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GitLab Shared Runners: conveniencia a un costo
Los ejecutores compartidos de GitLab ofrecen una manera fácil y rentable de ejecutar pipelines de CI/CD, en particular para proyectos pequeños y medianos. Sin embargo, muchos usuarios experimentan un rendimiento frustrantemente lento, lo que puede provocar el incumplimiento de plazos y una reducción de la productividad.
¿Por qué sucede esto? Analicemos las razones principales que explican la lentitud de los ejecutores compartidos de GitLab.
1. Recursos limitados
Los ejecutores compartidos de GitLab funcionan en n1-estándar-1 instancias de Google Cloud Platform (GCP). Estas instancias proporcionan recursos mínimos del sistema, como:
- 1 CPU virtuales
- 3.75 GB de memoria
En el caso de los procesos que implican tareas que requieren un uso intensivo de recursos informáticos (como compilaciones de gran tamaño, conjuntos de pruebas complejos o creación de imágenes de Docker), estos recursos limitados pueden convertirse rápidamente en un cuello de botella. Además, si se ejecutan varios trabajos en el mismo ejecutor, la contención de recursos degrada aún más el rendimiento.
2. Falta de multiproceso
Los ejecutores compartidos de GitLab están limitados a un solo núcleo, lo que hace ejecución paralela imposibleLas tareas que dependen de subprocesamiento múltiple, como ejecutar conjuntos de pruebas en paralelo o crear proyectos con alta simultaneidad, son significativamente más lentas.
Por ejemplo:
- Un corredor compartido puede tomar el doble de largo para ejecutar pruebas en comparación con un ejecutor multiproceso.
- Los procesos con gran consumo de recursos informáticos experimentan cuellos de botella debido a la ausencia de procesamiento multinúcleo.
3. Retrasos en la programación
Los corredores compartidos operan en instancias preemptibles, lo que significa que GCP puede finalizarlas o pausarlas en cualquier momento. Esto puede provocar lo siguiente:
- Tiempos de espera más largos para puestos de trabajo, especialmente durante períodos de alta demanda.
- Horas de inicio impredecibles, lo que dificulta la planificación eficaz de los ductos.
Las situaciones de alta demanda también pueden dar lugar a Priorización de trabajos para otros usuarios, retrasando aún más sus tuberías.
4. Gastos generales de virtualización
Los ejecutores compartidos se virtualizan, lo que agrega una capa de abstracción entre el hardware y el contenedor que ejecuta el trabajo. Esto presenta:
- Sobrecarga de rendimiento, ralentizando la ejecución del trabajo.
- Acceso limitado a recursos de hardware, ya que los ejecutores virtualizados no tienen acceso directo a la capacidad total de la máquina host.
Esta sobrecarga puede parecer insignificante para tareas más pequeñas, pero se convierte en un obstáculo importante para los procesos que consumen muchos recursos.
5. Modelo de negocio de GitLab
Los ejecutores compartidos de GitLab siguen un modelo de facturación por minuto, lo que significa que hay pocos incentivos financieros para que GitLab priorice el rendimiento de los ejecutores compartidos. Esto conduce a:
- Contención de recursos, ya que los corredores compartidos están diseñados para servir a múltiples usuarios simultáneamente.
- Inversiones mínimas en modernización de infraestructura para corredores compartidos.
Como resultado, los ejecutores compartidos a menudo carecen de la estabilidad, confiabilidad y velocidad necesarias para los procesos de CI/CD de alto rendimiento.
Desafíos adicionales
Más allá de las limitaciones anteriores, los corredores compartidos también pueden sufrir:
- Problemas de estabilidad:Tiempos de inactividad inesperados o problemas de actualización, ya que no tiene control directo sobre la infraestructura del ejecutor.
- Conflictos de compatibilidad:Los trabajos de varios usuarios que comparten el mismo ejecutor pueden generar incompatibilidades, lo que afecta aún más la confiabilidad.
La solución: corredores de alto rendimiento y dedicados
Si bien los ejecutores compartidos de GitLab son un buen punto de partida, las necesidades serias de CI/CD requieren una mejor alternativa. Corredor de nubes ofrece corredores dedicados optimizados para la velocidad y la eficiencia.
¿Por qué elegir Cloud-Runner?
- Los recursos dedicados:Cada corredor es exclusivo de sus tuberías, lo que elimina la contención de recursos.
- Soporte para subprocesos múltiples:Utilice al máximo el procesamiento de múltiples núcleos para una ejecución más rápida.
- Redes de alta velocidad:Reducir drásticamente los tiempos de espera en el pipeline.
- Rendimiento predecible:Evite retrasos en la programación y garantice la confiabilidad.
Impacto en el mundo real
Un gran cliente empresarial cambió recientemente a Cloud-Runner y experimentó lo siguiente:
- Construcciones un 50% más rápidas Gracias al multihilo.
- Cero tiempos de espera, lo que permite implementaciones predecibles y oportunas.
- Productividad mejorada para los desarrolladores, ya que los equipos ya no perdían tiempo esperando los pipelines.
Conclusión
Si bien los ejecutores compartidos de GitLab brindan una solución simple y gratuita para los pipelines de CI/CD, sus limitaciones inherentes los hacen inadecuados para cargas de trabajo que consumen muchos recursos o entornos de alta demanda. Si su equipo está lidiando con pipelines lentos, es hora de considerar actualizar a un Solución de corredor dedicada como uno Corredor de nubes.
Con Cloud-Runner, puedes:
- Reduzca los tiempos de procesamiento de tuberías hasta en 10x.
- Disfrute de una infraestructura confiable y de alto rendimiento.
- Concéntrese en entregar el código, no en esperar las compilaciones.
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