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Recursos de hardware recomendados para ejecutar CodeQL

Especificaciones recomendadas (RAM, núcleos de CPU y disco) para ejecutar un análisis de CodeQL en las máquinas auto-hospedadas con base en el tamaño de tu base de código.

¿Quién puede utilizar esta característica?

Code scanning está disponible para todos los repositorios públicos en GitHub.com. Para utilizar code scanning en un repositorio privado que pertenece a una organización, debes tener una licencia para GitHub Advanced Security. Para obtener más información, vea «Acerca de GitHub Advanced Security».

Puedes configurar el CodeQL en GitHub Actions o en un sistema de IC externo. El CodeQL es completamente compatible con los ejecutores hospedados en GitHub en las GitHub Actions.

Si estás utilizando un sistema de IC externo o ejecutores auto-hospedados en las GitHub Actions para los repositorios privados, eres responsable de configurar tu propio hardware. La configuración de hardware óptima para ejecutar el CodeQL podría variar en función del tamaño y la complejidad de tu base de código, los lenguajes de programación y los sistemas de compilación que se utilicen, así como en tu configuración de flujo de trabajo de IC.

La siguiente tabla proporciona las especificaciones de hardware recomendadas para ejecutar un análisis de CodeQL con base ene l tamaño de tu base de código. Utiliza estos como punto inicial para determinar tu elección de hardware o máquina virtual. Una máquina con recursos mayores podría mejorar el rendimiento del análisis, pero también podría ser más cara de mantener.

Tamaño de la base de códigoRAMCPU
Pequeño (<100 000 líneas de código)8 GB o superior2 núcleos
Mediana (de 100 K a 1 M de líneas de código)16 GB o superiorde 4 o 8 núcleos
Grande (>1 M de líneas de código)64 GB o superior8 núcleos

Para todos los tamaños de bases de código, recomendamos utilizar un SSD con 14 GB o más de espacio en disco. Debe haber suficiente espacio en disco para verificar y compilar tu código, además de espacio adicional para los datos que produce el CodeQL.