新しい Cloud Run サービスが Cloud Spanner に書き込みます。5,000 reads/s と 1,000 writes/s をサポートすることを確認し、ボトルネックを特定し、オートスケーリングのテストインフラストラクチャを使用します。どのようなテストセットアップを使用しますか？

このシナリオでは、Cloud Run サービスへの高負荷な読み書きをシミュレートし、ボトルネックを特定する必要があります。LocustやJMeterは、柔軟なスクリプトで複雑なロードパターンを生成できるオープンソースのロードテストツールです。これらをGoogle Kubernetes Engine (GKE) クラスタで実行することで、テストインフラストラクチャ自体をスケールさせ、大規模な負荷を効率的に生成できます。Cloud Traceは、分散システムにおけるリクエストのパスを可視化し、レイテンシやボトルネックを特定するのに非常に効果的です。 他の選択肢は、この要件を満たすには不十分です。Cloud Runにテストハーネスをデプロイすると、テスト対象と同じ環境で競合が発生する可能性があります。Cloud Tasksはタスクキューであり、リアルタイムのロードテストには適していません。Compute Engine上のLAMPスタックとApache Benchは、大規模な分散ロードテストにはスケーラビリティと柔軟性が欠けます。