開発者であれば誰でも、一度はローカル環境の限界にぶつかったことがあると思います。たとえば、AI モデルのトレーニングで CPU の負荷が限界に達したり、大規模なコードベースをコンパイルしてファンがジェット エンジンのように唸ったり、GPU を搭載していないノート PC で GPU ワークロードを実行しようとして苦労したりする場合です。結果はどれも同じで、ビルドが遅くなり、リソースが足りず、時間が無駄に過ぎていきます。
Docker Offload は、まさにこのような問題を解決するために開発されました。ハードウェアをアップグレードしたり、クラウド インフラをいちから構築したりする代わりに、Offload を使うことで、既存の Docker ワークフローをクラウドに拡張できます。これまでどおり docker build や docker run コマンドを使用しながら、その裏側では GPU を含む高性能なクラウド環境で処理が実行されます。
言い換えると、Offload は Docker に「ターボボタン」を追加するようなものです。いつもの開発体験はそのままに、パフォーマンスだけを大幅に向上させることができます。
Docker Offload とは
Docker Offload は、クラウド上で Docker のビルドやコンテナー実行できるマネージドサービスです。ローカル開発と同じような操作感を保ちながら、オンデマンドでクラウド リソースを利用できます。高速で安定したビルドや、GPU を必要とする LLM 実行、機械学習パイプラインなどの計算負荷の高いワークロードに最適です。
ローカル環境のハードウェア要件を満たせない場合や、クラウド リソースを柔軟に活用したい場合にも有効です。
Docker Offload を利用するメリット
Docker Offload は、ローカルとクラウドの両方を活用するモダンな開発チームを支援するために設計されています。
主なメリットは次のとおりです。
- 負荷の高いビルドや実行を、高速かつスケーラブルなクラウド環境にオフロードできます。
- 開発やテストのフィードバック サイクルを短縮できます。
- ローカル環境のリソースを超えるコンテナーを実行できます。
- Docker Compose を使用して、クラウド リソースを必要とする複雑なマルチサービス アプリを管理できます。
クラウドの柔軟性とローカル ツールのシンプルさを両立したい、高速な開発ワークフローに最適なソリューションです。
使い方
ステップ 1 ～ Docker Offload にサインアップする
Docker Offload を利用するには、サインアップしてサブスクリプションに登録する必要があります。
ステップ 2 ～ Docker Offload を起動する
- Docker Desktop を起動し、アカウントにサインインします。
- ターミナルを開き、次のコマンドを実行します。
$ docker offload start
- プロンプトが表示されたら、Docker Offload に使用する Docker アカウントを選択します。
このアカウントのクレジットが Docker Offload の利用に消費されます。 - GPU サポートを有効にするかどうかを選択します。
有効にした場合、NVIDIA L4 GPU を搭載したインスタンス上で Offload が実行され、機械学習や計算負荷の高い処理に活用できます。
注記:
GPU サポートを有効にするとコストが増加します。詳細は「Docker Offload の利用料金」をご覧ください。
ステップ 3 ～ コンテナーを実行する
Offload を起動すると、Docker Desktop が安全なクラウド環境に接続し、ローカルと同じような体験でリモート実行が可能になります。
動作を確認するには、次のコマンドを実行します。
$ docker run --rm hello-worldGPU サポートを有効にした場合は、次のコマンドも利用できます。
$ docker run --rm --gpus all hello-world正常に動作していれば、ターミナルにHello from Docker!
と表示されます。
ステップ 4 ～ Docker Offload を停止する
利用を終えたら、次のコマンドで Offload を停止します。
$ docker offload stop停止すると、コストの消費が止まり、数分後にクラウド上のワーカーが完全に破棄されます。停止後は、ローカル環境で通常どおりビルドやコンテナー実行が行われるようになります。再度利用する場合は、docker offload start コマンドを実行してください。
コストを削減する方法
Docker Offload はリモート環境でビルドを実行するため、ローカルマシンからクラウドへのファイル転送が発生します。ネットワーク越しの転送は、ローカル環境内での転送と比べてレイテンシが高く、帯域幅も制限されるため、パフォーマンスに影響する可能性があります。
この影響を最小限に抑えるために、Docker Offload には次のような最適化が組み込まれています。
- ビルド キャッシュを高速に読み書きできるアタッチドストレージを利用します。
- ローカル環境にビルド成果物を戻す際、前回から変更のあったファイルのみを転送します。
それでも、プロジェクトが大規模な場合やネットワーク速度が遅い場合には、転送時間が長くなることがあります。
以下のベスト プラクティスを参考に、Docker Offload 向けにビルド環境を最適化してください。
Dockerfile の一般的な最適化については、「Building best practices (ビルドのベストプラクティス)」をご参照ください。
エクセルソフトは Docker の Preferred Reseller として、Docker Desktop を販売しています。Docker 製品のライセンスや機能に関するご質問、製品デモのご要望を承っています。お問い合わせはこちらから。
*本記事は、Docker 社が提供している以下の記事から抜粋・転載したものです。
オフロードの開始: Docker を使用した日常のワークフローの自動化
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