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CI Runner Last ist bursty: Pipelines erzeugen CPU-, RAM- und Disk-Spitzen. Docker Build, Tests, Dependency Install und Artifacts haben unterschiedliche Profile. Parallele Jobs direkt einplanen.
Abhängig von CPU pro Job und parallelen Pipelines. Zwei schwere Builds können mehr als acht leichte Lint-Jobs verbrauchen. GitLab Docker Executor und Gitea Runner können containerisierte Build-Umgebungen nutzen.
Runner-Kapazität nach Job-Typ statt nur Pipeline-Anzahl planen.
Runner übernimmt Job, erstellt isolierte Umgebung, lädt Dependencies/Cache, führt Build/Test aus und lädt Artifacts hoch.
Docker-in-Docker oder docker.sock kann hohe Rechte bedeuten. Für Public/Fork-Jobs sind separate kurzlebige Runner oft sicherer.
Host-Peaks während intensiver Jobs messen.
Türkei (Türkisch)
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uptimefree -hiostat -xz 1 5docker stats --no-streamdocker system dfdf -hEin Node ist einfacher, aber eine Failure Domain. Mehrere Runner bieten Parallelität und Isolation, erhöhen aber Cache-/Betriebsaufwand.
Kleines Team
Mittlere/hohe Pipelines
Untrusted/Peak Jobs
Er führt CI-Jobs in Docker-Images als isolierte Build-Umgebungen aus.
Für Container-Jobs ja; Host-Ausführung ist ebenfalls möglich.
Ja, bei Dependency- und Docker-Layer-Cache-intensiven Pipelines kann niedrige Disk-Latenz Build-Zeit senken.
Teilen Sie tägliche Pipelines, parallele Jobs, Docker Builds und Artifact-Größe; Runner CPU/RAM/NVMe planen.