Drake项目迁移至AWS EC2的macOS CI构建实践
2025-06-20 21:41:52作者:牧宁李
背景
在持续集成(CI)实践中,Drake项目团队面临着现有macOS构建环境的一系列挑战。这些问题包括基础设施稳定性不足、维护成本高昂以及构建时间过长等。经过评估,团队决定探索将macOS CI构建迁移到AWS EC2平台的可行性。
技术选型与评估
AWS EC2提供了专用的macOS实例类型,特别是mac2.metal和mac2-m2pro.metal两种配置。初步测试显示:
- mac2.metal实例完成完整构建约需55分钟
- mac2-m2pro.metal实例仅需约30分钟
- 相比现有环境85分钟的构建时间,性能提升显著
值得注意的是,AWS的macOS实例采用专用主机模式,这带来了独特的生命周期管理特点:
- 实例停止或终止时会触发"清理工作流"(scrubbing workflow)
- 清理过程包括擦除内部SSD、重置NVRAM等操作
- 此过程最多可能需要50分钟才能完成
- 在此期间主机处于pending状态且不计费
架构设计与优化
基于AWS平台特性,团队重新设计了CI工作流架构:
镜像策略调整
- 将原本四种镜像配置(Sonoma/Sequoia × 预配置/非预配置)简化为两种
- 仅保留Sonoma和Sequoia的预配置镜像
- 每月重建新镜像以确保Homebrew依赖的稳定性
构建任务重组
- 取消非预配置的bazel测试任务
- 将打包任务(packaging)改为使用预配置镜像
- 保持一个Sonoma预配置实例长期运行以加速响应
- 其他构建类型按需分配资源
特殊构建处理
对于macOS wheel构建这一特殊场景,团队考虑了多种解决方案:
- 重构构建逻辑使其适应预配置环境
- 临时切换实例类型进行构建
- 使用GitHub Actions的免费资源构建
- 最终选择方案1,通过bazel规则重构构建流程
实施与验证
迁移过程采用了分阶段验证策略:
-
首先在AWS上创建测试任务,与现有环境并行运行
-
初始测试包括四种Sequoia预配置构建类型
-
解决了一系列技术挑战,包括:
- 图形渲染问题(需配置自动登录)
- Gurobi许可证配置(需正确设置系统位置和时间)
- 存储性能优化
-
验证通过后,逐步将PR构建任务迁移到新环境
存储配置优化
针对AWS存储特性,团队制定了优化方案:
- 使用100GB EBS卷(当前使用约74GB)
- 默认配置3000 IOPS和175 MB/s吞吐量
- 相比推荐的10000 IOPS和4000 MB/s,实测性能已满足需求
- 存储成本计算:
- 镜像快照:$0.05/GB-月
- 实例卷:$0.08/GB-月
- 额外吞吐量:$2/月/实例
经验总结
本次迁移为Drake项目带来了显著改进:
- 构建性能提升:最快构建时间从85分钟降至30分钟
- 成本优化:与原有方案成本相当但稳定性更高
- 维护简化:减少了特殊环境配置需求
- 可扩展性:为未来macOS版本支持奠定基础
迁移过程中积累的关键经验包括:
- 必须充分理解AWS macOS实例的生命周期特性
- 图形测试需要特殊的自动登录配置
- 商业软件许可证需要额外环境配置
- 存储性能需要根据实际需求精细调优
这一实践为其他需要在云平台上运行macOS CI的项目提供了有价值的参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0215
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0138
uni-appA cross-platform framework using Vue.jsJavaScript08
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
471
465
暂无描述
Dockerfile
779
5.08 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
2.03 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
758
968
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
697
1.4 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
185
231
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.04 K
271
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
2.25 K
677