CodSpeed: Optimize Performance, Eliminate RegressionsOptimize Performance, Eliminate RegressionsCodSpeed integrates into dev and CI workflows to measure performance, detect regressions, and enable actionable optimizations.
ファインディでのGitHub Actions高速化の事例 - Findy Tech Blog
ファインディ株式会社でフロントエンドのリードをしております 新福(@puku0x)です。 弊社では、数年前に社内のCI環境をすべてGitHub Actionsに移行しました。 この記事では、弊社のGitHub Actions活用事例の内、CI高速化についてご紹介します。 なぜCI高速化に力を入れるのか CI高速化 キャッシュの活用 ジョブの並列化 Larger Runners まとめ なぜCI高速化に力を入れるのか 当ブログをはじめ弊社では、たびたびCI高速化の大切さについて言及しています。 Findyの爆速開発を支えるテクニック - Findy Tech Blog RailsのCIのテスト実行時間を 10分から5分に高速化した話 - Findy Tech Blog Findy転職フロントエンドの開発生産性を向上させるためにやったこと - Findy Tech Blog これはなぜでしょう
Self-hosted GitHub Actions runners in AWS CodeBuild を試す
CodeBuild プロジェクトを使用して Webhook を設定し、GitHub ACtions ワークフローの yaml を更新して CodeBuild マシン上でホストされているセルフホストランナーを使用できる GitHub への認証は PAT か OAuth App を使う まとめというかわかったこと ※間違ってることや、こうすればいいよなどがあったらコメントください。 良かった点 セットアップは楽 ephemeral である 起動時間は EC2、Lambda 共に 1 分程度だった 個人的には十分速い マネージドイメージに加えて Docker カスタムイメージを指定可能 jobs.<job_id>.runs-on に -<image>-<image-version>-<instance-size> を追記すると、設定不要で様々なアーキテクチャのイメージを使える jobs.<job
GitHub-hosted runners: Double the power for open source
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Goの自動テスト高速化のための調査と改善手法 - Cluster Tech Blog
はじめに こんにちは、クラスター株式会社でソフトウェアエンジニアをやっているid:shiba_yu36です。 クラスターではGoの自動テストをCircleCIで実行しています。入社して以降、この自動テストの実行時間が少し長いと感じたため、調査と改善を進めてきました。結果として速度を改善できたので、この記事でGoの自動テスト高速化のための調査と改善手法について共有したいと思います。 はじめに Goの自動テストで課題だったこと 最終的な結果 自動テスト高速化の流れ テスト実行時間のボトルネックを調査する CircleCIのTIMINGタブで大まかなボトルネックを調査する make testのボトルネックを調査する 高速化でやるべきことを決定する 1つずつ改善し結果を計測する go generateの成果物をレポジトリにcommitし自動テスト上では実行しない: 2分短縮 ビルドキャッシュを用い
eslint/stylelintの実行結果をcacheして実行時間を削減するメモ - Madogiwa Blog
eslint、stylelintにもcache用のオプションがあって差分のあったファイルだけ実行して時間を削減できることを知らなかったのでやり方とかをmemo🗒 eslintでcacheを利用する CIでeslintのcacheを利用する stylelintでcacheを利用する CIでstylelintのcacheを利用する おわりに eslintでcacheを利用する TL;DR eslint --cache --cache-location node_modules/.cache/eslint/ --cache-strategy content eslintでcacheを利用するには、基本的には以下のoptionを実行時に付与するだけです。 --cache Store the info about processed files in order to only operate o
Enforcing code reliability by requiring workflows with GitHub repository rules
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
GitHub の merge queue で 「マージ待ち」を解消した話 - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ（Akatsuki Inc.)
こんにちは。 株式会社アカツキゲームスで ATLAS というチームに所属してゲーム内通貨管理基盤の開発及び運用を行っています、なかひこくん (@takanakahiko) です。 最近バイクを買いました。 私の担当するゲーム内通貨管理基盤の開発現場では、「マージ待ち」なるものが存在しました。 今回は、その課題を GitHub の新機能である merge queue で解決した方法を紹介します。 この記事は 2023-07-20 時点での merge queue 及び GitHub Actions の仕様に則ったものです。 今後のアップデートによりこの記事の内容が正しくないものとなる可能性があります。 「マージ待ち」とは 私の担当するゲーム内通貨管理基盤の GitHub リポジトリでは PR のマージ後に走る、同時に実施できない 15 分程度の E2E test が存在しました。 すなわち
Github Actionsで簡単にPuppeteerを使えるaction-puppeteer-scriptを作りました - The Third Law
maku693です。 Github ActionsでPuppeteerを簡単に使えるCustom Actionを作りました。 github.com 最近Github Actions上でブラウザを動かしたくなったのですが、いちいち実行環境を整えるのも面倒なので、サクッとできないものかと調べたところ、意外とPuppeteerをそのまま使えるactionというのは存在しないようだったので、自分で作りました。 使い方はREADMEに書いてありますが、ここでも軽く紹介します。 以下のjobでは、ページのタイトルを取ってきて、それを後続のstepで利用しています。 - id: get-title uses: maku693/action-puppeteer-script@v0 with: script: | const page = await browser.newPage(); await pag
GitHub Actions - Updating the default GITHUB_TOKEN permissions to read-only - GitHub Changelog
GitHub Actions – Updating the default GITHUB_TOKEN permissions to read-only Previously, GitHub Actions gets a GITHUB_TOKEN with both read/write permissions by default whenever Actions is enabled on a repository. As a default, this is too permissive, so to improve security we would like to change the default going forward to a read-only token. You can still flip it to read/write if needed. This cha
GitHub Actionsの`permissions`を自動で設定するツールを書いた
GitHub Actionsにはpermissionsというフィールドがあり、それぞれのWorkflow/Jobでのsecrets.GITHUB_TOKENの権限を設定できるようになっています。 secrets.GITHUB_TOKENはGitHub Actionsの実行ごとに発行されるGitHubのTokenで、多くのGitHub Actionsはこのトークンを使ってリポジトリをgit cloneしたり、Issueにコメントを書いたりしています。 GitHub Actions: Control permissions for GITHUB_TOKEN | GitHub Changelog Workflow syntax for GitHub Actions - GitHub Docs このpermissionsをちゃんと設定することでサプライチェーン攻撃などの影響を軽減することができます
CI for performance: Reliable benchmarking in noisy environments
CI for performance: Reliable benchmarking in noisy environments by Itamar Turner-Trauring Last updated 07 Dec 2023, originally created 02 Dec 2020 You have some code—whether it’s Python, Rust, Java, or some other language—whose speed you want to measure over time. Ideally you want it to get faster, but at the very least you don’t want to get any slower. So you write a benchmark, and now you need t
第3回 テストサイズ ～自動テストとCIにフィットする明確なテスト分類基準～ | gihyo.jp
テストの分類として開発者に馴染み深いのは、検証の対象となるコードの範囲や粒度での分類でしょう。範囲が狭く粒度が細かい順に、ユニットテスト、インテグレーションテスト、E2E（end to end）テストなどと呼ばれます。今回は、自動テスト前提の時代にうまくフィットするテスト分類について考えます。 現場の混乱 実は、範囲や粒度による分類に現場は混乱しがちです。「1つの対象」を検証する狭いテストをユニットテスト、単体テスト、コンポーネントテストなどと呼びますが、これらをほぼ同じものと言う人も、異なると言う人もいます。「1つの対象」も関数、メソッド、クラス、モジュール、パッケージ、振る舞い、1つの画面と、人や組織によってバラバラです。 複数のレイヤ、たとえばコントローラとモデルをまたいで検証するテストをインテグレーションテストと呼ぶ人もいれば、それもユニットテストと呼ぶ人もいます。ユニットテス
GitHub Actions / GitHub CLI を使った PR レビューをサポートする取り組み - Uzabase for Engineers
NewsPicks でサーバーサイドエンジニアを務めている池川です。 サービス運営をされている会社さんであれば、どの会社さんでも何らかの障害を起こし、その対策のための MTG を実施されていると思います。 が、サービスを長く運営していると、過去に発生してしまった事故と似た事故を発生させてしまうということが往々にしてあります。 NewsPicks でも、そのような事故が発生し、どうしたものかということが MTG での話題にのぼりました。 そこで、 NewsPicks ではそのような事故を風化させないための取り組みとして、事故が発生しそうな PR に対して、 GitHub Actions を用いて注意をうながすメンションを投げるワークフローを設定しました。 簡単な取り組みとなっているので、ご参考になれば幸いです。 背景 使用したツール 処理フロー GitHub Actions での実装 実際の
Github actions のコスパについて考えた - たゆたふ。
Github actions はとても便利だ。テストやビルドを自動化するのに活用している。 パブリックリポジトリだと無料で実行環境が利用できるのがありがたい。 その無料の実行環境 Github-hosted runner では重すぎる処理を実行したくて Github actions の Self-hosted runner 環境を作った話は前回のエントリで書いた。 hero.hatenablog.jp 環境構築の動機となった目的は果たしたものの、作った環境はコスト性能比的にも良い選択だったのだろうか？ と思ってちょっと調べてみた。 今回はそれについて記す。 レイヤ数の多い大きな Docker イメージのビルドをギリギリ Github-hosted runner で実行していたのだけど、マルチアーキテクチャビルドをしようとして遂に処理できなくなった。仕方がないので、Self-hosted r
特定のユーザーのイベントによるGitHub ActionsのActionを保留状態にしておき、後で手動実行できるようにする - その手の平は尻もつかめるさ
dependabotだとかrenovateだとかを使ってライブラリのバージョンアップのpull requestを自動的に送ってもらう、というような機構を利用されている方が多いと思います。 常にこれらのpull requestに目を光らせておいて常に取り込み続けるというのが理想的な形・そうあるべきだとは思うのですが、ふと気を抜くとバージョンアップのpull requestが溜まっていき、pull request自身も改訂に改訂を重ねている......みたいなことが起きがちではないでしょうか。 そういった折、誰も結果を見もしないCI (i.e. GitHub Actions) だけが回り続けているのを見て「このチェックは『ライブラリアップグレード業』をやる時に手動で回せばコンピューティングリソースの削減になるのでは？」と思い、それを試したという次第です。 この記事では例として、renovate
GitHub Apps経由で発行したtokenを用いて、GitHub Actionsで使う
モチベーション github action で、secrets.GITHUB_TOKEN の権限を超えて GitHub を操作する場合、Personal Access Token を使って操作することが多い。 Personal Access Token はセキュリティの都合上、有効期限を設定することがベターとされており、無期限で作成したくない。 個人で管理する repo などであれば ↑ でも問題ないが、Organization で複数人が管理する場合、個人の Access Token を使うことはそもそも避けたい。 GitHub Apps を用いてチーム管理 Token を払い出す（意訳）ことで、Personal Access Token に依存せずに、secrets.GITHUB_TOKEN の権限を超えて GitHub を操作できるようにする。 ゴール Organization 配下
リリース用のpull requestを自動作成し、マージされたら自動でタグを打つtagpr | おそらくはそれさえも平凡な日々
常々GitHubにtag requestが欲しいと言ってきましたが、それを実現するツールを作りました。OSSなど、バージョニングとリリースが伴うソフトウェア開発のリリースエンジニアリングをとにかく楽にしたいという動機です。既に自分が管理している幾つかのOSSでは導入して便利に利用しています。 https://github.com/Songmu/tagpr アイデア 基本の発想は以下のようにシンプルです。 リリース用のpull requestがGitHub Actionsで自動で作られる バージョン番号が書かれたファイルやCHANGELOG.mdを自動更新 そのpull requestをマージするとマージコミットに自動でバージョンtagが打たれる semver前提 リリース用のpull requestを自動で作りマージボタンを以てリリースと為す、というのは、みんな(僕が)大好き git-pr
意識的に職位を下げる - id:onk のはてなブログ
僕はチーム join 時に、Docker は初手で剥がすし、GitHub Actions でやっているワークフローの全体像を把握するのを次に行う、というのを基本的にはやっている。これはシステム構成やデプロイ周りの全貌を把握するのが好きなのと、何かが起きたときにコレをやっているのといないのとで問題切り分けの精度に圧倒的な差があるからなんだけど、join 直後にやるのが最適解とは限らない場面もある。 チームの人員構成として、テックリード業を既に担っている人が居る場合、追加人員にはテックリード未満の「プラスの工数として数えられる戦力」となって欲しい。この戦力というのは、「目の前に積み上がった問題を一緒に解いて欲しい」という期待。問題と言うよりも、既にタスクになっているものを消化したい、という期待の方が大きいと思う。 そういう期待があるときには、ちんたら Docker を剥がしている場合ではなく、
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