Como aumentar o desempenho dos seus GitLab Runners

Os pipelines de Integração Contínua e Entrega Contínua (CI/CD) estão no centro do desenvolvimento de software moderno, automatizando tarefas como teste, construção e implantação de aplicativos. O GitLab, uma plataforma DevOps amplamente usada, aproveita Corredores do GitLab para executar esses trabalhos. No entanto, executores de baixo desempenho podem levar a pipelines lentos, implantações atrasadas e produtividade reduzida — tudo isso pode prejudicar a capacidade da sua equipe de entregar no prazo.

Por exemplo, uma conhecida empresa de tecnologia financeira enfrentou recentemente grandes atrasos no pipeline devido a corredores com pouca potência, resultando em Queda de 30% na produtividade do desenvolvedor. Os engenheiros gastavam mais tempo esperando por compilações do que escrevendo código, o que atrasava o lançamento de recursos e afetava a satisfação do cliente.

Se esse cenário parece familiar, você não está sozinho. Muitos usuários do GitLab enfrentam desafios semelhantes causados por recursos limitados de CPU, memória insuficiente ou gargalos de rede. A boa notícia? Com as estratégias certas, você pode melhorar drasticamente o desempenho do runner.

Compreendendo o desempenho do GitLab Runner

Onde seus executores do GitLab operam?

Os executores do GitLab podem ser gerenciado por GitLab.com or auto-hospedado:

Corredores gerenciados do GitLab.com: Normalmente executado em infraestrutura compartilhada com recursos limitados (por exemplo, 2 CPUs e 2 GB de RAM). Conveniente, mas não ideal para pipelines com uso intensivo de recursos.
Corredores auto-hospedados: Fornece mais controle, permitindo que você aloque recursos adaptados à sua carga de trabalho de CI/CD. No entanto, eles exigem configuração e manutenção adicionais.

Para identificar potenciais problemas de desempenho, considere testar com um runner auto-hospedado em um servidor com bons recursos. Ao monitorar esse ambiente, você pode determinar se o desempenho lento decorre de limitações de recursos ou ineficiências de pipeline.

Técnicas comprovadas para otimizar o desempenho do GitLab Runner

1. Paralelize trabalhos para execução mais rápida

Antes da otimização:
Muitos pipelines executam tarefas sequencialmente, criando atrasos desnecessários.


Copiado!estágios: - construir - testar - implantar construir: estágio: construir script: - echo "Construindo o projeto..." - ./build.sh teste: estágio: teste script: - echo "Executando testes..." - ./test.sh implantar: estágio: implantar script: - echo "Implementando o projeto..." - ./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

Versão otimizada:
Ao paralelizar trabalhos dentro do mesmo estágio, tarefas independentes (por exemplo, testes de unidade e testes de integração) podem ser executadas simultaneamente, reduzindo significativamente o tempo total do pipeline.


Copiado!estágios: - construir - testar - implantar construir: estágio: construir script: - echo "Construindo o projeto..." - ./build.sh unit_test: estágio: teste script: - echo "Executando testes de unidade..." - ./unit_test.sh integration_test: estágio: teste script: - echo "Executando testes de integração..." - ./integration_test.sh implantar: estágio: implantar script: - echo "Implementando o projeto..." - ./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. Dependências de pré-construção e cache

Reconstruir imagens do Docker ou baixar novamente dependências para cada execução de pipeline é ineficiente.

Antes da otimização:
Dependências são instaladas repetidamente durante cada execução do pipeline.


Copiado!estágios: - construir - testar - implantar construir: estágio: construir script: - docker construir -t meu-aplicativo. - docker executar meu-aplicativo npm instalar teste: estágio: teste script: - docker executar meu-aplicativo npm teste implantar: estágio: implantar script: - docker executar meu-aplicativo npm executar implantar
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

Versão otimizada:
Adicionar uma fase de pré-construção para armazenar dependências em cache e reutilizá-las em estágios subsequentes do pipeline.


Copiado!estágios: - pré-construção - construção - teste - implantação pré-construção: estágio: script de pré-construção: - docker build -t meu-aplicativo. - docker create --name meu-container-de-aplicativos meu-aplicativo - docker cp package.json meu-container-de-aplicativos:/app/ - docker cp package-lock.json meu-container-de-aplicativos:/app/ - docker start meu-container-de-aplicativos - docker exec meu-container-de-aplicativos npm install - docker commit meu-container-de-aplicativos meu-aplicativo-com-deps - docker rm meu-container-de-aplicativos construção: estágio: construção script: - docker run meu-aplicativo-com-deps npm run construção teste: estágio: teste script: - docker run meu-aplicativo-com-deps npm teste implantação: estágio: implantação script: - docker run meu-aplicativo-com-deps npm run implantação
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

Essa abordagem evita instalações de dependência repetitivas, reduzindo drasticamente o tempo do pipeline.

3. Maximize a utilização da CPU com multithreading

Muitos pipelines de CI/CD não conseguem utilizar todos os recursos de CPU disponíveis de forma eficaz.

Antes da otimização:
Os testes são executados sequencialmente, subutilizando os núcleos disponíveis.


Copiado!teste: estágio: teste script: - echo "Executando testes..." - ./run_tests.sh
test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./run_tests.sh

Versão otimizada:
Habilite a execução paralela dentro do conjunto de testes para aproveitar o multithreading.


Copiado!teste: estágio: teste script: - echo "Executando testes..." - ./run_tests.sh --parallel
test:
  stage: test
  script:
    - echo "Running tests..."
    - ./run_tests.sh --parallel

4. Implementar técnicas avançadas de cache

Reutilizar dados de execuções de pipeline anteriores pode gerar melhorias significativas de desempenho.

Cache de imagem do Docker: Armazene em cache as imagens base para evitar reconstruí-las repetidamente.
Cache S3 ou HTTP: Armazene artefatos de construção externamente para reutilização.
Cache de pipeline: Use o mecanismo de cache nativo do GitLab para salvar e reutilizar saídas de trabalho.

Exemplo: Uma grande empresa de comércio eletrônico reduziu o tempo de pipeline em 40% simplesmente armazenando em cache imagens do Docker.

5. Garantir Recursos Suficientes

Execuções lentas geralmente são resultado de CPU, RAM ou capacidade de rede insuficientes.

Alternativa?
Faça um upgrade para um corredor com hardware mais potente ou opte por um corredor de alto desempenho baseado em nuvem como Cloud-Runner. Essas soluções fornecem recursos otimizados para pipelines de CI/CD, garantindo uma execução mais suave.

Conclusão

Otimizar os executores do GitLab envolve identificar gargalos de desempenho, paralelizar tarefas, armazenar dependências em cache e aproveitar recursos adequados do sistema. Ao implementar essas estratégias, as equipes podem melhorar significativamente a eficiência do pipeline de CI/CD, levando a implantações mais rápidas e a um processo de desenvolvimento mais produtivo.

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Como aumentar o desempenho dos seus executores do GitLab