Cutter 16
- vCPU
- 6 × dedicado
- RAM
- 16 GB
- Armazenamento
- 320 GB NVMe SSD
- Transferência
- 15 TB
- IPv4 / IPv6
- 1 / /64 routed
Solução
Runners autoalojados pagam-se rapidamente: um Cutter 16 por $62 por mês substitui vários milhares de minutos CI hospedados e compila mais rápido porque a cache é local. Quatro a seis núcleos dedicados e 16 GB lidam com a maioria das matrizes de compilação. Use NVMe — a instalação de dependências e a extração de camadas de contêiner são quase inteiramente limitadas por I/O.
| Recurso | O que realmente precisa |
|---|---|
| CPU | 4–8 núcleos dedicados; compilações paralelizam bem |
| RAM | 16 GB para uma matriz típica, 32 GB para monorepos grandes |
| Disco | 320 GB NVMe — caches, imagens e artefactos acumulam-se |
| Kernel | Virtualização aninhada para trabalhos baseados em contêiner e VM |
A localização é geralmente a decisão que mais importa para esta carga de trabalho — seja porque a latência domina, seja porque a jurisdição domina.
Seis núcleos e 16 GB cobrem a maioria dos projetos.
GitHub Actions runner, gitlab-runner, ou Woodpecker dependendo da sua forja.
Um contêiner novo por trabalho impede que uma compilação envenene a seguinte.
Monte diretórios do host para npm, cargo, pip e camadas Docker.
As tags permitem encaminhar tarefas pesadas para aqui e deixar as leves nos runners hospedados.
Quase sempre, a partir de poucos milhares de minutos por mês. Uma instância de $62 corre continuamente; CI hospedado cobra por minuto e volta a descarregar dependências em cada arranque a frio.
Sim. Virtualização aninhada e root completo fazem com que buildx, Docker-in-Docker e builds sem root funcionem todos.
Apenas com runners efémeros e isolados. Um repositório público pode executar código arbitrário de um pull request, por isso nunca dê a esse runner acesso a segredos ou à sua rede interna.