Cloud Run Jobs、Cloud Tasks、Scheduler の費用計算

バックグラウンド処理は、通常の Cloud Run 見積もりの中に隠れがちです。定期 job、queue worker、webhook retry、export、report、cleanup を、ユーザー向けページ表示とは別に並べます。各経路で月間実行回数、平均実行時間、CPU、メモリ、最小インスタンスを warm に保つかを見積もります。

開発中は小さく見える job でも、全顧客をスキャンしたり、ファイルを再生成したり、各 row で API を呼んだりすると高くなります。通常実行 1 回と、停止後に溜まった処理を追いつく実行の両方をモデル化し、happy path だけで判断しないようにします。

Cloud Tasks のようなキューパターンはレイテンシを守れますが、下流サービスが遅い場合や壊れた item がある場合、リトライが処理量を増やします。task ごとの試行回数、最大リトライ期間、dead-letter 処理、キャンペーンや import が作る最大 burst を見積もります。

worker の同時実行と Cloud Run の最大インスタンス数は、下流 DB を基準に設定します。キューが Firestore、Cloud SQL、Storage、外部 API より速く fan out できるなら、費用リスクは追加の compute 時間だけでなく、繰り返しの DB 処理やネットワーク処理にも広がります。

worker コンテナは月額請求の一部にすぎません。各 job が作る Firestore read/write、Cloud SQL クエリ、Storage のダウンロードやアップロード、BigQuery export、API 呼び出し、ログ量を加えます。高頻度 worker の verbose log は、想定以上にデバッグデータを高くすることがあります。

公開前に、バックグラウンド処理のトラフィックを API リクエスト、DB 操作、Storage 転送、想定実行時間として計算機に入れてください。そのうえで最初の大規模 import やキャンペーン前に、schedule、queue retry ポリシー、長時間 job に Billing アラートと担当者レビューを設定します。