Skip to main content

CodeQL を実行するための推奨ハードウェア リソース

コードベースのサイズに基づいて、セルフホステッド マシンで CodeQL 分析を実行するための推奨仕様 (RAM、CPU コア、ディスク)。

Code scanning は、GitHub AE の Organization 所有のリポジトリで利用できます。 これは GitHub Advanced Security の機能です (ベータ リリース中は無料)。 詳細については、「GitHub Advanced Security について」を参照してください。

GitHub Actions または外部 CI システムで CodeQL を設定できます。 CodeQL は GitHub Actions の GitHub ホスト ランナーと完全に互換性があります。

外部 CI システムを使用している場合、またはプライベート リポジトリの GitHub Actions でセルフホスト ランナーを使用している場合は、独自のハードウェアを構成する必要があります。 CodeQL を実行するための最適なハードウェア構成は、コードベースのサイズと複雑さ、使用されているプログラミング言語とビルド システム、および CI ワークフローの設定によって異なる場合があります。

次の表は、コードベースのサイズに基づいて CodeQL 分析を実行するための推奨されるハードウェア仕様を示しています。 ハードウェアまたは仮想マシンの選択を決定するための始点としてこれらを使用します。 リソースが多いマシンでは、分析パフォーマンスが向上する可能性がありますが、保守コストも高くなる可能性があります。

コードベース のサイズRAMCPU
小 (<100 K のコード行)8 GB 以上2 コア
中間 (100 K から 1 M のコード行)16 GB 以上4 または 8 コア
大 (>1 M のコード行)64 GB 以上8 コア

すべてのコードベース サイズでは、ディスク領域が 14 GB 以上の SSD を使用することをお勧めします。 コードをチェックアウトしてビルドするのに十分なディスク領域と、CodeQL によって生成されるデータ用の追加の領域が必要です。