<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>ggen-t-fukui</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/ggen-t-fukui/</author_url>
  <blog_title>G-gen Tech Blog</blog_title>
  <blog_url>https://blog.g-gen.co.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Cloud Trace</anon>
    <anon>Cloud Run</anon>
    <anon>Google Cloud</anon>
    <anon>フレームワーク・ガイドライン・事例</anon>
  </categories>
  <description>G-gen の福井です。当記事では、Cloud Run 上で動作する Python アプリケーションのパフォーマンス分析に焦点を当て、Google Cloud の Cloud Trace を用いてリクエスト処理のボトルネックを特定・可視化する手順を紹介します。 はじめに Cloud Trace とは トレースとスパン トレースコンテキスト サンプリング 事前準備 Cloud Trace API の有効化 サービスアカウントの作成とロールを付与 アプリケーションへのトレース実装 ディレクトリ構成 必要なライブラリのインストール OpenTelemetry の設定と使用 Cloud Run へのデ…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.g-gen.co.jp%2Fentry%2Fvisualize-cloud-run-processing-time-with-cloud-trace&quot; title=&quot;Cloud Runの処理時間をCloud Traceで可視化してみた - G-gen Tech Blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/g/ggen-sugimura/20250519/20250519095638.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-05-29 09:00:00</published>
  <title>Cloud Runの処理時間をCloud Traceで可視化してみた</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://blog.g-gen.co.jp/entry/visualize-cloud-run-processing-time-with-cloud-trace</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
