使用容器即服务 (CaaS) 涉及在控制权、成本和厂商依赖性之间的权衡取舍。CaaS 平台抽象化了基础设施管理，使开发者能够专注于部署容器，而无需处理服务器或编排工具。然而，这种便利性也伴随着局限性。例如，AWS Fargate 或 Google Cloud Run 等平台自动管理扩展和更新，但您将失去对底层基础设施的精细控制。如果您的应用程序需要自定义的 Kubernetes 配置或专门的网络设置，CaaS 可能会限制您优化性能的能力。这种权衡对于需要定制环境的团队来说非常重要，但对于那些优先考虑简单性的团队则有利。
成本效率是另一个考虑因素。虽然 CaaS 可以通过消除对专门基础设施团队的需求来降低运营支出，但定价模式可能变得不可预测。例如，AWS Fargate 按每个任务的 vCPU 和内存使用量收费，这对于可变负载非常适用，但对于稳定、高流量的应用程序则会变得昂贵。在 EC2 或 GCE 上自管理的 Kubernetes 集群可能为一致性负载提供较低的长期成本，因为您只需为计算资源付费。此外，数据传输费用或高级支持层等隐藏成本可能会累积，使得预算预测比传统基础设施更困难。
厂商锁定是一个关键的权衡。CaaS 平台通常与其提供商的生态系统紧密集成，例如 Azure Container Instances 依赖于 Azure Monitor 或特定的 IAM 角色。迁移到另一个提供商可能需要重新架构应用程序的一部分，或者重新实现日志记录或安全策略等功能。虽然使用基于 Kubernetes 的 CaaS（例如 EKS、AKS）通过标准化降低了这种风险，但提供商通常会添加专有扩展，团队可能在无意中依赖这些扩展。例如，Google 的 Anthos 添加了不可移植的独特功能。平衡集成工具的便利性与切换提供商的灵活性需要仔细规划，以避免对单一平台产生长期依赖。