Você fará um teste de carga em um serviço Cloud Run e precisa de análise de log segundo a segundo de picos de tráfego com o mínimo de esforço. Como você deve analisar os logs?

A criação de um coletor de logs do BigQuery com um filtro de inclusão para o serviço Cloud Run é a melhor abordagem. Isso permite que os logs sejam exportados em tempo real para o BigQuery, onde podem ser consultados e analisados com SQL para obter insights detalhados e segundo a segundo sobre picos de tráfego. Estimar o desempenho a partir de gráficos de monitoramento de resumo não fornece a granularidade segundo a segundo necessária para análise de picos. O console de logs padrão do Cloud Monitoring é útil para visualização em tempo real, mas não é otimizado para análise complexa e agregada de grandes volumes de logs como o BigQuery. Exportar logs para o Pub/Sub e depois para o Cloud SQL via Dataflow é uma solução excessivamente complexa e com maior latência para análise em tempo real, além de o Cloud SQL não ser a ferramenta mais eficiente para análise de logs em larga escala comparado ao BigQuery.