在容器即服务（CaaS）环境中管理容器面临诸多挑战，主要集中在安全性、编排复杂性和可观测性。虽然 CaaS 平台抽象化了基础设施管理，但开发者仍然需要处理容器特有的问题，这些问题可能影响性能、可靠性和安全性。有效应对这些挑战通常需要周密的规划和工具支持。
一个主要挑战是确保容器生命周期中的安全性。容器共享宿主操作系统的内核，如果基础镜像或运行时配置存在漏洞，就会引入风险。例如，Docker 镜像中过时的软件包或配置错误的访问控制可能导致整个集群受到攻击。此外，在容器中安全管理秘密（如 API 密钥）也很棘手，因为将它们硬编码到镜像或环境变量中会带来暴露风险。镜像扫描器（如 Clair）和秘密管理器（如 HashiCorp Vault）等工具有助于减轻这些风险，但将它们集成到 CI/CD 流水线中会增加复杂性。开发者还必须对容器权限强制执行最小权限原则，以限制潜在的泄露。
另一个挑战是大规模编排容器。虽然 Kubernetes 等平台简化了部署，但配置自动扩缩、网络和资源限制需要深厚的专业知识。例如，配置错误的资源请求可能导致节点利用率不足或流量高峰期应用崩溃。在多容器设置中，微服务之间的网络连接通常需要服务网格工具（如 Istio）来处理负载均衡和重试，这增加了运维开销。有状态应用（如数据库）则使问题更加复杂，因为必须在动态容器实例之间管理持久存储。在分布式环境中调试问题可能变得耗时，尤其是在容器是短暂的且日志分散的情况下。
最后，监控和可观测性在 CaaS 中至关重要但充满挑战。容器会生成大量的日志、指标和追踪数据，这些数据必须实时聚合和分析。如果没有集中式日志系统（例如使用 Elasticsearch 或 Loki），几乎不可能对短期容器的故障进行故障排除。必须按服务跟踪 CPU 使用率或延迟等指标，以识别瓶颈，这需要使用 Prometheus 或 Datadog 等工具。此外，跨微服务追踪分布式事务（例如使用 Jaeger）至关重要，但这增加了埋点工作量。团队必须投入统一的仪表盘和告警系统，以维持对容器健康状况的可见性，这可能会给小型团队带来资源压力。在保持系统高性能和成本效益的同时平衡这些需求，仍然是一个持续的难题。