Cómo mejorar el rendimiento de los ejecutores de GitLab

Los canales de integración continua y entrega continua (CI/CD) son la base del desarrollo de software moderno y automatizan tareas como probar, crear e implementar aplicaciones. GitLab, una plataforma DevOps ampliamente utilizada, aprovecha Ejecutores de GitLab para ejecutar estos trabajos. Sin embargo, los ejecutores de bajo rendimiento pueden generar procesos lentos, implementaciones demoradas y una menor productividad, todo lo cual puede obstaculizar la capacidad de su equipo para realizar entregas a tiempo.

Por ejemplo, una conocida empresa de tecnología financiera recientemente enfrentó importantes retrasos en su proceso de tramitación debido a ejecutores de baja potencia, lo que resultó en una Caída del 30% en la productividad de los desarrolladoresLos ingenieros pasaban más tiempo esperando las compilaciones que escribiendo código, lo que retrasaba el lanzamiento de funciones y afectaba la satisfacción del cliente.

Si este escenario le resulta familiar, no está solo. Muchos usuarios de GitLab enfrentan desafíos similares causados por recursos de CPU limitados, memoria insuficiente o cuellos de botella en la red. ¿La buena noticia? Con las estrategias adecuadas, puede mejorar drásticamente el rendimiento del ejecutor.

Comprender el rendimiento de GitLab Runner

¿Dónde operan tus ejecutores de GitLab?

Los ejecutores de GitLab pueden ser: administrado por GitLab.com or autohospedada:

Ejecutores administrados de GitLab.com: Normalmente se ejecutan en infraestructura compartida con recursos limitados (por ejemplo, 2 CPU y 2 GB de RAM). Son prácticas, pero no ideales para procesos que consumen muchos recursos.
Corredores autoorganizados: Proporcionan más control, lo que le permite asignar recursos adaptados a su carga de trabajo de CI/CD. Sin embargo, requieren configuración y mantenimiento adicionales.

Para identificar posibles problemas de rendimiento, considere realizar pruebas con un ejecutor alojado en su propio servidor con recursos suficientes. Al monitorear este entorno, puede determinar si el rendimiento lento se debe a limitaciones de recursos o ineficiencias del flujo de trabajo.

Técnicas probadas para optimizar el rendimiento de GitLab Runner

1. Paralelizar trabajos para una ejecución más rápida

Antes de la optimización:
Muchos pipelines ejecutan trabajos secuencialmente, lo que crea retrasos innecesarios.


Copiadoetapas: - compilación - prueba - implementación compilación: etapa: compilación script: - echo "Compilando el proyecto..." - ./build.sh prueba: etapa: prueba script: - echo "Ejecutando pruebas..." - ./test.sh implementación: etapa: implementación script: - echo "Desplegando el proyecto..." - ./deploy.sh
stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."
    - ./build.sh

test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./test.sh

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying the project..."
    - ./deploy.sh

Versión optimizada:
Al paralelizar trabajos dentro de la misma etapa, las tareas independientes (por ejemplo, pruebas unitarias y pruebas de integración) pueden ejecutarse simultáneamente, lo que reduce significativamente el tiempo total del proceso.


Copiadoetapas: - compilación - prueba - implementación compilación: etapa: compilación script: - echo "Compilando el proyecto..." - ./build.sh prueba_unitaria: etapa: prueba script: - echo "Ejecutando pruebas unitarias..." - ./unit_test.sh prueba_integración: etapa: prueba script: - echo "Ejecutando pruebas de integración..." - ./integration_test.sh implementación: etapa: implementación script: - echo "Implementando el proyecto..." - ./deploy.sh
stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - echo "Building the project..."
    - ./build.sh

unit_test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running unit tests..."
    - ./unit_test.sh

integration_test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running integration tests..."
    - ./integration_test.sh

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - echo "Deploying the project..."
    - ./deploy.sh

2. Dependencias de precompilación y caché

Reconstruir imágenes de Docker o volver a descargar dependencias para cada ejecución del pipeline es ineficiente.

Antes de la optimización:
Las dependencias se instalan repetidamente durante cada ejecución del pipeline.


Copiadoetapas: - compilación - prueba - implementación compilación: etapa: compilación script: - docker build -t my-app . - docker run my-app npm install prueba: etapa: prueba script: - docker run my-app npm test implementación: etapa: implementación script: - docker run my-app npm run implementación
stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  script:
    - docker build -t my-app .
    - docker run my-app npm install

test:
  stage: test
  script:
    - docker run my-app npm test

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - docker run my-app npm run deploy

Versión optimizada:
Agrega una etapa de preconstrucción para almacenar en caché las dependencias y reutilizarlas en las etapas posteriores del proceso.


Copiadoetapas: - precompilación - compilación - prueba - implementación precompilación: etapa: precompilación script: - docker build -t mi-aplicación . - docker create --name contenedor-mi-aplicación mi-aplicación - docker cp package.json contenedor-mi-aplicación:/aplicación/ - docker cp package-lock.json contenedor-mi-aplicación:/aplicación/ - docker start contenedor-mi-aplicación - docker exec contenedor-mi-aplicación npm install - docker commit contenedor-mi-aplicación mi-aplicación-con-deps - docker rm contenedor-mi-aplicación compilación: etapa: compilación script: - docker run contenedor-mi-aplicación-con-deps npm run compilación prueba: etapa: prueba script: - docker run contenedor-mi-aplicación-con-deps npm test implementar: etapa: implementar script: - docker run contenedor-mi-aplicación-con-deps npm run implementar
stages:
  - prebuild
  - build
  - test
  - deploy

prebuild:
  stage: prebuild
  script:
    - docker build -t my-app .
    - docker create --name my-app-container my-app
    - docker cp package.json my-app-container:/app/
    - docker cp package-lock.json my-app-container:/app/
    - docker start my-app-container
    - docker exec my-app-container npm install
    - docker commit my-app-container my-app-with-deps
    - docker rm my-app-container

build:
  stage: build
  script:
    - docker run my-app-with-deps npm run build

test:
  stage: test
  script:
    - docker run my-app-with-deps npm test

deploy:
  stage: deploy
  script:
    - docker run my-app-with-deps npm run deploy

Este enfoque evita instalaciones de dependencias repetitivas, lo que reduce drásticamente los tiempos de procesamiento.

3. Maximice la utilización de la CPU con subprocesos múltiples

Muchos pipelines de CI/CD no logran utilizar todos los recursos de CPU disponibles de manera efectiva.

Antes de la optimización:
Las pruebas se ejecutan secuencialmente, subutilizando los núcleos disponibles.


Copiadoprueba: etapa: prueba script: - echo "Ejecutando pruebas..." - ./run_tests.sh
test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./run_tests.sh

Versión optimizada:
Habilite la ejecución paralela dentro del conjunto de pruebas para aprovechar el subprocesamiento múltiple.


Copiadoprueba: etapa: prueba script: - echo "Ejecutando pruebas..." - ./run_tests.sh --parallel
test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./run_tests.sh --parallel

4. Implementar técnicas avanzadas de almacenamiento en caché

La reutilización de datos de ejecuciones de tuberías anteriores puede producir mejoras significativas en el rendimiento.

Almacenamiento en caché de imágenes de Docker:Almacene en caché las imágenes base para evitar reconstruirlas repetidamente.
Almacenamiento en caché S3 o HTTP:Almacene artefactos de compilación externamente para su reutilización.
Almacenamiento en caché de canalización:Utilice el mecanismo de almacenamiento en caché nativo de GitLab para guardar y reutilizar los resultados del trabajo.

Ejemplo: Una gran empresa de comercio electrónico redujo los tiempos de procesamiento en 40% simplemente almacenando en caché las imágenes de Docker.

5. Garantizar recursos suficientes

Los ejecutores lentos suelen ser resultado de una cantidad insuficiente de CPU, RAM o capacidad de red.

Solución:
Actualice a un corredor con hardware más potente u opte por un Corredor basado en la nube de alto rendimiento Como Cloud-Runner. Estas soluciones proporcionan recursos optimizados para los procesos de CI/CD, lo que garantiza una ejecución más fluida.

Conclusión

Para optimizar los ejecutores de GitLab, es necesario identificar cuellos de botella en el rendimiento, paralelizar tareas, almacenar en caché las dependencias y aprovechar los recursos adecuados del sistema. Al implementar estas estrategias, los equipos pueden mejorar significativamente la eficiencia de su flujo de trabajo de CI/CD, lo que genera implementaciones más rápidas y un proceso de desarrollo más productivo.

¿Por qué elegir Cloud-Runner?

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