容器生命周期管理：提供docker run（启动）、docker stop（停止）、docker rm（删除）等命令，简化单个容器的创建与操作。
镜像构建与分发：通过Dockerfile定义容器镜像的构建规则，借助 Docker Hub 等仓库实现镜像的存储和分发，让应用打包与传递更高效。
基础隔离与资源控制：通过 Linux Namespace 实现进程隔离，通过 Cgroups 限制容器的 CPU、内存等资源使用，确保单个容器的稳定运行。
集群级编排：支持跨节点部署容器，自动调度容器到合适的宿主机，实现负载均衡（如通过 Service 分发流量）。
自动化运维：提供自愈能力（容器崩溃后自动重启）、弹性伸缩（根据 CPU 使用率自动增减容器数量）、滚动更新（不中断服务的情况下更新应用）等高级功能。
复杂场景支持：通过 StatefulSet 管理有状态应用（如数据库），通过 ConfigMap/Secret 管理配置和敏感信息，通过 Ingress 实现 HTTP/HTTPS 路由等，满足企业级应用的复杂需求。
开发与测试环境：开发者使用 Docker 构建一致的开发环境，避免因环境差异导致的调试问题；测试人员通过 Docker 快速部署测试版本，提高迭代效率。
小型应用部署：对于单个或少量容器的应用（如个人博客、小型 API 服务），Docker 的docker-compose工具（用于定义多容器应用）即可满足需求，无需复杂的编排系统。
容器镜像标准化：作为容器镜像的主流格式，Docker 镜像被几乎所有容器平台支持，是构建容器化应用的基础环节。
大规模容器集群管理：当应用由数十、数百个容器组成（如微服务架构），且分布在多台服务器时，Kubernetes 能高效协调这些容器的运行，避免人工管理的混乱。
生产环境高可用需求：企业级应用对稳定性要求高，Kubernetes 的自愈、容错能力可显著降低服务中断风险，适合电商平台、金融系统等核心业务。
混合云与多云部署：Kubernetes 提供统一的编排接口，支持在私有云、公有云（如 AWS、阿里云）、边缘设备等多种环境中部署容器，实现跨平台的一致性管理。
Kubernetes 依赖 Docker 作为底层引擎：早期 Kubernetes 默认使用 Docker 作为容器运行时（负责创建和运行容器），虽然现在支持 containerd 等其他运行时，但 Docker 仍是最广泛的选择之一。
功能层面的分工：Docker 负责 “打包应用为容器镜像” 和 “运行单个容器”，Kubernetes 负责 “调度这些容器到集群” 和 “管理容器集群的整个生命周期”。二者结合形成 “构建 - 分发 - 运行 - 编排” 的完整容器化链路。
协同案例：开发者用 Docker 构建应用镜像并推送到仓库，Kubernetes 从仓库拉取镜像，根据 Deployment 定义的规则在集群中部署容器，同时监控容器状态并自动维护预期副本数 —— 这是现代容器化应用的典型工作流。
若需快速实现应用容器化、搭建一致的开发环境，或管理少量容器，Docker是更简单的选择；
若需管理大规模容器集群、保障生产环境的高可用与弹性，Kubernetes是必备工具。
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