Contêineres para todos - Docker Offload!
Mais uma vez mudando as regras do jogo, a Docker apresentou uma forma de permitir que até o computador mais "fraco", rode o contêiner mais pesado.
Há poucos minutos na WeAreDevelopers Conference, o time Docker anunciou a criação do Docker Offload, uma solução que vai virar do avesso a forma com que trabalhamos com o desenvolvimento de contêineres.
Qual o problema?
Grande parte do desenvolvimento de software acontece de forma local, nas máquinas dos desenvolvedores. Seja Windows, Mac ou Linux, uma coisa não muda, conforme você cresce o seu sistema, o consumo da capacidade computacional também aumenta.
Essa “limitação” e necessidade de capacidade computacional limita o que os desenvolvedores podem fazer, limitando inclusive engenheiros que estão em início de carreira e não tem a possibilidade de ter uma máquina robusta para colocar em prática seus aprendizados.
A popularização dos LLMs e dos agents também trouxe luz a essa particular situação. Os engenheiros se encontram limitados na utilização dessas tecnologias pela necessidade de se ter um dispositivo de placa de vídeo em suas máquinas, dispositivo esse obrigatório para execução desses modelos. A única alternativa para isso é a utilização das plataformas em nuvem (Azure, AWS, GCP, etc.), que ofertam servidores com placas de vídeo de forma on-demand e de diversos tamanhos. Nesse caso, o problema é só o preço, que pode sair bem salgado ao final do mês.
Tendo em mente todos esses problemas, Offload ao resgate!
Offload
falar sobre a proposta, como agora até alguém com computadores antigos e sem capacidade pode usufruir do poder do docker e o aumento da possibilidade de criação de soluções AI e ML based sem a existencia de uma GPU no computador
O Docker Offload foi criado com a proposta de oferecer aos engenheiros, desenvolvedores e usuários de Docker uma forma de executar seus contêineres sem fazer uso da sua capacidade computacional local.
Tudo que você precisa fazer é trocar de workspace (do seu local para o Offload), isso pode ser feito no toggle presente ao lado do logo do Docker Desktop. Uma vez no workspace do Offload, você pode criar seus contêineres exatamente da mesma maneira que faria no ambiente local, executando o seguinte comando:
docker run <IMAGE>
Seu contêiner será criado e você poderá utilizá-lo como já está acostumado!
Como funciona?
Tudo ocorre com uma conexão SSH por trás dos panos, estabelecida pelo Docker Desktop com um Docker Daemon que está sendo executado na nuvem. Todas as atividades que você executar referentes aos contêineres e ao ambiente Docker será feita na instância do Offload executada em cloud, isso até que você altere para seu workspace local novamente.
Facilitando a manutenção do ambiente, a cada 30 minutos de inatividade, o ambiente do Offload é limpo e fechado, garantindo economia de recursos e de custos (a partir do momento em que o free tier tenha sido esgotado).
Essa abordagem permite manter o seu ambiente bem organizado e otimizado, alocando os recursos apenas quando necessário e evitando desperdício.
Usando
A utilização da plataforma é bem trivial e como vimos anteriormente, funciona da mesma forma que o Docker local.
Uma vez habilitado seu workspace, você poderá executar seus contêineres de forma livre e sem complicações. Caso esteja utilizando apenas a linha de comando, você pode habilitar o Offload através do seguinte comando:
docker offload start
Seu workspace será movimentado para o ambiente do Offload, não havendo a necessidade de se realizar mais nenhuma ação.
Caso queira encerrar sua seção, um simples:
docker offload stop
Cumprirá a ação.
Simples, né?
AI & ML Everywhere!
Não podíamos deixar de falar de Inteligência Artificial, o tema do momento (e dos últimos 3 anos)!
A popularização da AI, dos modelos de ML, MCP e dos agentes também chegou no ecossistema Docker. O Docker MCP foi anunciado há algumas semanas e com a estratégia de expandir ainda mais o uso dessas capacidades para os engenheiros, o Docker Offload permite que os engenheiros usufruam dos poderes das GPUs NVIDIA L4 de forma gratuita e simples.
Para fazer uso dessas capacidades gráficas da infraestrutura, ao iniciar o workspace do Docker Offload, você será questionado se necessita de suporte para GPU. Ao marcar que sim, seu ambiente estará apto para receber seus workloads de ML e AI!
Oportunidade
Para que você comece a utilizar o Docker Offload sem a preocupação de ter custos atribuídos em seu cartão de crédito, a plataforma oferece 300 minutos GRATUITOS para você executar seus contêineres e modelos de machine learning.
Não existe desculpa para não aproveitar essa plataforma e tudo que ela nos fornece. Entre de vez no mundo da inteligência artificial, machine learning e agentic AI!
O Offload é muito mais do que um novo produto, é uma nova forma de fazermos tecnologia.
Use e abuse dessas capacidades!
Obrigado, time Docker 💙
