GitLab Runner: Accelerare le build ripetute

Questa documentazione fa parte della guida Creazione di immagini Docker. Consulta la guida completa qui: Crea e pubblica immagini Docker in modo efficiente dalle tue pipeline GitLab CI/CD utilizzando i runner Stackhero e Docker-in-Docker.

👋 Benvenuto nella documentazione di Stackhero!

Stackhero offre una soluzione GitLab Runner cloud semplice che rende l'esecuzione dei tuoi job GitLab CI/CD efficiente e senza complicazioni. Ecco cosa puoi aspettarti:

• Minuti CI/CD illimitati: esegui le tue pipeline tutte le volte che vuoi, senza costi al minuto o spese impreviste.
• Più job in contemporanea: accelera lo sviluppo eseguendo diversi job in parallelo.
• L'executor Docker con supporto Docker-in-Docker: costruisci e pubblica facilmente immagini container come parte del tuo processo CI/CD.
• Funziona perfettamente sia con GitLab.com che con istanze GitLab self-managed.
• Un'infrastruttura privata e dedicata con storage NVMe/SSD veloce garantisce prestazioni di build stabili e prevedibili.
• Disponibile nelle regioni 🇪🇺 Europa e 🇺🇸 USA per soddisfare le esigenze del tuo team.

Risparmia tempo: puoi collegare il tuo primo GitLab Runner e iniziare a eseguire pipeline in pochi minuti!

Il disco del runner persiste tra le pipeline, consentendo di riutilizzare i layer delle immagini come cache di build. Questo può rendere le build ripetute molto più rapide. Ecco un esempio di configurazione:

build-cached:
  stage: build
  image: docker:29
  services:
    - name: docker:29-dind
      alias: docker
  variables:
    DOCKER_HOST: "tcp://docker:2375"
    DOCKER_TLS_CERTDIR: ""
  before_script:
    - docker login -u "$CI_REGISTRY_USER" -p "$CI_REGISTRY_PASSWORD" "$CI_REGISTRY"
  script:
    # Recupera l'ultima immagine per inizializzare la cache (se esiste):
    - docker pull "$CI_REGISTRY_IMAGE:latest" || true
    - docker build --cache-from "$CI_REGISTRY_IMAGE:latest" -t "$CI_REGISTRY_IMAGE:latest" .
    - docker push "$CI_REGISTRY_IMAGE:latest"

Questo approccio permette di sfruttare la cache dei layer Docker, ricostruendo solo i layer nuovi o modificati.