GitLab Runner: Exécuter des jobs en parallèle

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

👋 Bienvenue sur la documentation de Stackhero !

Stackhero vous propose une solution GitLab Runner cloud simple à utiliser, conçue pour exécuter efficacement vos jobs GitLab CI/CD. Voici ce dont vous pouvez bénéficier :

• Minutes CI/CD illimitées : aucune facturation à la minute, vos pipelines s'exécutent quand vous en avez besoin.
• Jobs simultanés : lancez plusieurs jobs en parallèle pour accélérer l'ensemble de votre pipeline.
• Docker executor avec prise en charge de Docker-in-Docker : facilitez la création et le push de vos images de conteneurs.
• Compatible avec GitLab.com ainsi que toute instance GitLab auto-hébergée.
• 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 lancez vos pipelines en quelques minutes seulement !

Votre offre détermine le nombre de jobs pouvant s'exécuter simultanément. Les jobs d'une même étape démarrent ensemble, dans la limite de votre niveau de parallélisme. Plusieurs jobs indépendants peuvent donc s'exécuter en parallèle et se terminer dès que le plus lent est terminé, sans attendre la fin de chaque job l'un après l'autre.

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 d'informations sur la construction d'images Docker dans les pipelines GitLab CI/CD, vous pouvez consulter la documentation officielle GitLab sur l'utilisation des builds Docker.