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Empfohlene Hardwareressourcen zum Ausführen von CodeQL

Empfohlene Spezifikationen (RAM, CPU-Kerne und Datenträger) für die Ausführung einer CodeQL-Analyse auf selbstgehosteten Computern, die auf der Größe deiner Codebasis basieren.

Code scanning ist für organisationseigene Repositorys in GitHub Enterprise Server verfügbar. Dieses Feature erfordert eine Lizenz für GitHub Advanced Security. Weitere Informationen findest du unter Informationen zu GitHub Advanced Security.

Du kannst CodeQL in GitHub Actions oder einem externen CI-System konfigurieren. CodeQL ist vollständig kompatibel mit GitHub-gehosteten Runnern auf GitHub Actions.

Wenn du ein externes CI-System oder selbstgehostete Runner in GitHub Actions für private Repositorys verwendest, bist du für die Konfiguration deiner eigenen Hardware verantwortlich. Die optimale Hardwarekonfiguration für die Ausführung von CodeQL kann je nach Größe und Komplexität deiner Codebasis, den verwendeten Programmiersprachen und Buildsystemen sowie deiner CI-Workflowkonfiguration variieren.

Die folgende Tabelle enthält auf der Größe deiner Codebasis basierende empfohlene Hardwarespezifikationen für die Ausführung der CodeQL-Analyse. Verwende diese als Ausgangspunkt, um deine Hardware oder virtuellen Computer auszuwählen. Ein Computer mit größeren Ressourcen kann die Analyseleistung verbessern, aber auch in der Wartung teurer sein.

CodebasisgrößeRAMCPU
Klein (<100 K Codezeilen)Mindestens 8 GB2 Kerne
Mittel (100 K bis 1 M Codezeilen)Mindestens 16 GB4 oder 8 Kerne
Groß (>1 M Codezeilen)Mindestens 64 GB8 Kerne

Für alle Codebasisgrößen empfehlen wir die Verwendung eines SSD-Datenträgers mit mindestens 14 GB Speicherplatz. Es muss genügend Speicherplatz auf dem Datenträger vorhanden sein, um deinen Code auszuchecken und zu kompilieren, sowie zusätzlicher Speicherplatz für Daten, die von CodeQL erstellt wurden.