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CodeQL을 실행하기 위한 권장 하드웨어 리소스

코드베이스 크기에 따라 자체 호스팅 컴퓨터에서 CodeQL 분석을 실행하기 위한 권장 사양(RAM, CPU 코어 및 디스크)입니다.

누가 이 기능을 사용할 수 있는 있나요?

Code scanning는 GitHub.com의 모든 퍼블릭 리포지토리에 사용할 수 있습니다. Code scanning는 또한 GitHub Enterprise Cloud를 사용하고 GitHub Advanced Security에 대한 라이선스가 있는 조직이 소유한 프라이빗 리포지토리에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 "GitHub Advanced Security 정보.

GitHub Actions 또는 외부 CI 시스템에서 CodeQL을(를) 구성할 수 있습니다. CodeQL은 GitHub Actions의 GitHub 호스팅 실행기와 완전히 호환됩니다.

프라이빗 리포지토리에 대해 GitHub Actions에서 외부 CI 시스템 또는 자체 호스팅 실행기를 사용하는 경우 사용자 고유의 하드웨어를 구성할 책임이 있습니다. CodeQL을(를) 실행하기 위한 최적의 하드웨어 구성은 코드베이스의 크기와 복잡성, 사용 중인 프로그래밍 언어 및 빌드 시스템, CI 워크플로 구성에 따라 달라질 수 있습니다.

아래 표에서는 코드베이스 크기에 따라 CodeQL 분석을 실행하기 위한 권장 하드웨어 사양을 제공합니다. 이러한 사양을 하드웨어 또는 가상 머신 선택을 결정하기 위한 시작점으로 사용합니다. 리소스가 많은 머신은 분석 성능을 향상시킬 수 있지만 유지 관리 비용이 더 많이 들 수도 있습니다.

코드베이스 크기RAMCPU
작음(<100K 코드 줄)8GB 이상코어 2개
중간(100K~1M 코드 줄)16GB 이상코어 4~8개
큼(>1M 코드 줄)64GB 이상8개 코어

모든 코드베이스 크기에 대해 14GB 이상의 디스크 공간이 있는 SSD를 사용하는 것이 좋습니다. 코드를 체크 아웃하고 빌드할 수 있는 충분한 디스크 공간과 CodeQL에서 생성된 데이터를 위한 추가 공간이 있어야 합니다.