La informática en el borde es una de las áreas tecnológicas actualmente consideradas entre las más prometedoras para la implementación de muchos tipos de aplicaciones. En particular, las aplicaciones tipo IoT pueden beneficiarse de una latencia reducida y una mejor protección de datos. Sin embargo, el precio típicamente a pagar para beneficiarse de las oportunidades ofrecidas incluye la necesidad de utilizar una cantidad reducida de recursos en comparación con el entorno de nube tradicional. De hecho, puede suceder que solo se pueda utilizar un nodo informático. En estas situaciones, es esencial introducir técnicas de gestión de recursos informáticos y de memoria que permitan optimizar los recursos garantizando un rendimiento aceptable, en términos de latencia y probabilidad de rechazo. Por esta razón, el uso de tecnologías sin servidor, gestionadas por algoritmos de aprendizaje por refuerzo, es un área activa de investigación. En este documento, exploramos y comparamos el rendimiento de algunos algoritmos de aprendizaje automático para gestionar el escalado automático horizontal de funciones en un sistema de informática en el borde sin servidor. En particular, hacemos uso de tecnologías sin servidor abiertas, desplegadas en un clúster de Kubernetes, para ajustar experimentalmente el rendimiento de los algoritmos. Los resultados obtenidos permiten tanto comprender algunos mecanismos básicos típicos de los sistemas de informática en el borde y tecnologías relacionadas que determinan el rendimiento del sistema, como guiar las elecciones de configuración para sistemas en funcionamiento.