Come aumentare le prestazioni dei tuoi GitLab Runner

Le pipeline di Continuous Integration e Continuous Delivery (CI/CD) sono al centro dello sviluppo software moderno, automatizzando attività come test, creazione e distribuzione di applicazioni. GitLab, una piattaforma DevOps ampiamente utilizzata, sfrutta Esecutori di GitLab per eseguire questi lavori. Tuttavia, i runner poco performanti possono portare a pipeline lente, distribuzioni ritardate e produttività ridotta, tutti fattori che possono ostacolare la capacità del tuo team di consegnare in tempo.

Ad esempio, una nota azienda fintech ha recentemente dovuto affrontare importanti ritardi nella pipeline a causa di runner sottodimensionati, con conseguenti Calo del 30% della produttività degli sviluppatoriGli ingegneri trascorrevano più tempo ad aspettare le build che a scrivere codice, il che ritardava il rilascio delle funzionalità e influiva sulla soddisfazione dei clienti.

Se questo scenario ti suona familiare, non sei il solo. Molti utenti di GitLab affrontano sfide simili causate da risorse CPU limitate, memoria insufficiente o colli di bottiglia di rete. La buona notizia? Con le giuste strategie, puoi migliorare notevolmente le prestazioni del runner.

Comprensione delle prestazioni di GitLab Runner

Dove operano i tuoi GitLab Runner?

I runner GitLab possono essere: gestito da GitLab.com or self-hosted:

GitLab.com Gestito Runners: In genere viene eseguito su infrastrutture condivise con risorse limitate (ad esempio, 2 CPU e 2 GB di RAM). Conveniente ma non ideale per pipeline ad alta intensità di risorse.
Corridori auto-ospitati: Offrono un maggiore controllo, consentendoti di allocare risorse su misura per il tuo carico di lavoro CI/CD. Tuttavia, richiedono configurazione e manutenzione aggiuntive.

Per identificare potenziali problemi di prestazioni, prendi in considerazione di testare con un runner self-hosted su un server con risorse adeguate. Monitorando questo ambiente, puoi determinare se le prestazioni lente derivano da limitazioni di risorse o inefficienze della pipeline.

Tecniche comprovate per ottimizzare le prestazioni di GitLab Runner

1. Parallelizzare i lavori per un'esecuzione più rapida

Prima dell'ottimizzazione:
Molte pipeline eseguono i lavori in sequenza, creando inutili ritardi.


Copiato!fasi: - build - test - distribuzione build: fase: script di build: - echo "Creazione del progetto..." - ./build.sh test: fase: script di test: - echo "Esecuzione dei test..." - ./test.sh distribuzione: fase: script di distribuzione: - echo "Distribuzione del progetto..." - ./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

Versione ottimizzata:
Parallelizzando i lavori all'interno della stessa fase, è possibile eseguire contemporaneamente attività indipendenti (ad esempio test unitari e test di integrazione), riducendo significativamente il tempo totale della pipeline.


Copiato!fasi: - build - test - distribuzione build: fase: script di build: - echo "Creazione del progetto..." - ./build.sh unit_test: fase: script di test: - echo "Esecuzione dei test unitari..." - ./unit_test.sh integration_test: fase: script di test: - echo "Esecuzione dei test di integrazione..." - ./integration_test.sh distribuzione: fase: script di distribuzione: - echo "Distribuzione del progetto..." - ./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. Dipendenze di precompilazione e cache

Ricostruire le immagini Docker o riscaricare le dipendenze per ogni esecuzione della pipeline è inefficiente.

Prima dell'ottimizzazione:
Le dipendenze vengono installate ripetutamente durante ogni esecuzione della pipeline.


Copiato!fasi: - build - test - distribuzione build: fase: build script: - docker build -t my-app . - docker run my-app npm install test: fase: test script: - docker run my-app npm test distribuzione: fase: distribuzione script: - docker run my-app npm run distribuzione
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

Versione ottimizzata:
Aggiungere un fase di pre-costruzione per memorizzare nella cache le dipendenze e riutilizzarle nelle fasi successive della pipeline.


Copiato!fasi: - precompilazione - compilazione - test - distribuzione precompilazione: fase: script di precompilazione: - 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 compilazione: fase: script di compilazione: - docker run my-app-with-deps npm run compilazione test: fase: script di test: - docker run my-app-with-deps npm test distribuzione: fase: script di distribuzione: - docker run my-app-with-deps npm run distribuzione
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

Questo approccio evita installazioni ripetitive delle dipendenze, riducendo drasticamente i tempi di pipeline.

3. Massimizza l'utilizzo della CPU con il multi-threading

Molte pipeline CI/CD non riescono a utilizzare in modo efficace tutte le risorse della CPU disponibili.

Prima dell'ottimizzazione:
I test vengono eseguiti in sequenza, sottoutilizzando i core disponibili.


Copiato!test: fase: script di test: - echo "Esecuzione test..." - ./run_tests.sh
test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./run_tests.sh

Versione ottimizzata:
Abilitare l'esecuzione parallela all'interno della suite di test per sfruttare il multi-threading.


Copiato!test: fase: script di test: - echo "Esecuzione test..." - ./run_tests.sh --parallel
test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./run_tests.sh --parallel

4. Implementare tecniche di caching avanzate

Il riutilizzo dei dati provenienti da precedenti esecuzioni di pipeline può apportare notevoli miglioramenti alle prestazioni.

Memorizzazione nella cache delle immagini Docker: Memorizza nella cache le immagini di base per evitare di doverle ricostruire ripetutamente.
Memorizzazione nella cache S3 o HTTP: Memorizza gli artefatti di build esternamente per riutilizzarli.
Caching della pipeline: Utilizza il meccanismo di memorizzazione nella cache nativo di GitLab per salvare e riutilizzare gli output dei lavori.

Esempio: Una grande azienda di e-commerce ha ridotto i tempi di pipeline di 40% semplicemente memorizzando nella cache le immagini Docker.

5. Garantire risorse sufficienti

La lentezza dei programmi è spesso dovuta a una capacità insufficiente della CPU, della RAM o della rete.

Soluzione:
Passa a un modello con hardware più potente oppure opta per un runner basato su cloud ad alte prestazioni come Cloud-Runner. Queste soluzioni forniscono risorse ottimizzate per pipeline CI/CD, garantendo un'esecuzione più fluida.

Conclusione

L'ottimizzazione dei runner GitLab implica l'identificazione dei colli di bottiglia delle prestazioni, la parallelizzazione delle attività, la memorizzazione nella cache delle dipendenze e lo sfruttamento di risorse di sistema adeguate. Implementando queste strategie, i team possono migliorare significativamente l'efficienza della pipeline CI/CD, ottenendo distribuzioni più rapide e un processo di sviluppo più produttivo.

Perché scegliere Cloud-Runner?

Se siete alla ricerca di un soluzione di corridore ad alte prestazioni che elimina le pipeline lente e garantisce un'efficienza senza pari, Cloud-Runner è qui per aiutarti.

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