【ITニュース解説】I Deployed 12 Docker Containers on 1GB RAM — The Results Were Ridiculous

システムエンジニアを目指す初心者の皆さんにとって、サーバーやアプリケーションを動かすための「リソース」という言葉は、非常に重要だ。特に「メモリ（RAM）」は、アプリケーションがスムーズに動作するために不可欠な要素である。一般的に、より多くのアプリケーションを動かしたり、より複雑な処理をさせたりするには、たくさんのメモリが必要だと考えられている。そんな中で、「1GBのメモリしか持たない環境で、12個ものDockerコンテナを動かしたらどうなるか？」という、一見すると無謀な挑戦が行われた。そして、その結果は多くの人々にとって驚くべきものだった。

この挑戦の目的は、限られたリソース環境、具体的にはわずか1GBのRAMで、どれだけのDockerコンテナを運用できるかを探ることだった。システム開発やテストの現場では、必ずしも潤沢なリソースが用意できるわけではない。特に、古いサーバーを再利用したり、費用を抑えたい場合に、低リソース環境での効率的な運用技術が求められることがある。筆者は、この実験を通して、その可能性と限界、そして具体的な最適化の教訓を明らかにしようとした。

実験環境として、まず軽量なオペレーティングシステムであるUbuntu Serverが選ばれた。そして、このわずか1GBの物理RAMを補うために、2GBの「スワップ領域」が設定された。スワップ領域とは、物理RAMが不足した際に、ハードディスクの一部を一時的にRAMのように利用する仕組みである。物理RAMに比べると処理速度は格段に遅いが、システムが完全にフリーズしたりクラッシュしたりするのを防ぐ上で非常に重要な役割を果たす。Dockerコンテナの管理には、Webブラウザから手軽に操作できるPortainerが導入され、複数のコンテナを一つの入り口で受け止め、適切なコンテナに振り分ける役割として、リバースプロキシのNginxが配置された。

この環境でデプロイされた12個のDockerコンテナは多岐にわたる。具体的には、WordPressとMySQLを組み合わせたウェブサイトが2セット、Node.jsベースのAPIサーバー、Pythonスクリプトを実行するコンテナ、PostgreSQLデータベース、高速キャッシュのRedis、システム監視ツールのPrometheusとGrafana、そして先述のNginxとPortainerが含まれていた。これら合計12個のコンテナを、たった1GBの物理RAMと2GBのスワップ領域で動かすという試みは、多くのシステムエンジニアにとって非常識に映るかもしれない。

実験の結果は、まさに「とんでもない」ものだった。システムは確かに動作し続けたのだ。CPUの使用率は高くなる傾向にあったが、完全に飽和するわけではなく、アイドル時間もいくらか残っていたため、システムが完全に停止することなく、各サービスが最低限の応答を維持できた。最も顕著だったのはRAMの使用状況だ。物理RAMの1GBはほぼ常に使い切られた状態だったが、設定された2GBのスワップ領域が非常に効果的に機能した。物理RAMに収まりきらないデータは、次々にスワップ領域に書き出され、システム全体のクラッシュを防いだ。これは、スワップ領域が低リソース環境において、システムの安定性を保つための生命線となりうることを明確に示した。

しかし、良い面ばかりではなかった。スワップ領域はハードディスクを利用するため、物理RAMに比べてアクセス速度が圧倒的に遅い。そのため、スワップが頻繁に発生すると、システム全体のパフォーマンス、特にディスクI/O（データの読み書き速度）が大幅に低下した。これは、特にデータベースのような頻繁なデータアクセスを必要とするコンテナにおいて、処理速度のボトルネックとなり、ユーザー体験の悪化につながる可能性がある。つまり、動かすことはできたが、高速で快適な動作を保証するものではなかったということだ。

この実験から得られた最適化の教訓は、低リソース環境でDockerコンテナを運用する上で非常に価値がある。まず、スワップの賢い利用が挙げられる。スワップはシステムの安定性維持に不可欠だが、パフォーマンス低下を招くため、そのサイズや利用頻度を慎重に管理する必要がある。次に、軽量なDockerイメージの選択が重要だ。例えば、標準のUbuntuベースのイメージではなく、よりフットプリントの小さいAlpine Linuxベースのイメージを選ぶことで、コンテナ自体のメモリ消費量を削減できる。

さらに、アプリケーション自体のチューニングも効果的である。例えば、MySQLのようなデータベースでは、メモリバッファのサイズを環境に合わせて調整することで、メモリ消費を抑えることが可能だ。不要なサービスや機能を停止することも、リソース節約には欠かせない。各コンテナに割り当てるCPUやメモリの上限を、Docker Composeなどの設定ファイルで明示的に指定する「リソース制限」も有効な戦略だ。これにより、特定のコンテナが暴走して他のコンテナのリソースを食いつぶすのを防ぎ、限られたリソースを公平に分配できる。

そして最も重要なのは、継続的な監視である。PrometheusやGrafanaのような監視ツールを活用し、CPU、RAM、ディスクI/O、スワップの使用状況をリアルタイムで把握することで、どこにボトルネックがあるのか、どのコンテナがリソースを大量に消費しているのかを特定し、適切な対策を講じることが可能になる。

結論として、この実験は、わずか1GBのRAMという非常に限られたリソースでも、工夫次第で12個ものDockerコンテナを「動かすことが可能」であることを示した。これは、特に開発やテスト環境において、低コストで複数のサービスをシミュレートする際に非常に役立つ知見である。しかし、この成果はあくまで「動く」というレベルであり、パフォーマンスは犠牲になる。本番環境で安定した高速なサービスを提供するためには、やはり十分なリソース投資が推奨される。この実験は、リソースの限界を知り、その中でいかに効率的にシステムを構築・運用するかという、システムエンジニアにとって非常に重要な課題に対する実践的なアプローチと、具体的な最適化のヒントを提供してくれるものと言えるだろう。