背景

これまでクラウドの経験はAWSだけでしたが、GCPにも関わるようになりました。
最近とあるシステムのインフラを検討することがあり、GCPのサーバーレスサービスを調べる中でCloudRunが最近アツいということを知りました。
そこでAppEngineを比較対象としてメリデメを自分なりにまとめてみました！

AppEngineとの比較

メリット

コスト面
- GAEは最後のリクエスト処理してから15分後にインスタンス終了するため、その間リクエストはないのに課金される。
- CloudRunはリクエスト時間で純粋に従量課金。
- そのためリクエスト頻度が少ないケースではCloudRunの方が安くなる可能性が高い。
- ※ コールドスタート（後述）には注意。
スケールの速度
- CloudRunはコンテナベースで高速スケーリングする。
- GAEはVM上でビルドされるため、デプロイ及びバースト時のスケーリングが遅い。
- よって、スパイクが発生するようなシステムではCloudRunの方がHTTP503など起きづらくて安心。
ランタイム依存
- GAEスタンダード環境では提供ランタイムに制限あるため、GCP側の提供ランタイム変更に影響を受ける恐れあり。
  - ドキュメント
- CloudRunはDockerfileによりコンテナビルドできる限りランタイム制約無いため、影響なし。
- よって言語やバージョンをGCP側に制約されないCloudRunがグッド。
ローカル開発効率
- GAEスタンダード環境ではdev_appserver.py（ローカル開発用サーバー）を実行する。（Python使用時のみ？）
- Cloud RunではDockerfileを実行し、cloud_sql_proxyを使用してCloudSQLに接続。
- よってCloud Runによるコンテナベースでの開発の方が、なじみがあるエンジニアが多く開発効率高いと思われる。
その他運用面
- 移行時の柔軟性
  CloudRunはKnativeがベースとなっており、仮に他インフラ（GKEなど）へのアプリケーションの移行が発生してもスムーズに対応可能。
- サービス自体の勢い
  CloudRun自体に勢いがあり機能拡張されており、またコンテナイメージからのデプロイ用に周辺ツールが整備されているため、今後エコシステムの恩恵を受けやすそう。

懸念点（デメリット）

実行タイムアウト
- CloudRunはタイムアウトはデフォルト５分だが、最大60分まで延長可能。
  → 相当重いワークロードでは無い限り、タイムアウトが制約となる場合はほぼなさそう。制約大きく解消しつつある。
ファイルの永続化
- CloudRunではメモリ上でファイル操作するため、ファイルの永続化不可。
- GAEではCloud Storageなど利用可能。
コールドスタート（回避可能）
- CloudRunでは一定時間アクセスがないと自動的にコンテナが終了し0になり、再アクセス時にコールドスタートするためレスポンスが遅延する。（言語やアプリケーションによるが数秒程度？）
- 参考：遅延時間について
- ただ、最小インスタンス数を1以上にしてコールドスタート対策も可能。（※ 常時起動するためコストは上がる。）
- （コンテナでなくVMで起動するAppEngineの方がコールドスタート遅いかと思いきや、公式ブログ見た限りはかなり早そう。。このあたり詳しい方いれば教えてほしいです。）
レスポンス後の処理（回避可能）
- CloudRunではレスポンス後にCPU割り当てが解放されるため、非同期処理等ができないという点がつらみとしてあった。しかしAlways on CPU機能が実装されたため、この点は解消された。
- 参考：サーバーレスコンテナ Cloud Run に待望の新機能 Always on CPU が登場しました

まとめ

2019年に発表されて以来、日が浅いうちはつらみも多かったようですがアップデートを重ねてかなり使いやすいサービスとなりました。
GCP的にもCloudRunを推しているようで、機能拡張はもちろん他サービスとの統合もどんどん進められており多彩なアーキテクチャを組めるようになっています。
今後インフラを検討する上でCloudRunは有力な選択肢となってきそうです。