マイクロサービス（一部はデータベースを呼び出す）で構成される Cloud Run ベースのディスカッションポータルのロードテストを実施し、Google のベストプラクティスに従ってリクエストごとのボトルネックを特定します。

Cloud Traceは、分散システムにおけるリクエストのライフサイクル全体を可視化し、各サービス呼び出しのタイミングと依存関係を詳細に分析できるため、ボトルネックの特定に最適です。ロードテスト中にCloud Traceを有効にすることで、個々のリクエストがどのサービスで時間を費やしているかを正確に把握できます。 他の選択肢は、このシナリオにはあまり適していません。Cloud Loggingのログ分析ヒートマップは、全体的な傾向を把握するのには役立ちますが、個々のリクエストのサービス間の詳細なタイミングは提供しません。Managed Service for Prometheusは、時系列メトリクスの収集と分析には優れていますが、分散トレースのようなリクエストごとの詳細なパスとタイミングの可視性は提供しません。タイミングログステートメントを追加し、BigQueryで分析する方法は、手動での実装と分析が必要で、Cloud Traceが提供する自動化された詳細な可視性には劣ります。