.
4. Apagado:
Una vez que la función ha terminado de ejecutarse, el entorno (contenedor) se apaga. La función serverless no se ejecuta ni consume recursos después de completar su tarea.
Beneficios de las funciones serverless
Sin gestión de servidores
Con las funciones serverless, los desarrolladores no necesitan preocuparse por el aprovisionamiento, la gestión o el mantenimiento de la infraestructura subyacente. El proveedor de la nube se encarga de la gestión del servidor, como la aplicación de parches, el escalado y la supervisión, lo que permite a los desarrolladores centrarse en escribir y desplegar la lógica de negocio.
Esto abstrae la complejidad de gestionar servidores, sistemas operativos o hardware, lo que reduce los quebraderos de cabeza operativos para los equipos de desarrollo.
Por ejemplo, con AWS Lambda, los desarrolladores pueden desplegar sus funciones sin gestionar máquinas virtuales, balanceadores de carga o componentes de red. La plataforma aprovisiona automáticamente los recursos necesarios para ejecutar la función en respuesta a un evento, garantizando la ejecución sin intervención manual.
Eficiencia de costes
Las funciones serverless se facturan normalmente en función del uso real de los recursos, no de la potencia de computación preasignada o del tiempo de inactividad que puedas tener. Este modelo de pago por uso permite a las empresas pagar solo por el tiempo que su código se ejecuta realmente, a menudo medido a un nivel muy detallado. Esto difiere de los modelos tradicionales de computación en la nube, en los que puedes pagar por potencia de computación reservada incluso cuando está inactiva sin hacer nada.
Por ejemplo, no pagas por la capacidad no utilizada si tu función está inactiva o recibe poco tráfico. En cambio, cuando la demanda aumenta, la plataforma ajusta automáticamente los recursos para satisfacer la carga sin coste adicional más allá de lo que realmente utilizas. Esto hace que la computación serverless sea una opción realmente rentable, especialmente para cargas de trabajo con patrones de tráfico variables que suben y bajan.
Escalado automático
Una de las características más potentes de las funciones serverless es su capacidad de escalar automáticamente cuando cambia la demanda. Cuando muchos eventos activan funciones al mismo tiempo, la plataforma aprovisiona automáticamente recursos adicionales (como nuevas instancias de la función) para manejar el aumento de la carga. Una vez que la demanda disminuye, el sistema reduce los recursos, asegurando que solo se utilice la infraestructura necesaria.
Por ejemplo, durante eventos de alto tráfico como lanzamientos de productos o ventas flash, una plataforma serverless como AWS Lambda o Azure Functions lanzará recursos adicionales para manejar todas esas solicitudes adicionales. Una vez finalizado el evento, la plataforma reducirá la escala para ahorrar recursos y reducir costes.
Despliegue rápido
Las funciones serverless se pueden desplegar mucho más rápido que las aplicaciones tradicionales, especialmente cuando se integran con otros servicios. Esto se debe a que solo escribes pequeños fragmentos de código discretos (funciones) que se activan mediante eventos específicos. El despliegue consiste simplemente en subir el código de la función a la plataforma, y el sistema se encarga de todo, desde el aprovisionamiento de recursos hasta la gestión de los entornos de ejecución.
El despliegue rápido es clave para acelerar los ciclos de desarrollo. Los desarrolladores pueden experimentar e iterar más rápido porque no tienen que dedicar tiempo a configurar la infraestructura ni a gestionar complejos procesos de despliegue.
Esto puede reducir significativamente el tiempo necesario para lanzar nuevas funciones o corregir errores, fomentando un proceso de desarrollo más ágil. Por ejemplo, puedes desplegar rápidamente una función que reaccione a una subida de archivos en un servicio de almacenamiento o a una solicitud de API sin la sobrecarga de gestionar la infraestructura tú mismo.
Añadir como fuente preferidaMetodología del benchmark de funciones serverless
En esta prueba, creamos una función que comprueba si el navegador de un visitante del sitio está actualizado en función del SO actual y del agente de usuario. Queríamos ver cómo maneja cada plataforma este tipo de solicitud, que implica comprobar múltiples agentes de usuario para las actualizaciones del navegador.
Procedimiento de prueba:
- Implementación del código: Se escribió una función Python para inspeccionar la cadena del agente de usuario de un visitante. La función comprueba el SO actual y lo compara con la versión del navegador para ver si está actualizado. El código es una simple comparación entre la versión actual del navegador y la versión compatible con el SO.
- Solicitudes paralelas: La función se ejecutó 1000 veces en paralelo, simulando tráfico real, utilizando 10 hilos para generar carga. Esto prueba cómo las plataformas pueden manejar múltiples solicitudes al mismo tiempo.
- Métricas de rendimiento: Se recogieron varias métricas clave de rendimiento durante la prueba para ver el rendimiento de cada plataforma.
Lecturas adicionales
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Preguntas frecuentes
Las funciones serverless son ligeras y se ejecutan en un entorno sin estado, donde el proveedor de la nube se encarga del escalado y la gestión de los recursos. En cambio, las funciones en contenedores empaquetan tu código con todas sus dependencias en un contenedor que puede ejecutarse en cualquier lugar, permitiendo un mayor control sobre los entornos de ejecución y el escalado.
Las funciones serverless, como AWS Lambda o Google Cloud Functions, están orientadas a eventos y escalan automáticamente según la demanda, sin necesidad de gestionar la infraestructura. Las cloud functions se refieren a cualquier función de computación basada en la nube, pero normalmente se asocian con el modelo serverless en el que los recursos se aprovisionan dinámicamente.
Tanto AWS Lambda (servicios de AWS) como Google Cloud Functions ofrecen entornos serverless robustos. AWS Lambda se integra perfectamente con otros servicios de AWS, lo que permite una fácil conexión entre las funciones serverless y recursos como S3 o DynamoDB. Google Cloud Functions, por otro lado, ofrece un sólido soporte para lenguajes como Go y Python y es altamente escalable para gestionar la lógica de negocio orientada a eventos. Tu elección depende de tu ecosistema de nube existente y de los requisitos específicos de tus aplicaciones serverless.
Las aplicaciones serverless en plataformas como AWS Lambda y Cloudflare Workers permiten a los desarrolladores desplegar funciones con una sobrecarga mínima. AWS Lambda conecta funciones con otros servicios de AWS, mientras que Cloudflare Workers se centra en la ejecución de baja latencia mediante su modelo de edge computing. Ambas plataformas gestionan el escalado automáticamente en función del tráfico, por lo que no tienes que preocuparte por la gestión de la infraestructura. Estas plataformas optimizan la ejecución de tu código de función, mejorando el rendimiento y la escalabilidad de tus aplicaciones serverless.
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@misc{dogan2026,
author = {Dogan, Sedat and Sarı, Ekrem},
title = {{Las mejores funciones serverless: Vercel vs Azure vs AWS}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/serverless-functions}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 30 de Junio de 2026}
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