GitLab Runner in Kubernetes: K3s als schlanke Alternative zu klassischen Autoscaling-Lösungen

GitLab Runner in Kubernetes: K3s als schlanke Alternative zu klassischen Autoscaling-Lösungen

In vielen Projekten werden GitLab Runner lediglich so konfiguriert, dass sie „irgendwie“ laufen. Funktional reicht das oft für den Anfang – doch auf Dauer führt es zu langen Wartezeiten, schwer nachvollziehbaren Fehlern und unnötigem Pflegeaufwand. Der Betrieb der Runner hat direkten Einfluss auf Effizienz und Stabilität der gesamten CI/CD-Pipeline – und verdient mehr Aufmerksamkeit, als ihm oft geschenkt wird.

Viele Teams nutzen Autoscaling-Runner, beispielsweise über Cloud-Anbieter wie AWS, Azure oder GCP. Dabei werden je nach Konfiguration dynamisch neue Instanzen gestartet, um CI-Jobs auszuführen. Dieses Modell bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, insbesondere wenn Infrastruktur ohne Vorwissen schnell bereitgestellt werden soll. Doch es bringt auch Herausforderungen mit sich: längere Startzeiten, komplexeres Caching und eingeschränkte Kontrolle über die Build-Umgebung. In vielen Fällen lässt sich das mit einfacheren, stabileren Setups vermeiden – zum Beispiel mit leichtgewichtigen Kubernetes-Distributionen wie K3s.

Effizient und unabhängig: GitLab Runner mit K3s

Mit K3s lassen sich GitLab Runner effizient auf eigenen Ressourcen betreiben. Diese Lösung ist nicht nur ressourcenschonend und kosteneffizient, sondern ermöglicht auch die einfache Einrichtung von Review-Umgebungen für Tests und Vorschauen. Ein entscheidender Vorteil: Die Unabhängigkeit von Cloud-Anbietern sorgt für mehr Kontrolle über die Infrastruktur und größere Freiheit bei der Gestaltung von CI/CD-Pipelines.

Saubere Builds durch Pod-Isolation in Kubernetes

In Kubernetes läuft jeder GitLab CI-Job in einem eigenen, temporären Pod – basierend auf einem klar definierten Container-Image aus der .gitlab-ci.yml. Auch klassische Autoscaling-Runner können für jeden Job eine frische VM bereitstellen – allerdings ist das deutlich ressourcenintensiver und langsamer.

Die Pod-basierte Ausführung in Kubernetes hat den Vorteil, dass jeder Build schneller und konsistenter in einer sauberen Umgebung startet – ohne Rückstände oder Seiteneffekte vorheriger Jobs. Dadurch wird die Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit der CI/CD-Pipeline erheblich verbessert – bei geringerer Komplexität im Infrastruktur-Management.

Kubernetes statt Autoscaler: Startzeit zählt

In klassischen Autoscaling-Umgebungen vergehen häufig 30 bis 120 Sekunden, bis eine neue Instanz gestartet und der GitLab Runner verfügbar ist. In Kubernetes – insbesondere in einem schlanken K3s-Cluster – geschieht das deutlich schneller. Neue Pods sind in Sekunden einsatzbereit.

Gerade bei kurzen, häufigen Jobs wie Lintern, Tests oder Build-Stages ist die Startzeit oft der entscheidende Faktor. Während ein Autoscaler noch an der VM arbeitet, läuft im Kubernetes-Cluster der erste Test oft schon durch.

Sicherheitsvorteile durch Kubernetes-Isolation und Policies

Kubernetes bietet zahlreiche Sicherheitsmechanismen, die sich direkt in CI/CD nutzen lassen. Runner-Pods können in eigenen Namespaces isoliert betrieben werden. Über integrierte Pod Security Standards lässt sich z. B. unterbinden, dass Container mit Root-Rechten laufen oder privilegierte Funktionen verwenden.

Zusätzlich können Ressourcenbegrenzungen (CPU/RAM) definiert und Network Policies eingesetzt werden, um gezielt zu steuern, welche Dienste ein Job kontaktieren darf – etwa nur externe Paketquellen, aber keinen internen Datenbankserver. Solche präzisen Schutzmechanismen fehlen in vielen dynamischen Cloud-Runner-Setups – dort laufen Builds oft auf Instanzen mit weitreichenden Berechtigungen.

Reproduzierbarkeit und Kontrolle durch Container-Images

Mit dem Kubernetes Executor ist jedes Job-Environment exakt definiert: Ein bestimmtes Container-Image wird verwendet, der Runner startet einen Pod, führt den Build aus und entfernt ihn anschließend wieder vollständig. Unterschiedliche Jobs können so unterschiedliche Images nutzen – ganz ohne Konflikte.

Das verbessert nicht nur die Reproduzierbarkeit von Builds, sondern erleichtert auch das Debugging: Bei Problemen lässt sich das Image lokal starten, der Fehler gezielt untersuchen und ein verbessertes Image wieder in die Pipeline integrieren – ohne mühsames Herumraten auf flüchtigen CI-VMs.

Caching und Storage: MinIO als einfache und robuste Lösung

Ein Nachteil von kurzlebigen Autoscaling-Runnern ist das schwierig umsetzbare Caching. Da jede Instanz neu ist, gehen Zwischenschritte verloren – außer man konfiguriert externe Speicherlösungen.

Im Kubernetes-Cluster lässt sich hierfür MinIO nutzen – ein lokal betriebener, S3-kompatibler Object Storage. Er läuft direkt im Cluster, ist für alle Jobs zentral verfügbar und sorgt für schnellen Zugriff sowie einfache Verwaltung der Cache-Daten. Alternativ kann auch ein externer Dienst wie AWS S3 angebunden werden – je nach Infrastrukturstrategie.

Automatisierung mit Helm und Terraform

Runner-Setups auf Kubernetes lassen sich vollständig als Code definieren. Mit Helm wird der GitLab Runner als Kubernetes-Chart installiert. Die Konfiguration – etwa Token, Tags oder Ressourcenlimits – wird über Werte-Dateien gesteuert. In Kombination mit Terraform lässt sich das komplette Runner-Setup versionieren, in Git verwalten und via GitOps ausrollen – inklusive Upgrades, Rollbacks und Cluster-Wechseln.

Das macht CI/CD-Setups nicht nur sicherer, sondern auch automatisierbar und skalierbar – ideal für Teams mit produktiven Workflows und wiederverwendbaren Umgebungen.

Warum K3s – und wann nicht?

K3s ist eine reduzierte Kubernetes-Distribution von Rancher (SUSE), optimiert für geringe Systemanforderungen und schnellen Betrieb. Sie eignet sich besonders für:

• Lokale CI/CD-Cluster (z. B. auf VMs oder Bare Metal)
• Dedizierte CI/CD-Umgebungen pro Projekt
• On-premise-Setups ohne Cloud-Abhängigkeit
• Entwicklerfreundliche Test- und Integrationsumgebungen

Dank der geringen RAM- und CPU-Auslastung ist K3s vor allem für kleinere Teams attraktiv, die eine performante, aber wartungsarme Build-Infrastruktur suchen.

Aber: Für sehr große Cluster, Multi-Tenant-Umgebungen oder produktionskritische Hochverfügbarkeitsszenarien kann K3s an seine Grenzen stoßen. In solchen Fällen sind Kubernetes-Setups mit höherer Skalierbarkeit – etwa mit kubeadm installierte Cluster, OpenShift oder Managed-Services wie Amazon EKS – häufig die robustere Wahl.

Wann klassische Autoscaler dennoch sinnvoll sind

Trotz der vielen Vorteile eines Kubernetes-Setups kann ein klassischer Autoscaler in manchen Fällen praktikabler sein – etwa für:

• Teams ohne Kubernetes-Erfahrung
• Projekte mit stark schwankender Build-Last
• Setups, die bewusst Cloud-zentriert bleiben sollen
• Szenarien, in denen Infrastruktur nicht selbst gewartet werden soll

Wer also eine unkomplizierte Lösung mit „Pay-as-you-go“-Modell sucht und seltene Builds tolerieren kann, ist mit Autoscaling-Runnern in der Cloud durchaus gut beraten.

Fazit

Wer GitLab CI/CD modern, schnell und sicher betreiben will, sollte Kubernetes in Betracht ziehen. Der Betrieb von GitLab Runnern in einem eigenen Cluster – z. B. mit K3s – bietet:

• schnelle Startzeiten
• isolierte, reproduzierbare Build-Umgebungen
• erhöhte Sicherheit
• vereinfachtes Caching
• volle Kontrolle über Infrastruktur und Container-Images

Gleichzeitig ist die Lösung portabel, unabhängig vom Cloud-Anbieter und mit Tools wie Helm und Terraform vollständig automatisierbar.

Verglichen mit klassischen Autoscaling-Runnern in der Cloud ist der Kubernetes-Ansatz insbesondere für kleine und mittlere Teams oft nicht nur robuster, sondern auch zukunftssicher – vorausgesetzt, das nötige Know-how ist vorhanden oder wird aufgebaut.

Bildnachweis

Foto von Kevin Ku: https://www.pexels.com/de-de/foto/schwarze-bewirtschaftete-brille-vor-laptop-computer-577585/

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Dieser Beitrag wurde erstellt von OSAIA Consulting – Experten für Platform Engineering, Automatisierung und Softwarearchitektur.

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