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ドキュメントには� �繁に更新が� えられ、その都度公開されています。本ページの翻訳はま� 未完成な部分があることをご了承く� さい。最新の情� �については、英語のドキュメンテーションをご参照く� さい。本ページの翻訳に問題がある� �合はこちらまでご連絡く� さい。

このバージョンの GitHub Enterprise はこの日付をもって終了となりました: 2022-06-03. 重大なセキュリティの問題に対してであっても、パッチリリースは作成されません。 パフォーマンスの向上、セキュリティの改善、新機能のためには、最新バージョンのGitHub Enterpriseにアップグレードしてく� さい。 アップグレードに関する支援については、GitHub Enterprise supportに連絡してく� さい。

Recommended hardware resources for running CodeQL

Recommended specifications (RAM, CPU cores, and disk) for running CodeQL analysis on self-hosted machines, based on the size of your codebase.

Code scanning is available for organization-owned repositories where GitHub Advanced Security is enabled. 詳しい情� �については、「GitHub Advanced Security について」を参照してく� さい。

You can set up CodeQL on GitHub Actions or on an external CI system. CodeQL is fully compatible with GitHub-hosted runners on GitHub Actions.

If you're using an external CI system, or self-hosted runners on GitHub Actions for private repositories, you're responsible for configuring your own hardware. The optimal hardware configuration for running CodeQL may vary based on the size and complexity of your codebase, the programming languages and build systems being used, and your CI workflow setup.

The table below provides recommended hardware specifications for running CodeQL analysis, based on the size of your codebase. Use these as a starting point for determining your choice of hardware or virtual machine. A machine with greater resources may improve analysis performance, but may also be more expensive to maintain.

Codebase sizeRAMCPU
Small (<100 K lines of code)8 GB or higher2 cores
Medium (100 K to 1 M lines of code)16 GB or higher4 or 8 cores
Large (>1 M lines of code)64 GB or higher8 cores

For all codebase sizes, we recommend using an SSD with 14 GB or more of disk space. There must be enough disk space to check out and build your code, plus additional space for data produced by CodeQL.