という入門記事を書こうと思いましたが、最高の記事があったのでやめました。 こちらを参照すると良いです。 ちなみにこういうスクリプトをピッと書いたらデータが送れてることが確認出来ました。 use strict; use warnings; use Fluent::Logger; my $logger = Fluent::Logger->new( host => '127.0.0.1', port => 24224, ); $logger->post("access.log", { uri => "http://google.com", request => { addr => "test-addr", ua => "test-ua", referrer => "test-referrer", }, }); 触った感じ便利そうなので、なんかやりたい。 これも面白い感じがします。
Googleの虎の子BigQueryをFluentdユーザーが使わない理由はなくなったとのこと。 Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita よし、Google BigQueryを使って超高速ログ解析だ!!!!と思っているとそこまでの道のりは長かった。 Google BigQueryの環境を構築する Google BigQueryはGoogle Cloud Platformのサービスの1つである。Google Cloud Platformには様々なサービスがあり、統合されているような、されていないような作りになっている。AWSのWebインターフェースも難しいけど、Google Cloud Platformもよくわからないので覚悟してかかろう。公式のドキュメントも記述が古いときもあるので疑ってかかろう。 プロジ
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
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