GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과, 병렬 처리로 해결하기
GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과, 왜 발생할까요?
GitHub Actions 워크플로우가 예상보다 오래 실행되거나 시간 초과로 실패하는 문제는 엔터프라이즈 환경에서 생산성을 저해하는 흔한 장애물입니다. 이러한 GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과 현상의 주요 원인을 분석하여 병렬 처리 최적화 방안 마련의 기초를 다져보겠습니다.
가장 빈번한 원인 중 하나는 비효율적인 작업(job) 순서입니다. 워크플로우 내 작업들이 반드시 순차적으로 실행되어야 하는 것은 아닙니다. 독립적인 작업들을 병렬로 실행하면 전체 워크플로우 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 불필요한 순차 실행은 명백한 병목 현상을 야기하며, 이는 곧 실행 시간 초과의 주범이 됩니다. 예를 들어, 코드 빌드와 단위 테스트가 서로 의존하지 않는다면 두 작업을 동시에 실행하는 것을 고려해 볼 수 있습니다.
또한, 과도하거나 불필요한 작업의 포함도 실행 시간을 늘립니다. 핵심 CI/CD 단계 외에 중복되거나 실제 필요성이 낮은 검증 작업들은 워크플로우를 장황하게 만들고, 이는 GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과로 이어질 가능성을 높입니다.
이 외에도 다음과 같은 요인들이 실행 시간 초과를 유발할 수 있습니다:
- 외부 서비스 의존성 및 네트워크 문제: 외부 API, 데이터베이스 등의 응답 지연이나 네트워크 불안정은 작업 시간을 예측 불가능하게 만듭니다.
- 리소스 부족 또는 비효율적인 러너 구성: 워크로드에 비해 러너의 컴퓨팅 성능이나 메모리가 부족하면 각 작업의 실행 시간이 길어집니다.
이러한 원인들을 명확히 이해하는 것이 병렬 처리 최적화 방안을 통해 워크플로우 효율성을 높이는 첫걸음입니다.
병렬 처리의 힘 — GitHub Actions에서 어떻게 활용할까?
엔터프라이즈 환경에서 GitHub Actions 워크플로우의 실행 시간 초과 문제는 흔히 발생하는 어려움입니다. 이 문제를 해결하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 바로 '병렬 처리'입니다. 병렬 처리는 여러 작업을 동시에 실행하여 전체 작업 시간을 단축하는 강력한 전략으로, 마치 여러 작업자가 각기 다른 임무를 동시에 수행하여 최종 결과물을 더 빠르게 완성하는 것과 같습니다.
GitHub Actions는 워크플로우 내에서 병렬 처리를 구현할 수 있는 다양한 메커니즘을 제공합니다. 핵심은 여러 개의 잡(Job)을 동일한 워크플로우에서 동시에 실행하도록 구성하는 것입니다. 기본적으로 GitHub Actions는 잡을 순차적으로 실행하지만, `jobs.
예를 들어, 코드 빌드, 테스트 실행, 배포 준비 등 서로 독립적인 여러 단계를 가진 워크플로우를 생각해 봅시다. 이 단계들을 각각 별도의 잡으로 분리하고 `needs` 관계를 설정하지 않으면, GitHub Actions는 가용한 러너(Runner)를 활용해 이 잡들을 병렬로 실행합니다. 이를 통해 개별 잡의 실행 시간을 합산한 것보다 훨씬 짧은 시간에 전체 워크플로우를 완료할 수 있습니다.
또한, GitHub Actions의 Matrix 전략을 활용하면 다양한 환경 설정(예: 여러 운영체제, Node.js 버전)에 대해 동시에 빌드 및 테스트를 수행할 수 있습니다. Matrix 전략은 정의된 변수 조합에 따라 동일한 잡을 여러 번 자동으로 생성하여 실행하는 기능으로, 이는 병렬 처리의 강력한 형태라 할 수 있습니다. 이 기능을 통해 각기 다른 환경에서의 테스트 커버리지를 확보하면서도 전체 워크플로우 실행 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.
병렬 처리를 효과적으로 활용하려면 다음 사항을 고려하는 것이 좋습니다:
- 의존성 분석: 워크플로우 내 각 잡의 실행 순서와 의존성을 면밀히 분석하여 병렬 실행 가능한 부분을 파악합니다.
- 작업 분리: 독립적으로 실행될 수 있는 작업 단위들을 별도의 잡으로 분리합니다.
- 러너 확보: 병렬로 실행될 잡들이 충분한 러너 리소스를 확보할 수 있도록 워크플로우의 동시 실행 잡 제한을 확인합니다. 필요하다면 자체 호스팅 러너 활용도 고려해볼 수 있습니다.
- 테스트 최적화: 장시간이 소요되는 통합 테스트나 E2E 테스트는 여러 개의 작은 테스트 스위트로 분할하여 병렬로 실행하는 것을 고려합니다.
이처럼 GitHub Actions에서 병렬 처리를 전략적으로 활용하는 것은 워크플로우 성능을 최적화하고 실행 시간 초과 문제를 해결하는 데 필수적입니다.
병렬 처리를 위한 전략 1: Job 병렬화
GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과 문제를 해결하기 위한 효과적인 방법 중 하나는 Job 병렬화입니다. GitHub Actions 워크플로우는 여러 Job으로 구성될 수 있는데, 기본 설정은 각 Job이 순차적으로 실행되는 방식입니다. 그러나 서로 독립적으로 실행되어도 무방한 Job들이 있다면, 이들을 동시에 실행시켜 전체 워크플로우의 실행 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
이러한 병렬 처리 최적화 방안은 여러 Job이 다른 Job에 영향을 받지 않고 독립적으로 실행될 수 있도록 워크플로우를 설계할 때 특히 빛을 발합니다. 예를 들어, 코드 빌드, 단위 테스트, 정적 분석, 아티팩트 생성 등의 여러 작업을 수행한다고 가정해 봅시다. 이 작업들은 반드시 순서대로 진행될 필요가 없을 수 있습니다. 빌드 작업과 동시에 독립적인 테스트나 분석 작업을 시작하면, 잠재적인 문제를 더 빠르게 발견하고 전체 파이프라인의 응답성을 향상시킬 수 있습니다.
Job 병렬화를 적용하려면 워크플로우 파일(.github/workflows/*.yml)에서 Job 간의 의존성을 신중하게 관리해야 합니다. 일반적으로 Job들은 needs 키워드를 사용하여 이전 Job의 완료를 기다립니다. 그러나 needs 키워드를 명시적으로 사용하지 않거나, 여러 Job이 서로에게 의존성이 없을 경우 GitHub Actions는 이를 자동으로 병렬 실행합니다. 이 기법을 통해 GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과 문제를 완화하고 개발 주기를 더욱 빠르게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 언어의 테스트 스위트를 동시에 실행하는 시나리오를 고려해 볼 수 있습니다.
병렬 처리를 위한 전략 2: Step 병렬화
GitHub Actions 워크플로우의 실행 시간을 단축하기 위한 효과적인 방법 중 하나는 'Step 병렬화'입니다. 이는 하나의 Job 내에서 여러 Step을 동시에 실행하여 전체 워크플로우의 처리 속도를 향상시키는 전략입니다. 특히, 서로 의존성이 낮거나 독립적으로 실행될 수 있는 작업들을 병렬화함으로써 상당한 시간 절감 효과를 기대할 수 있습니다.
Step 병렬화를 구현하는 핵심은 GitHub Actions의 'dependent jobs' 기능을 활용하는 것입니다. 기본적으로 GitHub Actions는 YAML 파일에 정의된 순서대로 Step을 실행합니다. 하지만 `jobs.
Job A는 코드 빌드를 담당하고, Job B는 단위 테스트를, Job C는 통합 테스트를 수행한다고 가정해 봅시다. 이 세 가지 작업은 서로의 결과에 직접적으로 의존하지 않고 독립적으로 실행될 수 있습니다. 이 경우, `needs` 속성을 사용하여 Job A, B, C가 서로를 기다리지 않고 동시에 시작되도록 설정할 수 있습니다. 만약 Job A의 결과가 Job B나 C에 필요하다면, `needs` 속성을 통해 명시적으로 의존성을 설정하여 올바른 실행 순서를 보장하면서도, 불필요한 대기 시간을 최소화할 수 있습니다.
이러한 Step 병렬화 전략은 다음과 같은 장점을 가집니다:
- 실행 시간 단축: 독립적인 작업들을 동시에 실행하여 워크플로우의 총 실행 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
- 자원 효율성 증대: 여러 작업을 동시에 처리함으로써 GitHub Actions의 러너(runner) 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있습니다.
- 유연성 확보: 작업 간의 의존성을 명확하게 관리하면서도 병렬 실행을 통해 유연한 워크플로우 설계가 가능합니다.
Step 병렬화를 효과적으로 적용하기 위해서는 각 Step의 독립성을 신중하게 평가해야 합니다. 서로 밀접하게 연관되어 순차적인 실행이 필수적인 Step들을 무리하게 병렬화할 경우, 예상치 못한 오류가 발생하거나 디버깅이 어려워질 수 있습니다. 따라서 워크플로우를 설계할 때 각 Step의 역할과 의존성을 면밀히 분석하고, 병렬 처리가 가능한 부분을 식별하여 적용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 코드 검증과 문서 생성이 서로에게 영향을 주지 않는다면, 이 두 작업을 병렬로 실행하여 전체 빌드 시간을 줄일 수 있습니다.
실전! GitHub Actions 병렬 처리 최적화 방안
엔터프라이즈 환경에서 자주 발생하는 GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과 문제는 개발팀의 큰 골칫거리입니다. 이 문제를 효과적으로 해결하고, 병렬 처리 최적화 방안을 실질적인 사례와 함께 살펴보겠습니다. 여러 작업을 동시에 실행하는 병렬 처리는 워크플로우의 전체 속도를 크게 향상시켜 개발 및 배포 시간을 획기적으로 단축하는 핵심 전략입니다.
1. 단위 테스트 병렬 실행으로 시간 단축
프로젝트 규모가 커질수록 단위 테스트 실행 시간이 늘어나 워크플로우 지연의 주범이 되는 경우가 많습니다. 이때 strategy.matrix를 활용하면 여러 테스트 러너를 동시에 구동하여 소요 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 이를 통해 GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과 문제를 완화하고 개발 생산성을 높일 수 있습니다.
예를 들어, 테스트 파일들을 몇 개의 그룹으로 나누어 각기 다른 워커에서 동시에 실행하도록 구성하는 방식입니다. 각 워커는 할당된 특정 테스트 파일 세트만 담당하므로 전체 테스트 시간을 효과적으로 단축할 수 있습니다. 또한, 각 워커 내부에서도 --maxWorkers와 같은 옵션을 적용하여 테스트 실행 자체의 병렬성을 강화하는 것도 좋은 방법입니다. 개발팀은 이를 통해 테스트 결과를 더 빠르게 확인할 수 있습니다.
2. 빌드 및 배포 단계의 병렬화로 파이프라인 가속
마이크로서비스 아키텍처를 사용하거나 모듈 구조가 복잡한 애플리케이션의 경우, 각 서비스 또는 모듈의 빌드 및 배포 단계를 독립적으로 병렬 처리하는 것이 매우 효과적입니다. 이는 전체 파이프라인 완료 시간을 크게 단축하는 데 기여합니다. 각 작업(job) 간의 의존성은 needs 키워드로 명확히 정의하여, 선행 작업이 완료되는 즉시 후속 작업들이 병렬적으로 실행되도록 구성할 수 있습니다. 이처럼 체계적인 병렬 처리 설계는 GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과를 방지하는 데 필수적입니다.
이러한 병렬 처리 기법들을 프로젝트 특성에 맞게 적절히 조합하고 적용함으로써, GitHub Actions 워크플로우의 실행 시간을 최적화하고 전반적인 개발 프로세스의 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이는 곧 병렬 처리 최적화 방안을 성공적으로 구현하는 길입니다.
성능 측정 및 지속적인 최적화 방안
GitHub Actions 워크플로우에 병렬 처리 기법을 성공적으로 적용했다면, 이제는 실제 성능을 측정하고 꾸준히 개선해 나가는 것이 중요합니다. 병렬 처리가 워크플로우 실행 시간을 효과적으로 단축하고 있는지, 그리고 기대하는 만큼의 효율성을 달성하고 있는지 객관적인 데이터를 바탕으로 면밀히 검토해야 합니다. 이를 통해 GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과 문제를 해결하고 병렬 처리 최적화 방안을 지속적으로 발전시킬 수 있습니다.
1. 성능 측정 지표 설정
병렬 처리 적용 후에는 다음과 같은 핵심 지표들을 측정하고 이전 결과와 비교해야 합니다.
- 총 워크플로우 실행 시간: 병렬 처리 도입 전후의 전체 실행 시간을 비교하여 개선 효과를 확인합니다.
- 각 작업(Job)의 실행 시간: 병렬로 실행되는 개별 작업들이 각각 얼마나 시간을 소요하는지 파악하여 병목 구간을 식별합니다.
- 대기 시간: 병렬 작업 간의 종속성이나 리소스 경쟁으로 인해 발생하는 지연 시간을 측정합니다.
- 동시 실행 작업 수: GitHub Actions의 동시 실행 제한을 초과하지 않는지 모니터링합니다.
2. 지속적인 최적화 고려 사항
초기 병렬 처리 설정을 마친 후에도 다음과 같은 요소들을 꾸준히 검토하고 개선해 나가야 합니다.
- 작업 분할 및 재구성: 여전히 실행 시간이 긴 작업이 있다면, 더 작은 단위로 분할하거나 다른 작업과의 종속성을 재조정하여 병렬 처리의 이점을 극대화해야 합니다.
- 러너(Runner) 리소스 최적화: 병렬 작업량이 증가함에 따라 러너의 CPU, 메모리, 디스크 I/O 등 리소스 사용량이 늘어납니다. 자체 호스팅 러너를 사용하는 경우 리소스를 충분히 확보하고, GitHub 호스팅 러너를 사용할 때는 워크플로우의 요구 사항에 맞는 적절한 인스턴스 타입을 선택하는 것이 중요합니다.
- 캐싱 전략 개선: 빌드 아티팩트나 종속성 캐싱을 효과적으로 활용하면 각 작업의 실행 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 병렬 작업 간의 캐시 충돌을 방지하고, 필요한 데이터만 효율적으로 캐싱하는 전략을 지속적으로 검토해야 합니다.
- 네트워크 대역폭: 외부 서비스와의 통신이나 대규모 데이터 전송이 포함된 작업의 경우, 네트워크 대역폭이 병렬 처리의 성능을 제한하는 요인이 될 수 있습니다.
- 작업 간 종속성 최소화: 불필요한 작업 간의 종속성은 병렬 처리의 효과를 반감시킵니다. 가능한 한 독립적으로 실행될 수 있도록 워크플로우를 설계하는 것이 이상적입니다.
경험에서 배운 점
GitHub Actions 워크플로우 실행 시간 초과 문제는 많은 팀이 겪는 흔한 장애물입니다. 특히 빌드, 테스트, 배포와 같이 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업이 포함될 때 더욱 두드러집니다. 처음에는 각 단계를 순차적으로 실행하도록 구성했지만, 프로젝트 규모가 커지고 테스트 케이스가 늘어나면서 워크플로우 실행 시간이 예상보다 훨씬 길어졌습니다. 이는 개발팀의 빠른 피드백 루프를 저해하고 출시 주기를 지연시키는 주된 원인이었습니다. 이 문제를 해결하는 데 가장 효과적이었던 방법은 **병렬 처리**를 적극적으로 도입하는 것이었습니다. 모든 작업을 무조건 동시에 실행하는 대신, 서로 독립적으로 수행 가능한 작업들을 파악하여 `jobs` 또는 `matrix` 전략을 활용해 병렬로 실행하도록 워크플로우를 재구성했습니다. 예를 들어, 여러 플랫폼에 대한 테스트나 다양한 환경 구성에 대한 빌드를 동시에 진행함으로써 전체 실행 시간을 획기적으로 단축할 수 있었습니다. 이 과정에서 각 병렬 작업이 사용하는 리소스(CPU, 메모리)를 고려하고, GitHub Actions 러너(runner)의 제한을 넘지 않도록 적절히 분산하는 것이 핵심이었습니다. 실무에서 얻은 교훈은 다음과 같습니다. 첫째, **작업 간의 의존성을 명확히 이해**해야 합니다. 모든 작업이 병렬 실행에 적합한 것은 아니므로, 어떤 작업이 다른 작업의 완료를 기다려야 하는지 정확히 파악하고 `needs` 키워드를 사용하여 의존성을 설정하는 것이 필수적입니다. 둘째, **모니터링과 최적화는 지속적으로** 이루어져야 합니다. 병렬 처리를 도입한 후에도 실행 시간을 주기적으로 측정하고, 여전히 병목 현상이 발생하는 부분을 찾아 개선해야 합니다. 마지막으로, **팀원들과의 긴밀한 소통**을 통해 병렬 처리 전략을 공유하고, 각자의 작업이 병렬 실행에 적합한지, 혹은 병렬 실행 시 발생할 수 있는 잠재적 문제를 미리 인지하도록 하는 것이 중요합니다. 이러한 접근 방식은 단순한 시간 단축을 넘어, 팀의 생산성을 높이고 더 빠른 제품 출시를 가능하게 하는 밑거름이 되었습니다.
댓글
댓글 쓰기