작업 실행 속도 높이기

Tier: Free, Premium, Ultimate Offering: GitLab.com, Self-Managed

작업의 성능을 개선하기 위해 이미지와 의존성을 캐싱하여 속도를 향상시킬 수 있습니다.

컨테이너용 프록시 사용

도커 이미지를 다운로드하는 데 걸리는 시간을 단축하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

  • GitLab Dependency Proxy 또는
  • Docker Hub 레지스트리의 미러
  • 다른 오픈 소스 솔루션

GitLab Dependency Proxy

컨테이너 이미지에 빨리 액세스하려면 Dependency Proxy를 사용하여 컨테이너 이미지를 프록시로 가져올 수 있습니다.

Docker Hub 레지스트리 미러

또한 Docker Hub를 미러링하여 작업이 컨테이너 이미지에 액세스하는 시간을 단축할 수 있습니다. 이로 인해 레지스트리가 풀 스루 캐시가 됩니다. 작업 실행 속도를 높이는 것 외에도 미러는 인프라를 Docker Hub 장애와 Docker Hub 속도 제한으로부터 더 견고하게 만듭니다.

도커 데몬이 미러를 사용하도록 구성되어 있으면 실행 중인 미러에서 이미지를 자동으로 확인합니다. 사용 가능하지 않으면 이미지를 공개 Docker 레지스트리에서 로컬로 가져온 후 다시 제공합니다.

동일한 이미지에 대한 다음 요청은 로컬 레지스트리에서 가져옵니다.

작동 방법에 대한 자세한 내용은 여기에서 찾을 수 있습니다.

Docker Hub 레지스트리 미러 사용

Docker Hub 레지스트리 미러를 생성하려면 다음을 수행합니다.

  1. 프록시 컨테이너 레지스트리가 실행될 전용 머신에 로그인합니다.
  2. 해당 머신에 Docker Engine이 설치되어 있는지 확인합니다.
  3. 새 컨테이너 레지스트리를 생성합니다.

    docker run -d -p 6000:5000 \
        -e REGISTRY_PROXY_REMOTEURL=https://registry-1.docker.io \
        --restart always \
        --name registry registry:2
    

    포트 번호(6000)를 수정하여 레지스트리를 다른 포트에 노출시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 서버가 http로 시작됩니다. https로 전환하려면 공식 문서를 참조하십시오.

  4. 서버의 IP 주소를 확인합니다.

    hostname --ip-address
    

    개인 네트워크 IP 주소를 선택해야 합니다. 개인 네트워크는 DigitalOcean, AWS, 또는 Azure와 같은 단일 공급업체의 기계 간 내부 통신에 가장 빠른 솔루션이 일반적으로 됩니다. 일반적으로 개인 네트워크에서 데이터 전송은 월 대역폭 한도에 적용되지 않습니다.

Docker Hub 레지스트리는 MY_REGISTRY_IP:6000에서 접근할 수 있습니다.

이제 새 레지스트리 서버를 사용하도록 config.toml을 구성할 수 있습니다.

다른 오픈 소스 솔루션

  • rpardini/docker-registry-proxy는 GitLab 컨테이너 레지스트리를 포함한 대부분의 컨테이너 레지스트리를 로컬로 프록시화할 수 있습니다.

분산 캐시 사용

분산 캐시를 사용하여 언어 의존성을 다운로드하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.

분산 캐시를 지정하려면 캐시 서버를 설정한 다음 러너를 그 캐시 서버를 사용하도록 구성합니다.

오토스케일링을 사용하는 경우 분산 러너의 캐시 기능에 대해 자세히 알아보세요.

다음 캐시 서버가 지원됩니다.

GitLab CI/CD의 캐시 의존성 및 모범 사례에 대해 자세히 알아보세요.

AWS S3 사용

분산 캐시로 AWS S3를 사용하려면 러너의 config.toml 파일을 편집하여 S3 위치를 가리키고 연결에 대한 자격 증명을 제공합니다. 러너가 S3 엔드포인트에 대한 네트워크 경로를 갖고 있는지 확인하세요.

NAT 게이트웨이를 사용하는 개인 서브넷을 사용하는 경우 데이터 전송 비용을 절약하려면 S3 VPC 엔드포인트를 활성화할 수 있습니다.

MinIO 사용

AWS S3 대신에 자체 캐시 스토리지를 생성할 수 있습니다.

  1. 캐시 서버가 실행될 전용 머신에 로그인합니다.
  2. 해당 머신에 Docker Engine이 설치되어 있는지 확인합니다.
  3. Go로 작성된 간단한 S3 호환 서버인 MinIO를 시작합니다.

    docker run -d --restart always -p 9005:9000 \
            -v /.minio:/root/.minio -v /export:/export \
            -e "MINIO_ROOT_USER=<minio_root_username>" \
            -e "MINIO_ROOT_PASSWORD=<minio_root_password>" \
            --name minio \
            minio/minio:latest server /export
    

    포트 9005를 수정하여 캐시 서버를 다른 포트에 노출시킬 수 있습니다.

  4. 서버의 IP 주소를 확인합니다.

    hostname --ip-address
    
  5. 캐시 서버는 MY_CACHE_IP:9005에서 사용할 수 있습니다.
  6. 러너가 사용할 버킷을 생성합니다.

    sudo mkdir /export/runner
    

    이 경우 runner는 버킷의 이름입니다. 다른 버킷을 선택하면 다를 것입니다. 모든 캐시는 /export 디렉터리에 저장됩니다.

  7. 러너를 구성할 때 (config.toml에서) MINIO_ROOT_USERMINIO_ROOT_PASSWORD 값을 사용자의 액세스 및 시크릿 키로 사용합니다.

이제 새 캐시 서버를 사용하도록 config.toml을 구성할 수 있습니다.

Google Cloud Storage 사용

Google Cloud Platform을 분산 캐시로 사용하려면 러너의 config.toml 파일을 편집하여 GCP 위치를 가리키고 연결에 대한 자격 증명을 제공합니다. 러너가 GCS 엔드포인트에 대한 네트워크 경로를 갖고 있는지 확인하세요.

Azure Blob Storage 사용

Azure Blob Storage를 분산 캐시로 사용하려면 러너의 config.toml 파일을 편집하여 Azure 위치를 가리키고 연결에 대한 자격 증명을 제공합니다. 러너가 Azure 엔드포인트에 대한 네트워크 경로를 갖고 있는지 확인하세요.