GitHub Self-hostedに移行しました。CIが最大55%速くなり、月額が300万円節約できた！
こんにちは、SODAのSREチームのDucと申します。 GitHub Actionsのコストを削減しながらCIワークフローを高速化したの工夫をご紹介します。 背景 私たちのチームは、snkrdunk.comサイトとSNKRDUNKモバイルアプリの可用性とパフォーマンスの維持に注力しています。 それに加えて、クラウドインフラストラクチャやその他の監視・開発ツールのコスト管理も担当しています。 毎月、AWSやGitHubなどのインフラストラクチャとツールの請求書をチェックしています。 GitHubの請求額が非常に高いことに気づきました。特にGitHub Actionsの部分です。 参考までに、GitHub Actionの使用量とサーバーの本番ワークロード費用の比較をご紹介します。 Fargate: Savings Plan適用で月額約$7,000。私たちのサービスは平均約5000リクエスト/秒
Go製アプリケーションのコンテナ化にはkoを推したい - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Google Cloudでオブザーバビリティを担当しているものです。Cloud Operations suiteをよろしくおねがいします。（宣伝終わり） この記事はGo Advent Calendar 2021 その1の22日目の記事です。昨日は @sago35tk さんの「ESP32 向けに TinyGo をセットアップする」でした。TinyGoのコアな情報を日本語で教えてくれるtakasagoさんには本当にいつも感謝しています。 さて、今日はGo製のアプリケーションをdockerlessでコンテナ化できるkoの紹介をします。koは本当にイチオシのツールで、みんなに使ってもらいたいのでぜひ使ってください。 github.com DockerによるGo製アプリのコンテナ化 まず最もポピュラーと思われるDockerを用いた場合のGo製アプリケーションのコンテナ化の方法に
GitHub Actions 上での Go の Docker ビルドを高速化する
2025-01-08 追記 さらに高速化について検証されている記事が公開されていました！ 引用させていただきます。 どうも GitHub Actions 上で Docker ビルドを行うと時間がかかるなぁと感じていました。 かなり軽量の Go の Web アプリケーションを Docker イメージにしてプッシュするプロセスなのですが、全体で 3 分ほどかかっています。 今回はその速度改善を行ったので、得た知見を記事にしたいと思います。 最終的に、ケース次第では以下のような結果を出すことができました。 ※ケース = go のソースコードのほんの一部を変更してワークフローを実行する。 go.mod など依存関係に変化はない。 go build: 60秒 → 1秒 docker/build-push-action ステップ: 2分30秒 → 30秒 ワークフロー: 3分 → 1分 前提 go b
GitHub Actions のワークフローをチェックする actionlint をつくった - はやくプログラムになりたい
GitHub Actions のワークフローを静的にチェックする actionlint というコマンドラインツールを最近つくっていて，概ね欲しい機能が揃って実装も安定してきたので紹介します． github.com なぜワークフローファイルの lint をすべきなのか GitHub Actions が正式リリースされてからだいぶ経ち，GitHub 上での CI は GitHub Actions が第一候補となってきているように感じます．僕も新規にリポジトリを作成して CI をセットアップする場合はほぼ GitHub Actions を使っています． ですが，GitHub Actions には下記のような問題があり，actionlint でそれらを解決・緩和したいというのが理由です． ワークフローを実装する時は，GitHub に push して CI が実行されるのを待って結果を確認するという
GitHub - rhysd/actionlint: :octocat: Static checker for GitHub Actions workflow files
actionlint is a static checker for GitHub Actions workflow files. Try it online! Features: Syntax check for workflow files to check unexpected or missing keys following workflow syntax Strong type check for ${{ }} expressions to catch several semantic errors like access to not existing property, type mismatches, ... Actions usage check to check that inputs at with: and outputs in steps.{id}.output
proto定義や成果物の管理用レポジトリを構築した話 - Kyash Product Blog
こんにちは、Fundsチームの @convto です。Kyashでは銀行入金やコンビニ入金などの残高の入出金に関わる部分の開発をしています。 Fundsチームではその業務の性質上多数の外部ベンダとやり取りをしています。 それぞれベンダごとに仕様なども異なるため、その接続部分のいくつかはマイクロサービスとして切り出されています。 Fundsチームの管理しているサービス間の通信でgRPCを導入する際、今後の社内の別サービスなどにも汎用的に使えるようなproto管理レポジトリを構築したのでその紹介をしたいと思います。 proto管理レポジトリで満たしたい要件について はじめに、他社の事例も参考にしつつ、自分たちがprotoを管理するにあたってどのような要件を満たせれば良いのか整理しました。 他社の事例を調査したところ、以下のような構成が多かったように思います。 名称は app-proto や p
GoのテストをCIで簡単に並列実行する | おそらくはそれさえも平凡な日々
https://github.com/Songmu/gotesplit gotesplitというかなり便利なツールを書いた。Goのテストをいい感じのサブセットに分割して、それを実行するものです。このアプローチで、社内のテストを15分から3分くらいまでに短縮しました。 これを使えばCI環境での高速なテストの並列実行を簡単に実現できます。 実例 CircleCIやGitHub Actions上で簡単に導入できます。 CircleCIの場合 parallelism: 5 docker: - image: golang:1.15.3 steps: - checkout - run: command: | curl -sfL raw.githubusercontent.com/Songmu/gotesplit/main/install.sh | sh -s bin/gotesplit ./... -
GitHub における大規模なモノリポのパフォーマンスの向上
GitHub は、毎日 5600 万人以上の開発者にサービスを提供し、2 億以上のリポジトリをホストしています。これらのリポジトリのごく一部を除いて、世界中の顧客に驚くべきパフォーマンスでサービスを提供しています。 GitHub のような大規模なシステムでは、コードとアーキテクチャのずれというのは限界に達したときに初めて見つかるものです。例えば、何千人もの開発者が毎日同じリポジトリを更新するといったケースです。GitHub は、大規模なモノリポを使用する一部の顧客から、プッシュ操作が失敗するといったパフォーマンスの問題が発生しているというフィードバックを受けました。 そして、それは GitHub においても発生していました。 github/github は GitHub のモノリポですが、私達自身も時々プッシュに失敗することがありました。 調査を開始するにあたり、私たちは社内のチームや顧客
GoでSQLにトレーシングコメントを埋め込んで実行する | おそらくはそれさえも平凡な日々
アプリケーションが発行するSQLにコメントが埋め込めると便利です。例えば、 /* path/to/logic.go:334 */ SELECT ... のようにSQLに発行元の情報をコメントとして埋め込んでからExecすれば、DB側のログ(general log等)にも記録されるため、SREやDREサイドからも、負荷の高いSQLがアプリケーションのどこから発行されているかが分かりやすくなります。 Goには github.com/shogo82148/go-sql-proxy という、SQL実行をトレースし、フック処理を差し込める便利なライブラリがありますが、今回それにpull requestを送って、SQL実行前にクエリの書き換えができるようにしました。 https://github.com/shogo82148/go-sql-proxy/pull/61 https://github.co
Go言語で扱えるデータフレーム厳選4つ - Qiita
はじめに データサイエンティストでなかったとしても、数値データを使って様々な解析をする際には CSV ファイル等ファイルを読み込み、数値の配列としてメモリに保持して、それらをループ等で利用して解析を行っておられると思います。 その際、配列は1次元目に行、2次元目に列、を格納するのが一般的です。多くのケースではこの方法で事足りるのですが、解析を行ううちに「列としてデータの固まりを扱いたい」「ラベル付けされた列を扱いたい」と感じる事が出てくると思います。 これを簡単にしてくれるのが「データフレーム」です。 データフレーム4種 本記事では Go 言語から扱えるデータフレームを4つご紹介します。 QFrame https://github.com/tobgu/qframe QFrame は、フィルタリング、集計、およびデータ操作をサポートするイミュータブルなデータフレームです。 QFrame での
GitHub Actionsを使ってGoプロジェクトのCI/CD及びカバレッジ計測をおこなう | おそらくはそれさえも平凡な日々
GitHub Actionsを遅まきながら使ってみて、自分のアクティブなGitHub上のGoのOSSプロジェクトで知見がたまったので、共有するものである。 GitHub Actionsについて 非常に良い。VCSとCI/CDの統合は体験が良い。各種イベントをハンドリングできるが、そのイベントが元々Webhookで提供されていたものなので、Webhookを弄っていた身からすると非常に親しみやすかった。コードpush以外のイベントもハンドリングしてプログラマブルに扱えるので夢が広がる。 使い勝手とか具体的に良くなった点 リポジトリ直下の.github/workflows配下に既定のYAMLをpushすると、その設定にしたがって自動でアクションが動いてくれる。ブラウザ操作必要ないのは快適。 GitHub上でいろいろ完結できる Windowsのテストもできる! GITHUB_TOKEN 管理もうま
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GitHub - ko-build/ko: Build and deploy Go applications
GitHub - AccentDesign/gcss: CSS written in Pure Go
GitHub - evilmartians/lefthook: Fast and powerful Git hooks manager for any type of projects.
GitHub - jetify-com/devbox: Instant, easy, and predictable development environments
GitHub - cortesi/modd: A flexible developer tool that runs processes and responds to filesystem changes
GitHub - glideapps/quicktype: Generate types and converters from JSON, Schema, and GraphQL
GitHub - evanw/esbuild: An extremely fast bundler for the web
GitHub - nektos/act: Run your GitHub Actions locally 🚀
GitHub - itchyny/mmv: rename multiple files with editor
