Google云计算正式推出无服务器开源集群运算框架Spark服务（Serverless Spark），官方提到，这是目前市面上第一个可自动扩展的无服务器Spark服务，另外，Google还让云计算数据仓库BigQuery连接无服务器Spark计算资源，BigQuery用户现在可以使用无服务器Spark，和BigQuery SQL进行资料分析。这些功能更新的目标，都是要让用户能更简单地运行大规模ETL和数据科学等使用案例。
由于Apache Spark所提供的速度、简易性和程序语言灵活性，使得不少企业应用Apache Spark来进行资料工程、数据挖掘和机器学习等任务，但Google提到，管理集群和调整基础设施的效率很差，针对不同使用案例的集成程序，可能会大幅消耗生产力。
而Google提供无服务器Spark，供用户专注于程序代码和逻辑设计，不再需要管理集群和调整基础设施，通过选择的接口就能上传Spark作业，无服务器Spark会自动处理规模缩放，来符合任务的需要。
另外，Google也开始提供BigQuery实现无服务器Spark功能预览版，通过提供统一接口，供资料分析师在BigQuery编辑器中，编写SQL和PySpark程序代码，并且不需要配置基础设施，就能无缝地使用Spark执行。Google正努力在各种接口，集成无服务器Spark服务，使得用户不需要预先配置任何基础设施，便可以激活Spark，接下来还要让用户在全托管机器学习平台Vertex AI，也能用到Spark。