{"meta":{"title":"CodeQL を実行するための推奨ハードウェア リソース","intro":"コードベースのサイズに基づいて、セルフホステッド マシンで CodeQL 分析を実行するための推奨仕様 (RAM、CPU コア、ディスク)。","product":"セキュリティとコードの品質","breadcrumbs":[{"href":"/ja/code-security","title":"セキュリティとコードの品質"},{"href":"/ja/code-security/reference","title":"リファレンス"},{"href":"/ja/code-security/reference/code-scanning","title":"コード スキャン"},{"href":"/ja/code-security/reference/code-scanning/codeql","title":"CodeQL"},{"href":"/ja/code-security/reference/code-scanning/codeql/recommended-hardware-resources-for-running-codeql","title":"CodeQL のハードウェア リソース"}],"documentType":"article"},"body":"# CodeQL を実行するための推奨ハードウェア リソース\n\nコードベースのサイズに基づいて、セルフホステッド マシンで CodeQL 分析を実行するための推奨仕様 (RAM、CPU コア、ディスク)。\n\nGitHub Actions または外部 CI システムで CodeQL を構成できます。 CodeQL は GitHub Actions の GitHub ホスト ランナーと完全に互換性があります。\n\n外部 CI システムを使用している場合、またはプライベート リポジトリの GitHub Actions でセルフホスト ランナーを使用している場合は、独自のハードウェアを構成する必要があります。 CodeQL を実行するための最適なハードウェア構成は、コードベースのサイズと複雑さ、使用されているプログラミング言語とビルド システム、および CI ワークフローの構成によって異なる場合があります。\n\n次の表は、コードベースのサイズに基づいて CodeQL 分析を実行するための推奨されるハードウェア仕様を示しています。 ハードウェアまたは仮想マシンの選択を決定するための始点としてこれらを使用します。 リソースが多いマシンでは、分析パフォーマンスが向上する可能性がありますが、保守コストも高くなる可能性があります。\n\n| コードベース のサイズ | RAM | CPU |\n|--------|--------|--------|\n| 小 (<100 K のコード行) | 8 GB 以上 | 2 コア |\n| 中間 (100 K から 1 M のコード行) | 16 GB 以上 | 4 または 8 コア |\n| 大規模な (100万行を超えるコード) | 64 GB 以上 | 8 コア |\n\nすべてのコードベース サイズでは、ディスク領域が 14 GB 以上の SSD を使用することをお勧めします。 コードをチェックアウトしてビルドするのに十分なディスク領域と、CodeQL によって生成されるデータ用の追加の領域が必要です。"}