Les pipelines d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD) sont au cœur du développement logiciel moderne, automatisant des tâches telles que les tests, la création et le déploiement d'applications. GitLab, une plateforme DevOps largement utilisée, exploite Exécuteurs GitLab pour exécuter ces tâches. Cependant, des exécuteurs peu performants peuvent entraîner des pipelines lents, des déploiements retardés et une baisse de productivité, autant de facteurs qui peuvent entraver la capacité de votre équipe à livrer à temps.
Par exemple, une société fintech bien connue a récemment été confrontée à des retards majeurs dans son pipeline en raison de coureurs sous-alimentés, ce qui a entraîné une Baisse de 30 % de la productivité des développeursLes ingénieurs ont passé plus de temps à attendre les builds qu'à écrire du code, ce qui a retardé la sortie des fonctionnalités et eu un impact sur la satisfaction des clients.
Si ce scénario vous semble familier, vous n'êtes pas seul. De nombreux utilisateurs de GitLab sont confrontés à des défis similaires causés par des ressources CPU limitées, une mémoire insuffisante ou des goulots d'étranglement du réseau. La bonne nouvelle ? Avec les bonnes stratégies, vous pouvez améliorer considérablement les performances de l'exécuteur.
Comprendre les performances de GitLab Runner
Où fonctionnent vos exécuteurs GitLab ?
Les exécuteurs GitLab peuvent être soit géré par GitLab.com or auto-hébergé:
- Exécuteurs gérés par GitLab.com: Généralement exécuté sur une infrastructure partagée avec des ressources limitées (par exemple, 2 processeurs et 2 Go de RAM). Pratique, mais pas idéal pour les pipelines gourmands en ressources.
- Coureurs auto-organisés: Offrez plus de contrôle, en vous permettant d'allouer des ressources adaptées à votre charge de travail CI/CD. Cependant, ils nécessitent une configuration et une maintenance supplémentaires.
Pour identifier les problèmes de performances potentiels, envisagez d'effectuer des tests avec un exécuteur auto-hébergé sur un serveur doté de ressources suffisantes. En surveillant cet environnement, vous pouvez déterminer si les performances lentes proviennent de limitations de ressources ou d'inefficacités du pipeline.
Techniques éprouvées pour optimiser les performances de GitLab Runner
1. Paralléliser les tâches pour une exécution plus rapide
Avant l'optimisation :
De nombreux pipelines exécutent les tâches de manière séquentielle, créant ainsi des retards inutiles.
Copié!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
Version optimisée :
En parallélisant les tâches au sein de la même étape, des tâches indépendantes (par exemple, les tests unitaires et les tests d'intégration) peuvent s'exécuter simultanément, réduisant ainsi considérablement le temps total du pipeline.
Copié!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. Dépendances de pré-construction et de cache
La reconstruction des images Docker ou le retéléchargement des dépendances pour chaque exécution de pipeline est inefficace.
Avant l'optimisation :
Les dépendances sont installées à plusieurs reprises lors de chaque exécution du pipeline.
Copié!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
Version optimisée :
Ajouter un étape de pré-construction pour mettre en cache les dépendances et les réutiliser dans les étapes ultérieures du pipeline.
Copié!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
Cette approche évite les installations de dépendances répétitives, réduisant ainsi considérablement les temps de pipeline.
3. Maximisez l'utilisation du processeur grâce au multithreading
De nombreux pipelines CI/CD ne parviennent pas à utiliser efficacement toutes les ressources CPU disponibles.
Avant l'optimisation :
Les tests s'exécutent de manière séquentielle, sous-utilisant les cœurs disponibles.
Copié!test: stage: test script: - echo "Running tests..." - ./run_tests.sh
Version optimisée :
Activez l’exécution parallèle au sein de la suite de tests pour tirer parti du multithreading.
Copié!test: stage: test script: - echo "Running tests..." - ./run_tests.sh --parallel
4. Mettre en œuvre des techniques de mise en cache avancées
La réutilisation des données des exécutions de pipeline précédentes peut générer des améliorations significatives des performances.
- Mise en cache des images Docker:Mettre en cache les images de base pour éviter de les reconstruire à plusieurs reprises.
- Mise en cache S3 ou HTTP: Stockez les artefacts de construction en externe pour les réutiliser.
- Mise en cache du pipeline:Utilisez le mécanisme de mise en cache natif de GitLab pour enregistrer et réutiliser les sorties de tâches.
Mise en situation : Une grande entreprise de commerce électronique a réduit ses délais de traitement de 40% simplement en mettant en cache les images Docker.
5. Assurer des ressources suffisantes
Les exécutions lentes résultent souvent d'une capacité insuffisante du processeur, de la RAM ou du réseau.
Solution:
Passez à un coureur avec un matériel plus puissant ou optez pour un coureur de haute performance basé sur le cloud comme Cloud-Runner. Ces solutions fournissent des ressources optimisées pour les pipelines CI/CD, garantissant une exécution plus fluide.
Pour aller plus loin
L'optimisation des exécuteurs GitLab implique l'identification des goulots d'étranglement des performances, la parallélisation des tâches, la mise en cache des dépendances et l'exploitation des ressources système adéquates. En mettant en œuvre ces stratégies, les équipes peuvent améliorer considérablement l'efficacité de leur pipeline CI/CD, ce qui conduit à des déploiements plus rapides et à un processus de développement plus productif.
Pourquoi choisir Cloud-Runner ?
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