GitHub Actions で大規模ランナー（GitHub-hosted larger runners）が GA となりました

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若槻龍太

2023.06.24

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こんにちは、CX事業本部 Delivery部の若槻です。

GitHub Actions のアップデートにより、大規模ランナー（GitHub-hosted larger runners）が一般提供開始（GA）となりました。

これにより、Linux および Windows のランナーインスタンスで、最大 64 vCPUs のインスタンスを利用できるようになりました。

大規模ランナーで利用できるサイズおよび機能

大規模ランナーで利用可能となったインスタンスおよび利用料金は次の通りです。今までの標準ランナーでは vCPUs 2 のみでしたが、大規模ランナーでは vCPUs が 4 から 64 までのインスタンスが利用可能となります。

OS	vCPUs	Per-minute rate (USD)	larger runnner
Linux	2	$0.008	- (standard)
Linux	4	$0.016	○
Linux	8	$0.032	○
Linux	16	$0.064	○
Linux	32	$0.128	○
Linux	64	$0.256	○
Windows	2	$0.016	- (standard)
Windows	8	$0.064	○
Windows	16	$0.128	○
Windows	32	$0.256	○
Windows	64	$0.512	○

Per-minute rates - About billing for GitHub Actions - GitHub Docs

加えて、大規模ランナーでは次の機能も利用可能となります。

ランナーインスタンスへの静的 IP アドレス範囲の割当（GitHub Enterprise のみ）
大規模ランナーのアクセス権限と同時実行数の制御

試してみた

GitHub Team アカウントで試してみます。

大規模ランナーの作成

まずは GitHub アカウントに対して大規模ランナーを作成します。大規模ランナーは、既定の GitHub-hosted runner とは別に、カスタムの GitHub-hosted runner を作成することで利用できます。（Organization の場合は Admin 権限が必要となります。）

アカウントの Settings から、左メニューの Actions -> Runners を選択し、New runnner で New GitHub-hosted runner を選択します。

カスタムの GitHub-hosted runner では次の構成を行うことができます。

Runner image
- Ubunts
- 22.04
- 20.04
- 18.04
- Windows Server
- 2022
- 2019
Runner size
- 4-cores（16 GB RAM · 150 GB SSD）（Ubuntu のみ）
- 8-cores（32 GB RAM · 300 GB SSD）
- 16-cores（64 GB RAM · 600 GB SSD）
- 32-cores（128 GB RAM · 1200 GB SSD）
- 64-cores（256 GB RAM · 2400 GB SSD）
Maximum Job Concurrency
Runner groups
Networking（GitHub Enterprise のみ）

Networking（静的 IP 範囲の利用）の設定メニューは、アカウントの権限が無いのでグレーアウトして設定不可となっています。

ここでは次の構成で作成します。

Name: test-larger-runner
Runner image：Ubuntu 22.04
Runner size：8-cores（32 GB RAM · 300 GB SSD）
Maximum Job Concurrency：50
Runner groups：Default
Networking：無効

作成できました。

大規模ランナーの使用

先程作成した大規模ランナーを使用したワークフローを作成します。jobs.<job_id>.runs-on.labelsに先程作成したランナーの名前を指定します。

name: Larger runnner test

on: workflow_dispatch

jobs:
  my-job:
    runs-on:
      # 大規模ランナー名を指定
      labels: test-larger-runner
    steps:
      - name: Measure memory size
        run: free -m

上記ワークフローを実行します。

free コマンドの取得結果で 8-cores（32 GB RAM）のメモリが使用されており、大規模ランナーが使用されていることが確認できました。

ランナーグループの使用

ランナーグループを使用すると、Organization 単位でランナーへのアクセスを制御することができます。これにより意図しないリポジトリやワークフローで大規模ランナーが使われることによりコストの増加を防ぐことができます。

アカウントの Settings から、左メニューの Actions -> Runner groups を選択し、New runner group を選択します。

グループの作成で、利用可能なリポジトリとワークフローを指定できます。ここではリポジトリのみ指定します。

ランナーグループを作成できました。

ランナーグループをランナーに紐づけます。

ワークフローでランナーグループを指定します。jobs.<job_id>.runs-on.groupに先程作成したランナーグループの名前を指定します。

name: Larger runnner test

on: workflow_dispatch

jobs:
  my-job:
    runs-on:
      # ランナーグループを指定
      group: test-group
    steps:
      - name: Measure memory size
        run: free -m

ワークフローを実行すると、実行させられました。