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GitLab Shared Runners: Komfort hat seinen Preis
GitLab Shared Runner bieten eine einfache und kostengünstige Möglichkeit, CI/CD-Pipelines auszuführen, insbesondere für kleine bis mittelgroße Projekte. Viele Benutzer erleben jedoch eine frustrierend langsame Leistung, was zu verpassten Terminen und verringerter Produktivität führen kann.
Warum ist das so? Lassen Sie uns die Hauptgründe für die Langsamkeit der GitLab Shared Runner näher betrachten.
1. Begrenzte Ressourcen
GitLab Shared Runner laufen auf n1-Standard-1 Instanzen von Google Cloud Platform (GCP). Diese Instanzen bieten minimale Systemressourcen, wie zum Beispiel:
- 1 vCPU
- 3.75 GB Speicher
Bei Pipelines mit rechenintensiven Aufgaben – wie großen Builds, komplexen Testsuiten oder der Erstellung von Docker-Images – können diese begrenzten Ressourcen schnell zu einem Engpass werden. Wenn mehrere Jobs auf demselben Runner ausgeführt werden, kommt es zudem zu Ressourcenkonflikten, die die Leistung weiter beeinträchtigen.
2. Fehlendes Multithreading
Die gemeinsam genutzten GitLab-Runner sind auf einen einzigen Kern beschränkt, was parallele Ausführung nicht möglich. Aufgaben, die auf Multithreading basieren, wie das parallele Ausführen von Test-Suiten oder das Erstellen von Projekten mit hoher Parallelität, sind erheblich langsamer.
Beispielsweise:
- Ein gemeinsam genutzter Läufer kann doppelt so lang um Tests im Vergleich zu einem Multithread-Runner auszuführen.
- Bei rechenintensiven Pipelines kommt es aufgrund fehlender Multi-Core-Verarbeitung zu Engpässen.
3. Terminverzögerungen
Gemeinsam genutzte Läufer arbeiten auf präemptive Instanzen, was bedeutet, dass sie jederzeit von GCP beendet oder angehalten werden können. Dies kann folgende Folgen haben:
- Längere Wartezeiten nach Arbeitsplätzen, insbesondere in Zeiten mit hoher Nachfrage.
- Unvorhersehbare Startzeiten, was eine effektive Planung von Pipelines erschwert.
Situationen mit hoher Nachfrage können auch dazu führen, Jobpriorisierung für andere Benutzer, was zu weiteren Verzögerungen Ihrer Pipelines führt.
4. Virtualisierungs-Overhead
Gemeinsam genutzte Runner werden virtualisiert, wodurch eine Abstraktionsebene zwischen der Hardware und dem Container, in dem Ihr Job ausgeführt wird, hinzugefügt wird. Dies führt zu:
- Performance-Overhead, wodurch die Auftragsausführung verlangsamt wird.
- Eingeschränkter Zugriff auf Hardwareressourcen, da virtualisierte Runner keinen direkten Zugriff auf die volle Kapazität der Host-Maschine haben.
Dieser Mehraufwand mag bei kleineren Aufgaben vernachlässigbar erscheinen, wird jedoch bei ressourcenintensiven Pipelines zu einem großen Hindernis.
5. Das Geschäftsmodell von GitLab
Die gemeinsam genutzten Runner von GitLab folgen einem Abrechnung pro Minute, was bedeutet, dass es für GitLab kaum finanzielle Anreize gibt, die Leistung gemeinsam genutzter Runner zu priorisieren. Dies führt zu:
- Ressourcenkonflikt, da Shared Runner dafür ausgelegt sind, mehrere Benutzer gleichzeitig zu bedienen.
- Minimale Investitionen in die Aufrüstung der Infrastruktur für gemeinsam genutzte Läufer.
Daher mangelt es Shared Runnern häufig an der Stabilität, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit, die für leistungsstarke CI/CD-Pipelines erforderlich sind.
Zusätzliche Herausforderungen
Über die oben genannten Einschränkungen hinaus können bei Shared Runnern auch folgende Probleme auftreten:
- Stabilitätsprobleme: Unerwartete Ausfallzeiten oder Aktualisierungsprobleme, da Sie keine direkte Kontrolle über die Infrastruktur des Läufers haben.
- Kompatibilitätskonflikte: Jobs von mehreren Benutzern, die denselben Runner gemeinsam nutzen, können zu Inkompatibilitäten führen und so die Zuverlässigkeit weiter beeinträchtigen.
Die Lösung: Engagierte Hochleistungsläufer
Während die gemeinsam genutzten GitLab-Runner einen guten Ausgangspunkt darstellen, erfordern ernsthafte CI/CD-Anforderungen eine bessere Alternative. Wolkenläufer bietet dedizierte Läufer, die auf Geschwindigkeit und Effizienz optimiert sind.
Warum Cloud-Runner wählen?
- Dedizierte Ressourcen: Jeder Runner ist exklusiv für Ihre Pipelines, wodurch Ressourcenkonflikte vermieden werden.
- Multithreading-Unterstützung: Nutzen Sie die Multi-Core-Verarbeitung voll aus, um eine schnellere Ausführung zu erreichen.
- Hochgeschwindigkeitsnetzwerke: Reduzieren Sie die Wartezeiten in der Pipeline drastisch.
- Vorhersehbare Leistung: Vermeiden Sie Planungsverzögerungen und stellen Sie Zuverlässigkeit sicher.
Auswirkungen auf die reale Welt
Ein großer Unternehmenskunde ist vor Kurzem zu Cloud-Runner gewechselt und hat folgende Erfahrung gemacht:
- 50 % schnellere Builds dank Multithreading.
- Keine Wartezeiten, wodurch vorhersehbare und zeitgerechte Bereitstellungen ermöglicht werden.
- Verbesserte Entwicklerproduktivität, da die Teams keine Zeit mehr mit dem Warten auf Pipelines verschwendeten.
Fazit
Während GitLab Shared Runner eine einfache und kostenlose Lösung für CI/CD-Pipelines bieten, sind sie aufgrund ihrer inhärenten Einschränkungen für ressourcenintensive Workloads oder anspruchsvolle Umgebungen ungeeignet. Wenn Ihr Team mit langsamen Pipelines zu tun hat, ist es an der Zeit, ein Upgrade auf eine Dedizierte Runner-Lösung Gefällt mir Wolkenläufer.
Mit Cloud-Runner können Sie:
- Reduzieren Sie die Pipeline-Zeiten um bis zu 10x.
- Genießen Sie eine zuverlässige, leistungsstarke Infrastruktur.
- Konzentrieren Sie sich auf die Bereitstellung des Codes und warten Sie nicht auf Builds.
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