Gitlab Runner ) Kubernetes에 scaling Runner 배포하기

일반 인스턴스에 Runner를 배포하게되면 하나의 Deamon에서 queue로 들어오는 Job을 처리하게 된다. Github에는 ARC(Actions Runner Controller)라고 On-Demand하게 Scaling되는 Runner type이 있는데, 이와 유사한게 Gitlab Runner에서는 kubernetes type Executor이다.

 

K8S executor

 

 

설치방법

1. Gitlab Helm 용 Repo 등록

$ helm repo add gitlab https://charts.gitlab.io

 

2, 필요한 경우 Helm init을 수행한다.

 

3. Gitlab Runner 버전을 확인한다.

$ helm search repo -l gitlab/gitlab-runner

 

4. 만약 최신 Gitlab 버전을 접근할 수 없다면 업데이트를 수행한다.

$ helm repo update gitlab

 

5. helm 배포를 할때 사용할 values.yaml 파일을 생성합니다.

 

이때 아래 문서를 참고하여 배포할 Executor를 설정할 수 있습니다.

https://docs.gitlab.com/runner/executors/kubernetes/#configuration-settings

Kubernetes executor | GitLab

 

필자의 경우 아래의 Configuration만 수정하여서 배포하였습니다.

gitlabUrl: "http://gitlab.armyost.com"
runnerRegistrationToken: "XXXXXXASS23y9"

rbac: 
  create: true

resources:
  limits:
    memory: 1024Mi
    cpu: 500m
    ephemeral-storage: 512Mi
  requests:
    memory: 128Mi
    cpu: 100m
    ephemeral-storage: 256Mi

 

6. Helm install을 통하여 배포합니다.

# For Helm 2
$ helm install --namespace <NAMESPACE> --name gitlab-runner -f <CONFIG_VALUES_FILE> gitlab/gitlab-runner

# For Helm 3
$ helm install --namespace <NAMESPACE> gitlab-runner -f <CONFIG_VALUES_FILE> gitlab/gitlab-runner

 

 

참고

만약 아래와 같은 에러를 마주친다면

ERROR: Job failed (system failure): prepare environment: setting up credentials: secrets is forbidden: User "system:serviceaccount:runners:default" cannot create resource "secrets" in API group "" in the namespace "runners". Check https://docs.gitlab.com/runner/shells/index.html#shell-profile-loading for more information

 

 

Helm configure할때 사용하는 values.yaml 파일에 아래 내용을 꼭 넣어주세요.

rbac: 
  create: true
  
...
runners:
    config: |
    [[runners]]
       environment = [
         "DOCKER_HOST=tcp://docker:2376",
         "DOCKER_TLS_CERTDIR=/certs",
         "DOCKER_TLS_VERIFY=1",
         "DOCKER_CERT_PATH=$DOCKER_TLS_CERTDIR/client"
       ]
       [runners.kubernetes]
         namespace = "{{.Release.Namespace}}"
         image = "docker:24.0.5"
         privileged = true
         [[runners.kubernetes.volumes.empty_dir]]
           name = "certs"
           mount_path = "/certs/client"
           medium = "Memory"