自己紹介

• 夏目祐樹 (ナツメユウタ)
• クラスメソッド株式会社
  • 情報システムG 情報システム室
• 好きなサービス
  • Lambda, S3, DynamoDB, SQS
• 近況
  • FF14やらなきゃ (もう一月以上サボってる)

Github Actions

• Githubが提供するCI/CDのサービス
• 最近、CI/CD以外にもサーバーレスなコンピュートリソースとしても使用できるのではないかと思い始めた

Luciferous Public Layers

• 先日作成したもの
• PyPIで公開されているPythonモジュールのPublic Layerを作成し、ARNを公開する仕組みです
• 自分が何か作るたびに、よく使うモジュールとかあるので事前に用意しておきたかった
• どうせやるなら、一般公開しちゃえということで作成しました
• https://public-layers.luciferous.app
• ほぼ全リージョンを対象にデプロイしてる、はず

Github Actionsでやっていること

• 以下のことをGithub Actionsでやっています
  • PyPIモジュールのインストール
  • Lambda Layerの一覧取得
• 管理画面でPyPIモジュールを更新するとWebhookでGithub Actionsを動かす
  1. DynamoDB更新
  2. EventBridge API Destination
  3. Github Actions (workflow_dispatch)

動かしてみる

• requestsのモジュールを追加する
  • requests==2.32.5
  • isArchitectureSplit: true

Webhookで起動できるのであれば、サーバーレスな処理系として使えるのではないか

(注意) 以後Github Actionsはホスティッドランナーを前提として話をしていきます

サーバーレスのコンピュートリソース

• AWS Lambda
  • 安い、トリガー豊富、でも15分までしか動かせない
• Fargate
  • コンテナイメージを動かせる
  • 動かすのに色々リソース作らないといけない
• Glue Job
  • Pythonとかも使える、良いお値段する
• (new) Github Actions
  • リポジトリを作れば動かすことができる
  • Publicリポジトリで標準的なランナーを使うなら無料

Github Actionsの制限 (1)

• ホスティッドランナーの制限
  • https://docs.github.com/ja/actions/reference/limits
• タイムアウト:
  • ジョブあたり6時間
  • ワークフロー全体で35日間
• ファイルシステム: 20GB程度使える
  • /mntのPermissionを変更すると60GBほど増える
  • https://zenn.dev/pinto0309/scraps/c6413eb15a1b2a

Github Actionsnの制限 (2)

• ストレージ: 最低でも500MB
  • 課金しているとストレージ制限は増える
  • Github ActionsのログやArtifact
  • 制限を超えると、1日あたり1GBごとに0.008ドル
    • 有効な支払い方法を登録してある必要がある

Github Actionsのトリガー

• ドキュメント
  • https://docs.github.com/ja/actions/reference/workflows-and-actions/events-that-trigger-workflows
• 30種類以上ある
• コンピュートリソースとしては次の二つが便利そう
  • workflow_dispatch
  • schedule

トリガー: workflow_dispatch

• Github Actionsのワークフローを手動実行できるようにするトリガー
  • Webの画面からも起動できる
• HeaderにAccess Tokenを添えてPOSTすれば外部から起動できる
• CI/CDでもとりあえず付けておいた方が便利なトリガー

トリガー: schedule

• 指定日時に実行させることができるトリガー
  • Cron形式で指定
• つまりは定期バッチ処理に使える
• デフォルトブランチに置かれたワークフローファイルのものが実行される
• Publicリポジトリでは60日間アクティビティがないとワークフローが無効化される
  • ボタンぽち、で再度有効化できる

Github Actionsのランナー (1)

• Linux, Windows, macOSを使用することができる
  • Linuxで1分 = Windowsで2分 = macOS 10分、という換算
• 標準的なランナーの場合、Publicリポジトリなら無料で使える
  • Linux 2コア, Windows 2コア, macOS 3コアまたは4コア (M1またはIntel)
• Privateリポジトリでも無料枠がある
  • 個人アカウント: 2,000分/月
  • Team/Enterprise Cloud: 3,000分/月

Github Actionsのランナー (2)

• より大きなランナーを使う場合は、Publicリポジトリでも有料になる
  • Linux: 4, 8, 16, 32, 64, 96コア (96コアはIntelのみ)
  • Windows: 4, 8, 16, 32, 64, 96コア (96コアはIntelのみ)
  • macOS: 6コア (M1), 12コア (Intel)
• GPU搭載のより大きなランナー
  • Linux: 4コア
  • Windows: 4コア

まとめ

• Github Actionsをサーバーレスなコンピュートリソースとして使用することを考慮できる
• GPU搭載のランナーもあるので、生成AI向けの用途でも使うことができそう (未検証)
• AWS Lambda用にPyPIのモジュールをPublic Layerとして公開する仕組みを作ったので良かったら使って
  • https://public-layers.luciferous.app

おまけ

• Github Actionsのログのマスキングについて
  • Secretsに登録しているものはマスキングされる
    • ただ、連続した文字列だとマスキングされないことがある
      • AWS Account IDをSecretに書いていてもARNでは見えたりした
  • 明示的にマスキングするように書くとよい
    • echo "::add-mask::sinofseven"
      • これより後ではsinofsevenという文字列がマスクされる
      • このechoの出力ではマスクされない