セルフホストランナーのスケーリング

クラウド

Server v3.x

はじめに

CircleCI セルフホストランナー用に固定のコンピューティングフリートを保持するには、ジョブがキューに入る率に応じてワークロードが変動するため、不要なコストが発生する可能性があります。このコストを削減するために、コンピューティングフリートを需要に応じてスケールすることができます。

You can view an example tutorial for scaling self-hosted runners with AWS AutoScaling groups on the CircleCI blog.

データをスケールするためのソリューションのセットアップに役立つ API エンドポイントは複数あります。

スケーリングソリューションにより、上記のエンドポイントを使って実行可能な待機タスクの合計数を計算することができます。タスクデータエンドポイントのスコープは 1つのリソースクラスにスコープされるため、使用可能なすべてのリソースクラスを照会して、実行中のタスクの合計数を取得することが重要です。

そうすることで、新しいクレームエージェントを追加するリソースクラスを自由に決定できます。リソースクラス間でのタスクの分配は、CircleCI が行う受信ワークロードと内部ディスパッチによって決まります。

注: 使用できないコンピューティングを開始してしまわないよう、プランの同時実行制限にも注意する必要があります。これは CircleCI の料金プランのページでご確認いただけます。 Scale プランのお客様は、サポートチームに連絡をしてこの情報を確認してください。

需要が減った際にリソースのクリーンアップをサポートするためにスケーリングソリューションが使用する launch-agent の設定はいくつかあります。

ランナーモード
- single-task モードを選択すると、launch-agent は一つのタスクが終わるとシャットダウンします。このモードは、launch-agent の終了時にリソースが自動的にリサイクルされるので、完全に一時的なコンピューティングを使用する場合に便利です。
- continuous モードを選択すると、launch-agent はタスクの終了後に新しいタスクをポーリングします。スケーリングソリューションはタスクのワークロードを監視し、使用していない launch-agents を積極的にシャットダウンする必要があります。
ランナーのアイドル状態のタイムアウト
- 需要が低い期間のリソースの自動リサイクルに、妥当なタイムアウトを設定することができます。

このガイドは、CircleCI の他のドキュメントと同様にオープンソースであり、 GitHub でご利用いただけます。ご協力いただき、ありがとうございます。

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