1、网络限制：容器网络（Docker Network ）让你可以方便地在同一主机下对容器进行网络连接。加上一些其他的工作，你就可以跨主机使用叠加网络功能。然而，也就到此为止了。网络配置操作是受限的，而且到目前为止可以说这些手段都是人工的。尽管容器脚本化可以规模化，因为你必须给网络定义增加预分配实例，每次提供容器时还需要额外步骤，这容易引起错误。
2、库控制受限：库已经成为任何容器会话的中心议题。公共库是最有价值的，因为他贡献了大量的预置容器，节省了许多的配置时间。然而，在沙盒里使用它是有风险的。在不知道谁以及如何创建镜像的情况下，可能会存在任意数量的有意或无意的稳定性和安全性风险。对于企业来说，有必要建立和维护一个私有库，这个库的建立挑战不大，但管理是个问题。Docker为大型库的镜像管理提供了一个有限的元数据模型，确保未来实例如预期的能力受限，也没有叠加功能。
3、没有清晰的审计跟踪：提供容器是很简单的，但知道提供容器的时间、原因、方式以及提供方却不容易。因此，在提供之后，你并不掌握多少出于审计目的的历史。
运行实例的低可见性：如果没有经过深思熟虑的行动，实例提供后很难接触到运行容器的对象，也很难知道哪些应该出现在那里，哪些不应该出现在那里
Docker并不是全能的，设计之初也不是KVM之类虚拟化手段的替代品，简单总结几点：
1、Docker是基于Linux 64bit的，无法在32bit的linux/Windows/unix环境下使用
2、LXC是基于cgroup等linux kernel功能的，因此container的guest系统只能是linux base的
3、隔离性相比KVM之类的虚拟化方案还是有些欠缺，所有container公用一部分的运行库
4、网络管理相对简单，主要是基于namespace隔离
5、cgroup的cpu和cpuset提供的cpu功能相比KVM的等虚拟化方案相比难以度量(所以dotcloud主要是按内存收费)
6、docker对disk的管理比较有限
7、container随着用户进程的停止而销毁，container中的log等用户数据不便收集
