Cutter 16
176,70 USD totale · Risparmia 5%
- vCPU
- 6 × dedicato
- RAM
- 16 GB
- Archiviazione
- 320 GB NVMe SSD
- Trasferimento
- 15 TB
- IPv4 / IPv6
- 1 / /64 routed
Soluzione
I runner self-hosted si ripagano rapidamente: un Cutter 16 a $62 al mese sostituisce diverse migliaia di minuti di CI hosted e compila più velocemente perché la cache è locale. Da quattro a sei core dedicati e 16 GB gestiscono la maggior parte delle matrici di build. Usa NVMe: l'installazione delle dipendenze e l'estrazione dei layer dei container sono quasi interamente legate a I/O.
| Risorsa | Cosa ti serve davvero |
|---|---|
| CPU | 4–8 core dedicati; le build si parallelizzano bene |
| RAM | 16 GB per una matrice tipica, 32 GB per grandi monorepo |
| Disco | 320 GB NVMe: cache, immagini e artefatti si accumulano |
| Kernel | Virtualizzazione annidata per job basati su container e VM |
176,70 USD totale · Risparmia 5%
262,20 USD totale · Risparmia 5%
495,90 USD totale · Risparmia 5%
La posizione è solitamente la decisione più importante per questo carico di lavoro — perché la latenza domina, o perché la giurisdizione conta.
Sei core e 16 GB coprono la maggior parte dei progetti.
GitHub Actions runner, gitlab-runner o Woodpecker a seconda della tua forge.
Un container nuovo per ogni job impedisce a una build di contaminare la successiva.
Monta directory host per npm, cargo, pip e layer Docker.
I tag ti permettono di instradare i job pesanti qui e lasciare quelli leggeri sui runner hosted.
Quasi sempre oltre qualche migliaio di minuti al mese. Un'istanza da $62 gira continuamente; il CI hosted fattura al minuto e riscarica le dipendenze a ogni avvio a freddo.
Sì. Virtualizzazione annidata e root completo significano che buildx, Docker-in-Docker e build rootless funzionano tutti.
Solo con runner effimeri e isolati. Un repository pubblico può eseguire codice arbitrario da una pull request, quindi non dare mai a un tale runner accesso a segreti o alla tua rete interna.