Um novo serviço do Cloud Run grava no Cloud Spanner. Valide se ele suporta 5.000 leituras/s e 1.000 gravações/s, identifique gargalos e use uma infraestrutura de teste com escalonamento automático. Qual configuração de teste você usaria?
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Resposta correta: Crie um cluster do Google Kubernetes Engine executando as imagens Locust ou JMeter para gerar testes de carga dinamicamente. Analise os resultados usando o Cloud Trace..
Por que esta é a resposta
A opção correta é usar um cluster GKE com Locust ou JMeter porque essas ferramentas são projetadas para gerar testes de carga distribuídos e escaláveis, ideais para simular o tráfego exigido (5.000 leituras/s e 1.000 gravações/s) e identificar gargalos em um ambiente dinâmico. O GKE oferece a infraestrutura de escalonamento automático necessária para o test harness. O Cloud Trace é excelente para analisar latências e rastrear requisições através dos serviços, ajudando a identificar gargalos. As outras opções são menos adequadas: O Cloud Run para o test harness pode ter limitações de recursos e não é ideal para gerar carga massiva e distribuída. VPC Flow Logs são para tráfego de rede, não para análise de performance de aplicação. Cloud Tasks e Cloud Scheduler são para agendamento e execução de tarefas assíncronas, não para geração de carga de teste em tempo real e em grande volume. Uma instância única do Compute Engine com Apache Bench não escalaria para gerar a carga necessária e não é uma solução distribuída para testes de performance robustos.
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