はじめに こんにちは、タイミーでエンジニアをしている徳富( @yannKazu1 )です。 タイミーではメインサービスのバックエンドを Rails で開発しています（Go を採用しているプロダクトもありますが、本記事では Rails を前提とします）。 突然ですが、皆さんのチームでは CI の待ち時間、気になっていませんか？ 「Push した、コーヒー淹れた、戻ってきた、まだ回ってる……」みたいな経験は、開発者なら一度はあるのではないでしょうか。 本記事では、そんな状況を改善するために GitHub Actions 上のテスト実行パイプラインで取り組んだ 3 つの高速化テク を紹介します。どれも「知っていれば明日から試せる」くらいの温度感なので、気軽に読んでいただければと思います。 1. キャッシュの保存先を GitHub Cache から S3 に移行 課題: actions/cache が安定して速くない 最初にぶつかった壁が actions/cache の速度でした。 vendor/bundle （数百 MB〜1 GB 超）の save/restore でやたら時間がかかることがあり、リストアだけで数分待たされる場面がちょくちょくありました。これはセルフホストランナーに限った話ではなく、GitHub ホステッドランナーでも起きます。 実際、公式リポジトリにも Extremely slow cache on self-hosted from time to time という Issue が立っていて、セルフホスト・GitHub ホステッド問わず同様の報告が寄せられています。 さらに私たちの場合、 AWS 上のセルフホストランナー を使っているのでなおさらです。 actions/cache のバックエンドは Azure Blob Storage のため、セルフホストランナーからだとインターネット経由のアクセスになり、スループットが 約 20 MB/s まで落ちる ケースも報告されています（ Actuated Blog ）。突発的に遅いうえに経路も遠い——これでは安定した速度は望めません。 容量面でも、リポジトリあたり 10GB の制限があります。また、7 日間アクセスのないキャッシュは自動削除されます。その結果、ブランチが増えるとすぐに上限に達し、必要なキャッシュが消えてしまうのも地味にストレスでした。 解決策: runs-on/cache で S3 をバックエンドに そこで [runs-on/cache](https://github.com/runs-on/cache) を導入し、キャッシュの保存先を 同一リージョン（東京）の S3 バケット に切り替えました。 前述のとおり、セルフホストランナーで  actions/cache  を使うとスループットが ~20 MB/s まで落ちるケースがあります。一方  runs-on/cache  は同一リージョンの S3 を使えるため、200 MiB/s 以上 のスループットが出ます（ 公式ドキュメント ）。単純計算で 10 倍近い改善 です。 actions/cache とインターフェースがそのまま同じなので、 uses: を差し替えて環境変数を 1 つ足すだけで移行できました。 # .github/actions/setup-ruby-with-s3-cache/action.yml - name : Restore cache uses : runs-on/cache@v4.2.3-r2 env : RUNS_ON_S3_BUCKET_CACHE : your-gha-cache-bucket with : path : "**/vendor/bundle" key : bundle-v1-${{ runner.os }}-${{ inputs.ruby_version }}-${{ hashFiles('Gemfile.lock') }} restore-keys : | bundle-v1-${{ runner.os }}-${{ inputs.ruby_version }}- bundle-v1-${{ runner.os }}- なぜ runs-on/cache を選んだか S3 をキャッシュバックエンドにする方法は他にもあります（ tespkg/actions-cache 、 whywaita/actions-cache-s3 、自前の aws s3 cp スクリプトなど）。その中で runs-on/cache にした決め手はこのあたりです。 環境変数 1 つで切り替え : RUNS_ON_S3_BUCKET_CACHE を設定するだけで S3 バックエンドに切り替わる 自前実装が不要 : 圧縮・展開・キャッシュキーのマッチング・フォールバックなど、地味にめんどくさい部分を全部やってくれる 容量無制限 : S3 なので 10GB の制限もキャッシュの自動削除もなし キャッシュキーの設計 キャッシュキーは 3 段階のフォールバック構造にしています。 bundle-v1-Linux-3.3.6-<Gemfile.lock のハッシュ> ← 完全一致（最速） bundle-v1-Linux-3.3.6- ← Ruby バージョン一致 bundle-v1-Linux- ← OS のみ一致 完全一致しなくても、部分一致したキャッシュをリストアして bundle install すれば差分の gem だけで済みます。ゼロからインストールするより圧倒的に速いので、新しいブランチでもほぼキャッシュが効く状態を維持できます。 OIDC 認証で安全に S3 にアクセス AWS へのアクセスには OIDC 認証 を使っています。長期的なアクセスキーをシークレットに保存しなくて済むので、セキュリティ面でも安心です。 - name : Configure AWS credentials uses : aws-actions/configure-aws-credentials@v6 with : role-to-assume : arn:aws:iam::123456789012:role/your-gha-role aws-region : ap-northeast-1 2. マイグレーション結果をまるごとキャッシュ 課題: 毎回のマイグレーションが地味に重い テストジョブは毎回データベースをセットアップします。ここで問題になったのが、マイグレーション数が数百を超えてくると rails db:create db:schema:load だけで 数分かかる ということ。 「schema:load だからすぐ終わるでしょ？」と思いきや、テーブル数が多いとそうでもないんですよね。 解決策: MySQL のデータディレクトリごと S3 にキャッシュ 発想を変えて、 マイグレーション済みの MySQL データディレクトリ ( /var/lib/mysql ) をまるごと S3 にキャッシュ することにしました。要は「マイグレーション済みの DB をそのまま持ってくれば、マイグレーション自体を省略できるよね」という作戦です。 仕組みの全体像 【キャッシュの生成】 【キャッシュの利用】 master ブランチ feature ブランチ db/migrate/** 変更 テストジョブ起動 or 毎日定時 │ │ ▼ ▼ S3 からキャッシュをリストア MySQL 起動 → ./tmp/mysql_data に展開 │ │ ▼ ▼ rails db:create db:migrate MySQL 起動（データマウント済み） │ │ ▼ ▼ ./tmp/mysql_data を S3 に保存 rails db:migrate（差分のみ） │ ▼ テスト実行 キャッシュの生成: master で定期的に焼き直す master ブランチでマイグレーションファイルが変更されたとき、または毎日定時に、専用のワークフローがキャッシュを更新します。 # .github/workflows/update-migration-cache.yml on : push : branches : [ master ] paths : - 'db/migrate/**' - 'db/schema.rb' - '.github/workflows/update-migration-cache.yml' - '.github/actions/migration-hash/**' schedule : - cron : '0 2 * * *' # 毎日 UTC 2:00（JST 11:00）に実行 workflow_dispatch : # 手動実行も可能 やっていることはシンプルです。 MySQL コンテナを起動（データディレクトリを ./tmp/mysql_data にマウント） rails db:create db:migrate でフルマイグレーション実行 ./tmp/mysql_data をまるごと S3 にアップロード - name : Run database migration run : bundle exec rails db:create db:migrate - name : Save migration cache uses : runs-on/cache/save@v4.2.3-r2 env : RUNS_ON_S3_BUCKET_CACHE : your-gha-cache-bucket with : path : ./tmp/mysql_data key : test-${{ runner.os }}-${{ runner.arch }}-mysql${{ steps.migration-hash.outputs.mysql_version }}-${{ runner.environment }}-db-migration-${{ steps.migration-hash.outputs.hash }} キャッシュキーの設計: 何をキーに含めるかが大事 キャッシュキーには地味に気を使っています。 test-Linux-X64-mysql8.0.28-self-hosted-db-migration-<db/schema.rb のハッシュ> │ │ │ │ │ OS ARCH MySQL Ver ランナー環境 スキーマハッシュ ポイントは db/schema.rb のハッシュを含めていること。 マイグレーションの内容が変われば schema.rb も変わる ので、自動的に新しいキャッシュが生成されます。MySQL バージョンやアーキテクチャもキーに入れているのは、バイナリ非互換でハマらないための保険です（一度やらかしました……）。 キャッシュの利用: Composite Action で再利用しやすく キャッシュの利用ロジックは Composite Action に切り出して、RSpec だけでなく Steep（型チェック）など他のワークフローからも使い回しています。 # .github/actions/setup-mysql/action.yml - name : Create MySQL data directory run : mkdir -p ./tmp/mysql_data - name : Restore migration cache id : cache-hit-check uses : runs-on/cache/restore@v4.2.3-r2 env : RUNS_ON_S3_BUCKET_CACHE : your-gha-cache-bucket with : path : ./tmp/mysql_data key : test-${{ runner.os }}-${{ runner.arch }}-mysql${{ mysql_version }}-${{ runner.environment }}-db-migration-${{ hash }} - name : Start MySQL service with docker compose run : docker compose -f compose.ci.yml up -d mysql8 Docker Compose では、リストアしたデータディレクトリをそのままボリュームマウントします。 # compose.ci.yml services : mysql8 : volumes : - ./tmp/mysql_data:/var/lib/mysql MySQL が起動すると、キャッシュ内のデータファイルがそのまま認識されるので、 マイグレーション済みのデータベースが即座に使える 状態になります。 テストジョブでの分岐: キャッシュがあれば差分だけ 各テストジョブでは、キャッシュがヒットしたかどうかで処理を分岐しています。 - name : RSpec run : | if [ "${{ steps.setup-mysql.outputs.cache_hit }}" == "true" ] ; then echo "Using cached migration data, running incremental migration" bundle exec rails db:migrate # ← ブランチ固有の差分だけ else echo "No cache found, running schema load" bundle exec rails db:create db:schema:load fi キャッシュヒット時 : master のマイグレーション済みデータが復元されているので、 db:migrate で差分だけ適用。たいていは数秒で終わります キャッシュミス時 : MySQL バージョンアップ直後などキャッシュがない場合は db:schema:load にフォールバック この仕組みのおかげで、並列のテストジョブそれぞれで数分かかっていた DB セットアップが数秒になりました。体感で一番効果が大きかった施策かもしれません。 3. CI 用 MySQL のパフォーマンスチューニング 課題: デフォルト設定の MySQL が意外とボトルネック テスト環境の MySQL をデフォルト設定のまま使っていたのですが、ある日ふと気づきました。テストでは各テストケースごとに BEGIN / ROLLBACK やテーブルのクリーンアップが走るので、 書き込みが尋常じゃない量になっている んですよね。 デフォルト設定だと、コミットのたびにディスクへの fsync が走ります。本番では安全のために必要ですが、テスト環境では……正直、オーバースペックです。 解決策: テスト環境に限定して、耐久性よりパフォーマンスを優先する CI 専用の compose.ci.yml で、 データ耐久性を思い切って犠牲にして、書き込みパフォーマンスを最大化 しました。 # compose.ci.yml services : mysql8 : image : ${MYSQL_IMAGE} command : > mysqld --innodb-flush-log-at-trx-commit=0 --sync-binlog=0 --skip-innodb-doublewrite environment : MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD : "yes" ports : - "3306:3306" volumes : - ./tmp/mysql_data:/var/lib/mysql 各パラメータの解説 innodb-flush-log-at-trx-commit=0 InnoDB のログ書き込み動作を制御するパラメータです。 値 動作 用途 1（デフォルト） コミットのたびにログをディスクに fsync 本番環境（ACID 完全準拠） 2 コミットのたびに OS バッファに書き込み、 fsync は毎秒 レプリカなど 0 ログの書き込みも fsync も毎秒のバッチ処理 テスト環境 テストで 1 秒以内にクラッシュリカバリが必要な場面はないので、 0 にして コミットごとの fsync オーバーヘッドを完全に排除 しています。 sync-binlog=0 バイナリログ（レプリケーション用）の同期タイミングです。 値 動作 1（デフォルト） コミットごとにバイナリログを fsync 0 OS のファイルシステムキャッシュに任せる テスト環境ではレプリケーションを使わないので、バイナリログを sync_binlog=0 にし、同期を OS のキャッシュに任せることでコミットごとの fsync を省いています。 skip-innodb-doublewrite InnoDB の doublewrite バッファを無効化します。これは書き込み途中のクラッシュに備えて全ページを 2 回書く安全機構なのですが、テスト環境では不要です。無効化すれば 書き込み I/O が大幅に減ります 。 注意: 本番では絶対にやらないでください 念のため書いておきますが、上記の設定は データの耐久性・整合性を犠牲にしています 。 innodb-flush-log-at-trx-commit=0 : クラッシュで最大 1 秒分のトランザクションが消える sync-binlog=0 : クラッシュでバイナリログが不完全になる可能性 skip-innodb-doublewrite : 部分書き込みでデータ破損のリスク テスト環境は「テストが通ればデータは捨てる」使い捨ての世界なので、これらのリスクは許容しています。くれぐれも本番には適用しないように！ まとめ 施策 何をキャッシュ/最適化しているか 効果 S3 キャッシュ vendor/bundle （Gem パッケージ） ダウンロード高速化・容量制限の解消 マイグレーションキャッシュ マイグレーション済み MySQL データ DB セットアップ時間を数分→数秒に MySQL チューニング fsync・doublewrite の無効化 テスト中の書き込み I/O を削減 CI の高速化に近道はなくて、結局はボトルネックを一つずつ潰していくしかありません。 DB のデータ耐久性は不要なので無効化する。マイグレーションは毎回ゼロからやる必要がないのでキャッシュする。キャッシュの保存先は、ネットワーク的に近い場所に置く。こうした「当たり前だけど意外とやっていない」割り切りが、大きな高速化につながりました。 同じような課題を抱えるチームの参考になれば嬉しいです。

Web未経験MLエンジニアが社内プロダクト開発でAIコーディングにどハマりするまで はじめに こんに ...

はじめに こんにちは、Developer Engagementブロックの @wiroha です。5月13日に「 RubyKaigi 2026 アフターイベント〜初参加LT・スポンサー4社のパネル〜 」を開催しました。 株式会社ZOZO、株式会社リブセンス、株式会社TOKIUM、株式会社マイベストの4社共催で、 RubyKaigi 2026 を振り返るアフターイベントです。初参加エンジニアによるLTと、公募によるLT、各企業によるブース運営に関するパネルディスカッション、そして懇親会を行いました。 当日の雰囲気を含めてレポートします！ 登壇内容まとめ 発表タイトル 登壇者 ESP32 IoTを動かしながらメモリ使用量を観測してみた話 株式会社ZOZO もっちゃん Rubyはただの言語に非ず 株式会社リブセンス こりん Rubyの内側を意識し始めた日 株式会社マイベスト koki515 RubyKaigi Mapを作って出そうとした話 株式会社TOKIUM ikeda 公募LT - パネルディスカッション 各社スポンサー担当 ESP32 IoTを動かしながらメモリ使用量を観測してみた話 speakerdeck.com 株式会社ZOZOのもっちゃんからは、ESP32とPicoRubyを使ってIoTシステムを構築した話がありました。メモリ消費量の節約への努力が感じられました。 Rubyはただの言語に非ず speakerdeck.com 株式会社リブセンスのこりんさんは、Rubyはただの言語ではなく文化であるとお話していました。RubyKaigi初参加ながら、RubyKaraokeといった関連イベントにも積極的に参加していたことが印象的でした。 Rubyの内側を意識し始めた日 speakerdeck.com 株式会社マイベストのkoki515さんは、Rubyコミッターの話を聞くことで内部構造をもっと理解したいと思うようになったそうです。RubyKaigiの会場には本屋さんがありCRubyの本を購入して読み始めたとのことで、良い学びの流れができているなと感じました。 RubyKaigi Mapを作って出そうとした話 speakerdeck.com 株式会社TOKIUMのikedaさんは、RubyKaigiの開催地を地図上にマッピングした「RubyKaigi Map」について発表しました。地震により当日披露が叶わなかったシステムを見ることができました。 ここまで、25卒の4名の若手エンジニアによる発表を紹介しました。「発表に慣れていない、緊張する」と言っていた方々もいましたが、堂々と意欲あふれる発表をされていました。 Spinelに貢献した話 speakerdeck.com 公募によるLT枠では、note株式会社のsacckeyさんよりRubyのAOTコンパイラであるSpinelにコントリビュートしたという発表がされました。「Spinelでは失敗するがCRubyでは成功する5行のRubyコード」という指標がわかりやすく、挑戦してみたくなる内容でした。 飛び入りLT 公募枠が1枠余っていたため、マイベストのKoyaさんが飛び入りでLTをしてくださいました。「カンマは演算子ではない」をテーマに、Rubyの文法を深掘りした内容でした。急遽対応いただきありがとうございました！ パネルディスカッション 4社のスポンサー担当者による、ブース運営についてのパネルディスカッションを行いました。どんなブースを出して（出す予定で）いたか、その決め方や苦労などをお聞きできました。 当日見られなかったコンテンツを知ることができたり、SNSで話題になっていた投稿の裏側を知ることができたりと、興味深い内容が盛りだくさんでした。 最後に 発表の終了後には懇親会も行い、活発に交流する様子が見られました。ローカルオーガナイザーの方も参加してくださっていたため、参加者・運営・スポンサー企業といったさまざまな立場の方とのつながりが生まれていたように感じました。ご参加くださったみなさま、ありがとうございました！ 来年のRubyKaigi 2027は宮崎での開催です。ZOZOは宮崎にオフィスがあるため、何か企画ができないものかと話し合っています。また来年もたくさんのRubyistたちとお会いできることを楽しみにしています！ corp.zozo.com