컴퓨팅 시간을 200년 절약하여 환경 보호

Nx의 핵심 기능 중 하나는 다양한 전략을 적용하여 계산 시간을 절약하는 기능입니다. 더 많은 정보를 보려면 기사 끝으로 스크롤하십시오. 먼저 실제로 얼마나 많은 시간이 절약되고 있습니까?

얼마나 많은 시간이 절약되고 있습니까?



지금까지 절약한 금액입니다(2022년 8월 16일 데이터). 꽤 미쳤어!



원시 숫자는 다음과 같습니다.

  • 최근 7일: 5년 4개월 2일 2시간 32분 46초

  • 지난 30일: 23년 8개월 25일 8시간 57분 19초

  • Nx Cloud 시작 이후: 200년 10개월 13일 19시간 37분 57초

  • 우리는 곧 nx.app 페이지에서 실시간 숫자가 번개처럼 빠르게 증가함에 따라 실시간 숫자를 검사할 수 있습니다!! (당연하지, )

    환경에 미치는 영향



    CO2 배출량을 계산하는 것은 까다로울 수 있습니다. Nx Cloud에 저장된 계산을 실행하는 데 사용되는 시스템에 따라 다릅니다. https://green-algorithms.org/ 을 사용하여 시도해 보았습니다.

    몇 가지 인상적인 절감 효과가 있습니다 🤯.

    지난 7일간의 절감액은 다음과 같습니다.



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    마지막 30일 절감액은 다음과 같습니다.



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    Nx Cloud 시작 이후:



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    도와주세요! Nx가 계산을 절약하는 방법에 대한 입문서



    Nx에는 로컬 및 CI에서 계산 시간을 줄이는 데 도움이 되는 다양한 전략이 있습니다. 다음은 Nx가 적용하는 전략에 대한 매우 짧은 개요와 추가 정보를 위한 몇 가지 링크입니다.

    영향을 받는 명령



    예: 주어진 PR에서 변경된 프로젝트에 대해서만 테스트를 실행합니다.

    nx affected:test
    

    Nx affected commands 기준선과 관련하여 변경된 프로젝트에 대해서만 명령을 실행할 수 있습니다. 일반적으로 이는 CI 시스템에서 처리되는 PR에 적용됩니다. Nx는 Git 커밋을 분석하고 기본 분기(일반적으로 main 또는 master )와 관련하여 변경된 모든 프로젝트를 식별합니다. 그런 다음 변경 사항의 영향을 받을 수 있으므로 해당 프로젝트와 이에 종속된 모든 프로젝트에 대해서만 지정된 명령을 실행합니다.

    이렇게 하면 처리해야 하는 프로젝트 집합을 줄여 계산을 절약할 수 있습니다.

    로컬 계산 캐싱



    Nx에는 소위 computation caching 기능이 있습니다. 캐시 가능한 모든 작업에 대해 Nx는 일련의 입력 매개변수를 가져와 해시를 계산하고 결과를 저장합니다.



    해시가 일치할 때마다 계산이 실행되지 않고 이전 결과가 복원됩니다. 이렇게 하면 작업 속도가 크게 향상되고 이전에 이미 실행된 계산이 실행되지 않도록 할 수 있습니다.

    분산 원격 캐싱(Nx Cloud 사용)



    기본적으로 Nx 계산 캐시는 로컬에 저장됩니다(일반적으로 node_modules/.cache/nx 폴더 내). 진정한 혜택은 동료, CI 에이전트 등 다른 사람들과 공유할 때 나옵니다.

    Nx Cloud 시스템 전체에 Nx 계산 캐시를 배포할 수 있습니다.



    기존 Nx 작업 공간을 Nx Cloud에 연결하는 작업은 다음을 통해 수행할 수 있습니다.

    nx connect-to-nx-cloud
    

    More on the docs . Nx Cloud는 대부분의 작업 공간에 충분한 500 hours of computation time saved per month과 함께 제공됩니다. 넘어가면 더 사거나, 최악의 경우 다음 달까지 캐싱이 그냥 멈춘다.

    보너스! 레나도 할 수 있다!!



    Nrwl , 뒤에 회사 Nx , 최근 . 한편 Lerna 5.4는 Nx와의 멋진 통합 기능을 제공하여 기존 Lerna 사용자가 동일한 명령을 계속 사용하면서 Nx와 함께 제공되는 향상된 작업 예약 및 캐싱 기능의 이점을 누릴 수 있는 기능을 제공하는 막 출시되었습니다.

    활성화하는 방법은 무엇입니까? Read more on the Lerna docs

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