原文摘要

该服务允许用户部署Docker容器以运行在Serverless计算平台Workers上难以支持的工作负载，例如在边缘进行媒体和数据处理。

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进一步信息揣测

• Durable Objects的隐藏潜力：Cloudflare Containers底层依赖Durable Objects实现生命周期控制和分布式协调，这种设计允许用户绕过传统容器平台的扩展限制，但官方文档未明确提及Durable Objects的冷启动延迟问题，实际使用中可能需要预热策略。
• 资源限制的隐性成本：公开测试版限制40 GiB内存和40 vCPU看似宽松，但未说明突发流量下的硬性熔断机制，高并发场景可能触发意外降级，需自行监控资源配额。
• 边缘计算的真实延迟：虽然宣传全球300+节点，但媒体处理等任务在边缘节点的实际性能取决于本地硬件（如GPU加速支持），部分区域可能因硬件差异导致处理速度不稳定。
• 计费陷阱：按10ms活跃时间计费看似精细，但容器保活时间（如后台进程）可能被低估，尤其涉及Durable Objects的持久化连接时，账单容易超出预期。
• 私有镜像仓库的兼容性问题：未明确提及对自建Docker Registry（如Harbor）的支持程度，企业用户可能需要额外配置镜像拉取凭证或面临私有网络访问障碍。
• Worker与容器通信的临时方案：当前版本缺乏原生IPC机制，需依赖HTTP代理或外部存储（如KV），这会引入额外延迟，而官方承诺的"exec命令"和双向HTTP处理程序尚未落地。
• 冷启动性能差异：与AWS Lambda等不同，容器冷启动时间受镜像大小影响显著，但未公布典型镜像（如1GB）的实测启动时间，用户需自行测试优化。
• 调试工具缺失：缺乏类似kubectl exec的直接调试接口，日志和监控集成程度低于主流容器平台，故障排查可能依赖Cloudflare非公开API。
• 隐藏的竞品对比：实际测试中，Cloudflare Containers的性价比可能优于Vercel边缘函数但逊于Fly.io的全容器托管，但官方避免直接对比，需用户跨平台基准测试。
• 企业级功能预留：文档未提及未来是否支持Kubernetes API兼容或Istio集成，暗示其定位可能长期偏向轻量级场景，复杂编排需另寻方案。