Jenkins パフォーマンス vs. スケーラビリティ: 適切な最適化パスの選択

継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインは、現代のソフトウェア開発の生命線です。多くの組織のパイプラインの中核には、汎用性の高いオープンソースの自動化サーバーである Jenkins があります。採用が進むにつれて、チームは必然的にシステムのスループットと容量に関連する課題に直面します。しかし、システムの遅延がすべて同じであるわけではありません。時間を賢く投資するためには、パフォーマンスチューニングとスケーラビリティ計画の重要な違いを理解することが不可欠です。

このガイドでは、Jenkins のこれら 2 つの異なる最適化パスを探ります。各パスが何を意味するのかを定義し、どちらを優先すべきかの明確なシナリオを提供し、CI/CD インフラストラクチャが現在の要求を効率的に満たし、将来の成長に備えられるようにするための、実行可能な戦略 (エクゼキューターの最適化やリソース管理を含む) を提供します。

コア概念の定義

しばしば混同されますが、パフォーマンスとスケーラビリティは、負荷下でのシステムの異なる側面に対応します。間違ったメトリックに焦点を当てることは、労力の浪費と持続的なボトルネックにつながる可能性があります。

Jenkins パフォーマンス: 速度と効率

Jenkins におけるパフォーマンスは、単一のタスクまたは少数のタスクのバッチがどれだけ迅速に完了できるかに関連します。これは、ビルド時間、ステップ実行時間、Jenkins コントローラー (マスター) の応答性などのメトリックによって測定されます。

目標: レイテンシを削減し、既存のワークロードのリソース利用率を最大化する。
注力分野: 個々のビルドステップの最適化、ネットワークオーバーヘッドの最小化、エクゼキュータースレッドが効率的に使用されていることを確認する。

Jenkins スケーラビリティ: 増加する負荷の処理

スケーラビリティとは、リソースを追加することによって増加する作業量を処理するシステムの能力を指します。スケーラブルなシステムは、同時ビルドの量、ユーザー数、またはパイプラインの複雑さが増加しても、許容可能なパフォーマンスレベルを維持します。

目標: パフォーマンスの低下なしに、将来の要求をサポートするためのスループットと容量を増やす。
注力分野: 複数のエージェントに負荷を分散する、堅牢なクラウドプロビジョニングを実装する、分散ワークロードを管理するためのセントラルコントローラーの容量を管理する。

パフォーマンスチューニングを優先すべきとき

パフォーマンスチューニングは、リソース利用率が低い場合でも高いレイテンシを観察した場合、または個々のビルドが過去の基準と比較して長すぎる場合に、即時の最適化パスです。これは通常、ビルドプロセス自体内の非効率性を示しています。

パフォーマンスボトルネックの診断

Jenkins 環境に十分なエクゼキューターが利用可能であるにもかかわらず、ビルドが頻繁に停止したり、予想よりも時間がかかったりする場合は、パフォーマンスチューニングに焦点を当ててください。一般的な症状は次のとおりです。

特定の Git クローン操作に数秒ではなく数分かかる。
Groovy スクリプトの実行時間が予期せず急増する。
コントローラーまたはエージェントマシンのディスク I/O が飽和状態になる。

実行可能なパフォーマンス戦略

ビルドステップの最適化: Jenkinsfile のステージを確認します。冗長なコマンドが実行されていませんか? ローカルキャッシュは依存関係の解決 (例: Maven/Gradle キャッシュ) を大幅に高速化できますか?
ビルドキャッシュの活用: 実行間でビルド成果物またはダウンロードされた依存関係をキャッシュする戦略を実装します。これにより、コストのかかるネットワーク操作と、変更されていないモジュールのコンパイル時間を回避できます。
エクゼキュータースレッドの最適化: エージェントごとのエクゼキューターの数が、リソース (CPU/RAM) に適切に一致していることを確認します。エクゼキューターが多すぎると、コンテキストスイッチのオーバーヘッドが発生し、パフォーマンスが低下する可能性があります。

例: エクゼキューター数の調整

8 コアを持つ単一のエージェントが 10 のエクゼキューターで過負荷になっている場合、過剰なコンテキストスイッチによりパフォーマンスが低下します。各プロセスがより専用のリソースを取得するため、数を 6 に減らすと、平均ビルド時間が改善される可能性があります。

# Jenkins グローバルツール構成またはエージェント設定での構成例
Number of executors: 6  # physical resources に最適化

スケーラビリティを優先すべきとき

高同時実行性によるシステムがリソース制約を受けている場合、または開発チームやパイプラインのボリュームの大幅な増加を予想している場合に、スケーラビリティが主要な懸念事項となります。現在のインフラストラクチャが 10 件の同時ビルドを処理できるが、来四半期に 50 件をサポートする必要がある場合、スケーラビリティが必要です。

スケーラビリティボトルネックの診断

スケーラビリティの焦点が必要な症状は次のとおりです。

ピーク時間外でも、ビルドキューが長くなる。
Jenkins コントローラーの CPU またはメモリが、ビルドの管理で常に 100% の容量近くにある。
コントローラーは空き容量を報告していますが、利用可能なスロットがないため、エージェントがアイドル状態になっている。

実行可能なスケーラビリティ戦略

分散ビルド (エージェントモデル): Jenkins スケーラビリティの基本的な原則は、ワークロードをセントラルコントローラーから専用のビルドエージェント (スレーブ) に移動することです。
- エージェントが正しく構成されており、簡単に追加または削除できることを確認します。
クラウドネイティブスケーラビリティ (動的プロビジョニング): CloudBees Kubernetes plugin や EC2 Plugin などのツールを使用して、ビルドキューが大きくなったときにオンデマンドでエージェントを動的に起動し、アイドル時に終了させます。これは最も効果的な長期スケーリングソリューションです。
コントローラーリソース割り当て: コントローラーがキュー、スケジューリング、およびレポートの管理だけでボトルネックになっている場合は、十分な専用 CPU と十分な RAM があることを確認します。高いメモリ使用率は、多くの場合、実行中のジョブが多すぎるか、過剰な履歴データ保持が原因で発生します。

例: クラウドエージェントの構成 (概念)

EC2 プラグインを使用すると、キューの深さが特定のしきい値に達したときに新しい EC2 インスタンスを起動する方法を Jenkins に指示するテンプレートを定義し、容量が需要に一致するようにします。

// エージェント割り当てを示す簡略化された Jenkinsfile スニペット
pipeline {
    agent {
        kubernetes {
            label 'k8s-build-pod'
            inheritFrom 'default-pod-template'
        }
    }
    stages { ... }
}

インタープレイ: スケーラブルなシステム内のパフォーマンス

パフォーマンスとスケーラビリティは相互に排他的ではなく、大幅に相互作用することを認識することが重要です。パフォーマンスの低いビルドは、エクゼキューターをより長く消費し、システムが効果的にスケーリングするのを妨げます。

ベストプラクティス: スケーリングする前に、常に基本的なパフォーマンス効率を目指してください。非効率的なシステムをスケーリングしても、より多くの低速マシンにお金を払うだけです。

シナリオ	主な焦点	理由
ビルドが常に遅く、キューは短い。	パフォーマンス	ビルドプロセス自体の非効率性が遅延の原因です。
ビルドキューが絶えず成長し、エージェントが最大化されています。	スケーラビリティ	システムには、同時リクエストを処理する容量がありません。
ビルド時間は許容範囲内ですが、コントローラーは低速です。	スケーラビリティ/コントローラーの正常性	コントローラーは、メタデータとスケジューリングの管理で過負荷になっており、実行ではありません。

両方のパスのためのリソース管理ベストプラクティス

効果的なリソース管理は、パフォーマンスとスケーラビリティの両方の取り組みの基盤となります。

監視: エクゼキューターの利用率、キュー時間、コントローラー JVM ヒープ使用量を追跡するために、堅牢な監視 (例: Prometheus/Grafana) を実装します。優れたデータは、より多くのエクゼキューター (スケーラビリティ) またはより高速なビルド (パフォーマンス) が必要かどうかを決定します。
ガベージコレクション: Jenkins コントローラーの Java Virtual Machine (JVM) 設定を定期的にレビューおよび調整します。過剰なガベージコレクションの一時停止は、認識されるパフォーマンスを大幅に低下させます。
パイプラインクリーンアップ: 古いビルド成果物とログを積極的にクリーンアップします。過剰なディスク使用量は I/O 操作を遅くし、すべてのビルドのパフォーマンスに影響します。

結論

適切な最適化パス—パフォーマンスまたはスケーラビリティ—の選択は、完全に症状の診断に依存します。問題が実行速度である場合は、個々のビルドとキャッシングメカニズムのチューニングに焦点を当てます。問題が容量と同時要求の処理である場合は、分散エージェントの追加と動的クラウドプロビジョニングの活用に焦点を移す必要があります。

作業を高速化すること (パフォーマンス) と、より多くの作業のための容量を利用可能にすること (スケーラビリティ) を明確に区別することにより、エンジニアリングチームは、ターゲットを絞った効果的なチューニング戦略を適用して、高スループットで応答性の高い CI/CD 環境を維持できます。