GitLab Runner: Exécuter des jobs en parallèle

Cette documentation fait partie du guide Création d’images Docker. Consultez le guide complet ici : Construisez et poussez efficacement des images Docker à partir de vos pipelines GitLab CI/CD en utilisant les runners Stackhero et Docker-in-Docker.

👋 Bienvenue dans la documentation Stackhero !

Stackhero vous offre une solution GitLab Runner cloud facile à utiliser, conçue pour gérer efficacement vos jobs GitLab CI/CD. Voici ce à quoi vous pouvez vous attendre :

• Minutes CI/CD illimitées : aucune facturation à la minute, vos pipelines s’exécutent dès que vous en avez besoin.
• Plusieurs jobs simultanés : exécutez plusieurs jobs en même temps pour accélérer l’ensemble de votre pipeline.
• Docker executor avec prise en charge de Docker-in-Docker : simplifiez la création et le push de vos images de conteneurs.
• Compatible avec GitLab.com ainsi qu’avec toute instance GitLab autogérée.
• Une VM privée et dédiée propulsée par des disques NVMe/SSD rapides pour des builds fiables et constants.
• Disponible dans les régions 🇪🇺 Europe et 🇺🇸 USA.

Gagnez du temps : connectez votre premier GitLab Runner et commencez à exécuter vos pipelines en quelques minutes seulement !

Votre forfait détermine combien de jobs peuvent s’exécuter simultanément. Les jobs d’une même étape démarrent ensemble, jusqu’à la limite de parallélisme définie. Cela signifie que plusieurs jobs indépendants peuvent s’exécuter en parallèle et se terminer dès que le plus lent est terminé, sans attendre la fin de chaque job un à un.

Exemple :

stages:
  - test

unit:
  stage: test
  image: node:22
  script: npm run test:unit

integration:
  stage: test
  image: node:22
  script: npm run test:integration

e2e:
  stage: test
  image: node:22
  script: npm run test:e2e

Si vous définissez votre parallélisme à 1 ou plus, les jobs unit, integration et e2e s’exécuteront en même temps.

Pour plus de détails sur la création d’images Docker dans les pipelines GitLab CI/CD, consultez la documentation officielle GitLab sur l’utilisation des builds Docker.