Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
GitHub ActionsのGitHub-hosted Larger Runnersと他サービスと
Search
shonansurvivors
June 28, 2023
Technology
0
1.1k
GitHub ActionsのGitHub-hosted Larger Runnersと他サービスと
shonansurvivors
June 28, 2023
Tweet
Share
More Decks by shonansurvivors
See All by shonansurvivors
Adminaで実現するISMS/SOC2運用の効率化 〜 アカウント管理編 〜
shonansurvivors
0
1
SOC2取得の全体像
shonansurvivors
1
380
非エンジニアによるDevin開発のためにSREができること
shonansurvivors
0
140
SREによる隣接領域への越境とその先の信頼性
shonansurvivors
2
850
スタートアップがAWSパートナーになって得られたこと
shonansurvivors
3
1.1k
AWSで構築するCDパイプラインとその改善
shonansurvivors
5
4k
Terraformでmoduleを使わずに複数環境を構築して感じた利点
shonansurvivors
3
3.7k
クロステナントアクセスを要件とするsmartroundのマルチテナントSaaSアーキテクチャ
shonansurvivors
0
530
CodeBuildで動かすecspresso
shonansurvivors
2
4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
20250929_QaaS_vol20
mura_shin
0
110
AI ReadyなData PlatformとしてのAutonomous Databaseアップデート
oracle4engineer
PRO
0
180
Modern_Data_Stack最新動向クイズ_買収_AI_激動の2025年_.pdf
sagara
0
200
後進育成のしくじり〜任せるスキルとリーダーシップの両立〜
matsu0228
7
2.4k
関係性が駆動するアジャイル──GPTに人格を与えたら、対話を通してふりかえりを習慣化できた話
mhlyc
0
130
VCC 2025 Write-up
bata_24
0
180
SoccerNet GSRの紹介と技術応用:選手視点映像を提供するサッカー作戦盤ツール
mixi_engineers
PRO
1
180
組織観点からIAM Identity CenterとIAMの設計を考える
nrinetcom
PRO
1
180
LLM時代にデータエンジニアの役割はどう変わるか?
ikkimiyazaki
0
180
GC25 Recap+: Advancing Go Garbage Collection with Green Tea
logica0419
1
410
Where will it converge?
ibknadedeji
0
180
M5製品で作るポン置きセルラー対応カメラ
sayacom
0
150
Featured
See All Featured
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Designing for Performance
lara
610
69k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.1k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.8k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
36
2.5k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.8k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.8k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
224
10k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
303
21k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
33
2.5k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
27
2k
Transcript
GitHub dockyard(2023/8/5) GitHub Actionsの GitHub-hosted Larger Runnersと 他サービスと 株式会社スマートラウンド 山原
崇史(@shonansurvivors)
自己紹介 株式会社スマートラウンド SRE/コーポレートITチーム エンジニアリングマネージャー 山原 崇史 (やまはら たかし) 経歴等 ・SIer
→ 銀行 → Web系ベンチャー数社 → 現職 ・2023 Japan AWS Top Engineers(Software) ・AWS Startup Community Core Member 好きな技術領域 GitHub Actions / AWS / Terraform shonansurvivors
事業およびプロダクト紹介 ミッション スタートアップが可能性を最大限に発揮できる世界をつくる smartroundが実現する世界 統一化・標準化されたデータ管理によって、スタートアップと投資家双方の業務を効率化
本日のテーマ GitHub-hosted Larger Runnersと AWS CodeBuildやSelf-hostedとの比較の話
追加されたRunners 4-cores以上が選択可能に🎉 vCPUs(x86_64) Memory(RAM) Storage(SSD) OS 2 7GB 14GB Linux,
Windows 4 16GB 150GB Linux 8 32GB 300GB Linux, Windows 16 64GB 600GB Linux, Windows 32 128GB 1,200GB Linux, Windows 64 256GB 2,040GB Linux, Windows ※上記以外にmacOSあり
使い方 1. OraganizationのSettings > Actions > Runnersの設定画面でLarger Runnerを加える ◦ https://docs.github.com/en/actions/using-github-hosted-runners/managing-larger-runners#a
dding-a-larger-runner-to-an-organization 2. 追加したRunnerの名前をjobs.<job_id>.runs-on.labelsに記述する jobs: test: runs-on: labels: ubuntu-20.04-4-cores
処理時間 とあるJVM系言語でのCIの結果 (試行回数が各1回だけなのであくまで参考に ...) • 2-cores • 4-cores • 8-cores
4m 32s 5m 50s 12m 26s
気になる料金 • 2vCPUの料金の単純比例となる • Larger Runnersは無料枠の対象外なので注意 (例:Teamsの3,000分無料枠は消費されなかった ) スペック 1分あたりの料金
(Linux) 2vCPU / 7GB RAM $0.008 4vCPU / 16GB RAM $0.016 8vCPU / 32GB RAM $0.032 16vCPU / 64GB RAM $0.064 32vCPU / 128GB RAM $0.128 64vCPU / 256GB RAM $0.256
他のCIサービスとの比較 若干割高に見える? 🤔 スペック 1分あたりの料金 (Linux) 2vCPU / 7GB RAM
$0.008 4vCPU / 16GB RAM $0.016 8vCPU / 32GB RAM $0.032 16vCPU / 64GB RAM $0.064 32vCPU / 128GB RAM $0.128 64vCPU / 256GB RAM $0.256 GitHub Actions スペック 1分あたりの料金 (Linux) 2vCPU / 3GB RAM (general1.small) $0.005 4vCPU / 7GB RAM (general1.medium) $0.010 8vCPU / 15GB RAM (general1.large) $0.020 - - - - - - AWS CodeBuild(東京リージョン)
Self-hosted RunnersにAmazon EC2を使うとしたら Self-hosted Runnersの方が魅力的に見えてしまうが・・・ 🥺 スペック 60分あたりの料金 (Linux) 2vCPU
/ 7GB RAM $0.480 4vCPU / 16GB RAM $0.960 8vCPU / 32GB RAM $1.920 16vCPU / 64GB RAM $3.840 32vCPU / 128GB RAM $7.680 64vCPU / 256GB RAM $15.360 GitHub Actions スペック 60分あたりの料金 2vCPU / 8GB RAM (m5.large) $0.096 4vCPU / 16GB RAM (m5.xlarge) $0.192 8vCPU / 32GB RAM (m5.2xlarge) $0.384 16vCPU / 64GB RAM (m5.4xlarge) $0.768 32vCPU / 128GB RAM (m5.8xlarge) $1.536 64vCPU / 256GB RAM (m5.16xlarge) $3.072 Amazon EC2のm5ファミリー(東京リージョン)
一概に優劣は付けられない AWS CodeBuild • 類似サービスではあるが、そもそも 仕様や使い勝手に大きく違いがある • 実際に処理が開始されるまでの 待ち時間にムラがあり、そこに多くかかることがある (以下は一例)
処 理 の 流 れ 環境が起動するまでの時間 コードをGitHubから ダウンロードする時間
一概に優劣は付けられない Self-hosted Runners • 一定の初期構築工数 はかかる ◦ 専用のTerraform module(https://github.com/philips-labs/terraform-aws-github-runner )
などを利用することで構築を楽にすることは可能 • ジョブ開始までの待ち時間が長く感じて 実用を見送った経験あり ◦ ちなみに登壇者の所属組織のエンジニア数は 10名ほど(2023年8月現在) ◦ より大きな規模の開発組織で、時間あたりのジョブ起動回数も多く、 Runnerをいくつか常時起動してプールして利用する場合は 待ち時間は問題にならないのかも (Self-hostedを運用している人、ぜひ教えて下さい! )
まとめ Github-hosted Larger Runners • すぐに手軽にGitHub Actionsのジョブを高速化できる • Self-hosted Runnersを運用するほどではない
小規模組織には特におすすめ できるのではないか • AWS CodeBuildを選択するかは組織の事情に合わせて (できるだけAWSに寄せたいなど)
ご清聴ありがとうございました! Startup comes first! Join our team! jobs.smartround.com