Principales 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 e implementar aplicaciones, mientras que el escalado y el mantenimiento de la infraestructura se gestionan automáticamente en segundo plano.
En esta referencia, evaluamos 7 proveedores populares de servicios en la nube 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 de referencia de funciones serverless
El primer gráfico visualiza el rendimiento de cada proveedor no como un solo número, sino como un rango de tiempos de respuesta observados durante nuestra referencia de 1000 solicitudes. Este espectro de rendimiento se representa mediante una «Banda inferior» y una «Banda superior», entre las que puede cambiar utilizando los botones situados encima del gráfico.
- Banda inferior: Esto representa los tiempos de respuesta más rápidos registrados para cada proveedor. Indica el rendimiento en el mejor de los casos, mostrando la rapidez con la que puede ejecutarse una función en condiciones óptimas (por ejemplo, un inicio «caliente» con recursos en caché). En esta vista, un valor más bajo (más a la izquierda) es mejor.
- Banda superior: Esto representa los tiempos de respuesta más lentos observados para cada proveedor. Destaca el rendimiento en el peor de los casos, que puede verse influenciado por factores como los «inicios en frío», la latencia de la red o la contención temporal de recursos. Este valor es fundamental para comprender los posibles picos de latencia que podrían afectar a la experiencia del usuario.
Solicitudes/seg: El número de solicitudes por segundo, es decir, el rendimiento promedio. Esto mide la capacidad de procesamiento del servidor. Más alto es mejor porque significa que se pueden procesar más solicitudes por segundo.
Tiempo total: Más bajo es mejor porque la plataforma puede manejar rápidamente la carga de trabajo.
Tiempo promedio por solicitud exitosa: El tiempo promedio por solicitud para las solicitudes procesadas con éxito, excluyendo cualquier error o solicitud fallida. Más bajo es mejor, lo que indica un procesamiento más rápido para cada solicitud.
Posibles razones detrás de las diferencias de rendimiento de las 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 impulsor de las diferencias de rendimiento.
- AWS Lambda MicroVMs Firecracker: Utiliza microVMs basadas en KVM que eliminan las funciones del kernel no esenciales para arrancar en milisegundos.
- Concurrencia optimizada: AWS crea físicamente entornos de ejecución más rápido que los contenedores estándar. La arquitectura MicroVM les permite manejar una ráfaga de 1000 solicitudes sin colas.
- Cloudflare Workers Aislados V8 (Edge): Ejecuta código en procesos V8 de Chrome existentes (Aislados) en lugar de arrancar un sistema operativo.
- Cero inicios en frío: 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 del kernel y la seguridad.
- Límites de concurrencia: Aunque es seguro, el entorno aislado de gVisor añade sobrecarga a la creación de nuevas instancias. El programador probablemente limita la tasa de creación (Ramp-Up) para mantener la estabilidad, reduciendo la puntuación total de solicitudes/seg.
- Heroku Dynos (Contenedores LXC): Se basa en la orquestación tradicional de contenedores (PaaS).
- El impuesto «Siempre activo»: Diseñado para aplicaciones de larga duración, no para ráfagas impulsadas por eventos. La arquitectura no está optimizada para escalar de 0 a 1000 instantáneamente.
2. Sobrecarga de inicialización y escalado
Esta categoría aborda el compromiso directo entre la complejidad del entorno de ejecución (pesado vs. ligero) y la velocidad de los inicios en frío.
- AWS Lambda / Cloudflare Workers inicialización optimizada: Tanto las MicroVMs de AWS como los Aislados de Cloudflare están diseñados para eliminar o reducir drásticamente el tiempo de arranque. AWS elimina el kernel, mientras que Cloudflare evita arrancar un sistema operativo en absoluto, 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 gVisor de Google añade sobrecarga de seguridad a la creación de nuevas instancias, que debe ser limitada por el programador para mantener la estabilidad general del sistema.
Proveedores de funciones serverless
Hay una variedad de proveedores de funciones serverless, cada uno con características distintas, integraciones de ecosistema 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 e implementar aplicaciones impulsadas por 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 base de datos y Event Grid para el enrutamiento de eventos.
Las funciones de Azure cuentan con escalado automático para gestionar volúmenes de solicitudes variables 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 base de datos y API Gateway para puntos finales HTTP, permitiendo el desarrollo de arquitecturas impulsadas por eventos.2
AWS Step Functions puede coordinar múltiples funciones Lambda, apoyando la creación de flujos de trabajo complejos para tareas como el procesamiento de datos o 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 manejar 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 análisis de datos a gran escala y Cloud Dataflow para procesamiento de streams, apoyando aplicaciones centradas en el manejo de datos y conocimientos en tiempo real. Su diseño impulsado por 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 frontend, que proporciona herramientas de implementación y escalado para aplicaciones web modernas. Es conocida por desarrollar Next.js y ofrece integración con este framework de React ampliamente utilizado.
Vercel Functions permite a los desarrolladores ejecutar código backend sin gestionar servidores y admite lenguajes, incluidos JavaScript (Node.js), TypeScript, Python, Go y Ruby. Características como implementaciones automáticas, 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, logrando baja latencia.5 La plataforma admite tecnologías como JavaScript y WebAssembly, permitiendo a los desarrolladores implementar sus aplicaciones rápidamente. Cloudflare Workers también está optimizado para aplicaciones de IA y blockchain.
Cloudflare Workers se centra en la computación 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 en respuesta a eventos sin gestionar la infraestructura del servidor.6 El servicio se integra con fuentes de eventos dentro del ecosistema de Huawei Cloud, incluido Object Storage Service (OSS) para desencadenantes relacionados con archivos y API Gateway para invocaciones basadas en HTTP, permitiendo la creación de aplicaciones impulsadas por eventos.
Huawei Cloud FunctionGraph proporciona escalado automático para adaptarse a los cambios en la carga de trabajo y opera bajo un modelo de facturación de pago por uso, cobrando solo por los recursos consumidos durante la ejecución. También incluye capacidades de monitoreo 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 un Plataforma como Servicio (PaaS) que permite la implementación y gestión rápida de aplicaciones. Utiliza contenedores virtuales llamados «dynos» para facilitar la gestión y el escalado de aplicaciones.7 Además, ofrece «dynos únicos» temporales para ejecutar operaciones específicas de manera similar a una función serverless.
Número de idiomas admitidos
¿Qué son las funciones serverless?
Las funciones serverless, también conocidas como Función como Servicio (FaaS), son un modelo de computación en la nube como la GPU en la nube que le permite ejecutar código sin tener que gestionar los servidores o la infraestructura subyacentes. En este modelo, escribe pequeños fragmentos de código impulsados por eventos (funciones) que se activan por 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 pueda centrarse en escribir e implementar su código. En la arquitectura serverless, los recursos se escalan dinámicamente según la demanda en tiempo real. Durante los períodos de inactividad, la infraestructura se reduce a cero, por lo que no hay consumo de recursos ni costo.
Por otro lado, cuando la demanda aumenta, el sistema escala para manejar la mayor carga de trabajo. Este escalado dinámico asegura la rentabilidad ya que la facturación se basa en los recursos reales utilizados.
¿Cómo funcionan las funciones serverless?
1. Disparador de evento:
Las funciones serverless son impulsadas por eventos, activadas por solicitudes HTTP, cargas 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. A menudo se le llama «contenedor» o «entorno de ejecución». El código se ejecuta dentro de este entorno, pero el entorno es temporal y se crea solo para la duración de la ejecución de la función.
3. Escalado:
Las plataformas serverless están diseñadas para escalar automáticamente según la demanda. Si ocurren múltiples eventos simultáneamente, la plataforma creará más instancias de la función para manejarlas, a menudo llamado escalado horizontal.8 El proveedor de la nube se encarga de esto automáticamente, por lo que no necesita gestionar la infraestructura usted 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.
Añadir como fuente preferidaBeneficios 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 el monitoreo, permitiendo a los desarrolladores centrarse en escribir e implementar la lógica de negocio.
Esto abstrae la complejidad de gestionar servidores, sistemas operativos o hardware, lo que resulta en menos dolores de cabeza operativos para los equipos de desarrollo.
Por ejemplo, con AWS Lambda, los desarrolladores pueden implementar sus funciones sin gestionar máquinas virtuales, equilibradores de carga o componentes de red. La plataforma aprovisiona automáticamente los recursos necesarios para ejecutar la función en respuesta a un evento, asegurando la ejecución sin intervención manual.
Eficiencia de costos
Las funciones serverless se facturan típicamente en función del uso real de los recursos, no de la potencia de computación preasignada o el tiempo inactivo que podría 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 es diferente de los modelos tradicionales de computación en la nube, donde puede pagar por potencia de computación reservada incluso cuando está simplemente allí sin hacer nada.
Por ejemplo, no paga por capacidad no utilizada si su función está inactiva o recibiendo poco tráfico. Por otro lado, cuando la demanda aumenta, la plataforma ajusta automáticamente los recursos para satisfacer la carga sin costo adicional más allá de lo que realmente usa. Esto hace que la computación serverless sea una opción muy rentable, particularmente para cargas de trabajo que tienen patrones de tráfico variables que suben y bajan.
Escalado automático
Una de las características más potentes de las funciones serverless es cómo pueden 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 la mayor carga. Una vez que la demanda vuelve a bajar, 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 creará recursos adicionales para manejar todas esas solicitudes extra. Después de que termine el evento, la plataforma se reducirá para ahorrar recursos y reducir costos.
Implementación rápida
Las funciones serverless se pueden implementar mucho más rápido que las aplicaciones tradicionales, especialmente cuando se integran con otros servicios. Porque solo escribe pequeños fragmentos discretos de código (funciones) que se activan por eventos específicos. La implementación es simplemente 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 entornos de ejecución.
La implementación rápida es clave para acelerar los ciclos de desarrollo. Los desarrolladores pueden experimentar e iterar más rápido porque no tienen que gastar tiempo configurando infraestructura o gestionando complejas tuberías de implementación.
Esto puede reducir significativamente el tiempo que se tarda en lanzar nuevas características o corregir errores, fomentando un proceso de desarrollo más ágil. Por ejemplo, puede implementar rápidamente una función que reacciona a una carga de archivos en un servicio de almacenamiento o una solicitud API sin la sobrecarga de gestionar la infraestructura usted mismo.
Metodología de referencia de funciones serverless
En esta prueba, creamos una función que verifica si el navegador de un visitante del sitio está actualizado en función del sistema operativo actual y el agente de usuario. Queríamos ver cómo maneja cada plataforma este tipo de solicitud que implica verificar múltiples agentes de usuario para actualizaciones del navegador.
Procedimiento de prueba:
- Implementación de código: Se escribió una función en Python para inspeccionar la cadena de agente de usuario de un visitante. La función verifica el sistema operativo actual y lo compara con la versión del navegador para ver si el navegador está actualizado. El código es una comparación simple entre la versión actual del navegador y la versión compatible del sistema operativo.
- Solicitudes paralelas: La función se ejecutó 1000 veces en paralelo, simulando tráfico real, utilizando 10 hilos para generar carga. Esto prueba cómo pueden manejar las plataformas múltiples solicitudes al mismo tiempo.
- Métricas de rendimiento: Se recopilaron varias métricas clave de rendimiento durante la prueba para ver cómo se desempeña cada plataforma.
Lectura adicional
Descubra los desarrollos recientes en plataformas serverless consultando:
Mejores 10+ proveedores de GPU serverless 2025: AWS, Azure y más
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 su código con todas las 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, son impulsadas por eventos y escalan automáticamente según la demanda, sin necesidad de gestionar la infraestructura. Las funciones en la nube se refieren a cualquier función de computación basada en la nube, pero generalmente se asocian con el modelo serverless donde 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, permitiendo una conexión fácil entre funciones serverless y recursos como S3 o DynamoDB. Google Cloud Functions, por otro lado, ofrece un fuerte soporte para lenguajes como Go y Python y es altamente escalable para manejar lógica de negocio impulsada por eventos. Su elección depende de su ecosistema de nube existente y los requisitos específicos de sus aplicaciones serverless.
Las aplicaciones serverless en plataformas como AWS Lambda y Cloudflare Workers permiten a los desarrolladores implementar 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 a través de su modelo de computación edge. Ambas plataformas manejan el escalado automáticamente según el tráfico, por lo que no necesita preocuparse por la gestión de la infraestructura. Estas plataformas optimizan la ejecución de su código de función, mejorando el rendimiento y la escalabilidad de sus aplicaciones serverless.
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@misc{dogan2026,
author = {Dogan, Sedat and Sarı, Ekrem},
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year = {2026},
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note = {AIMultiple. Recuperado el 30 de Junio de 2026}
}Enlaces de referencia
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