nanapiでは社内のチャットツールに、Slackを導入しています。Slackの便利なところはintegration周りで、要するに他のツールとの連携が非常にし易いんですね。そういった、Chatを中心にした業務効率化を最近ではChatOpsと呼んだりします。 http://nanapi.co.jp/blog/2014/07/24/nanapi_chatops/ ChatOpsの重要な点はコンテキストを共有できる点ですよね。「○○ってエラーログが出てるよ」みたいな情報を直接誰かに伝えるのではなく、ログが出ているという状態をChatを経由して同じものを見ることで、説明が非常にラクになります。 ほかにもデプロイをHubot経由で指示したり、ステータス取得をしたりなど様々な使い方がありますがやはり重要なのは同じ画面を皆が見ているということですね。そういった点がChatOpsの大きなメリットとしてあ
fluent/fluentd-ui https://github.com/fluent/fluentd-ui Fluentd用のWeb UIが出たようです。試しに触ってみます。 インストール READMEのとおりですが、 $ gem install fluentd-ui $ fluentd-ui start Open http://localhost:9292/ by your browser default account is username="admin" and password="changeme" もしくは、 $ git clone https://github.com/treasure-data/fluentd-ui $ cd fluentd-ui $ bundle install $ bundle exec rails s です。 僕はbundlerでいれることにしました
「ログを集めて保存する」と言うのは簡単だけど，ログ収集の構成にはいくつか方法があり，勉強会などでちょくちょく聞かれるので，いくつかのパターンについて書く． 「俺はもうバリバリログ収集やってるぜ！」という人は多分すでに知っていることが書かれているので，タブを閉じて良い． ここではログコレクタにFluentdを想定しているが，他のログ収集プロダクトにも適用出来るはず． ただ，Fluentdはタグベースのルーティングを持ち，単体でもキューのように動作させることが可能で，既存のものより複雑な問題を解決しようとしているので，少し工夫が必要かもしれない． Fluentdそのものについては公式ドキュメントや，Fluentdとはどのようなソフトウェアなのかを参考に． クライアントから直接保存する いきなりFluentdを使わないパターン．JavaScript SDKを提供している解析サービスやモバイル端末
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分
このときにやった可視化部分の話。急いで作ったのでいろいろ雑な部分が多い。 開発合宿でDockerとMesosを使っていい感じにリソース提供とデプロイするやつを作ってた - wtatsuru's blog はじめに 元のやつから内部情報を削ったサンプルを置いておきます。適当にサーバ名など修正すれば使えるかもしれません。 https://github.com/tatsuru/docker-sample-app 全体の仕組みについてはここの図がわかりやすいと思います Docker + Mesos + Marathon + Graphite + Fluentd + Sensuを組み合わせたデプロイ管理ツールの話 - ゆううきブログ やりたいこと 目的はアプリケーションの現状を俯瞰できるダッシュボードを作ること。 それぞれのDockerコンテナは短命なので、下記の情報をうまく集約してやる必要がある。
Fluentd というソフトウェアがある。日本国内ではそこそこ話題になってきたが、何ができるのか、何に使うと嬉しいのか、何に使えるのか、という点について詳細をよく知らないという人もおそらくまだ多いことでしょう。 なので、簡単にまとめる。 http://fluentd.org/ なお以下の個別項目ごとに書いていくが、その手前にまとめを置いておくので忙しい人はそれだけ読むとよい。インストールや設定については導入部分については日本語の記事はもう多くあるので、触れない。 概要 できること ログの収集 センサデータ等の収集 汎用データ処理プロセッサとして 頻出ユースケース ログの収集 データの集約 簡単なリアルタイム集計 ソフトウェアとしての特徴 コア プラグイン 安定性 性能 開発体制 コミュニティ ぶっちゃけどうなの？ まとめ 現時点で、複数の場所に分散したデータや常に増え続けるデータの安全な転
Fluentd 2013年開発・状況まとめ / 2014年に向けて ワイワイ！Fluentd Advent Calendar 2日目担当の @kzk_mover です。このエントリでは2013年 Fluentd の開発・コミュニティの状況まとめをお届けします。 2013年開発まとめFluentdコア自体は2013年、191 commit (そのうち @repeatedly が 84 commit)。ドキュメントの方は326 commitあります。コア以外にも、2012年年末に約70だったプラグイン数は、2013年12月1日現在に約3倍の206個となっています。 Fluentdのコア自体は10回リリースされ、td-agentは6回リリースされています。大体Fluentdが月1回、td-agentが月に2回の計算になります。また、@repeatedlyがTD社に入社し、td-agentのメンテ
2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。 2024年4月1日より、Supership株式会社は親会社であるSupershipホールディングス株式会社に吸収合併されました。 合併に伴い、存続会社であるSupershipホールディングスは社名をSupershipに変更し、新たな経営体制を発足しました。 本件に関する詳細は、プレスリリースをご確認ください。
開発メモ#6 です。前回から少し間があいてしまいました。 開発メモ#2 : AWS でのホスト / クラウドネイティブなデプロイ - naoyaのはてなダイアリー で書いたように、EC2 へのアプリケーションのデプロイにあたっては Elastic IP の利点を活かしてカジュアルにホストを入れ替えまくっています。ちょっとこのデプロイは慎重になりたいな、と思ったらスナップショットからインスタンスを立ち上げては切り替える、の繰り返し。 この運用をしていると、スナップショットとの差分ができやすいのは chef-solo で吸収するというのが前回、前々回のはなし。 もう一点問題があります。アクセスログやアプリケーションのログです。フロントエンドのサーバをあっちこっち切り替えているうちに、そのままではログが分断されてしまう。ホストを Terminate しようものならログは消失してしまいます。 この
追記(2/8 11:30) id:naoyaによる一連のまとめが【今北産業】3分で分かるLTSV業界のまとめ【LTSV】 - naoyaのはてなダイアリーにあります。 また、仕様などをまとめるために http://ltsv.org/ を立ち上げました。 追記ここまで Labeled Tab Separated Values (LTSV) というのは、はてなで使っているログフォーマットのことで、広く使われているTSV(Tab Separated Value)フォーマットにラベルを付けて扱い易くしたものです。はてなでは、もう3年以上、このフォーマットでログを残していて、one-linerからfluentd、Apache Hiveまで幅広く便利に使えています。 ログフォーマットに期待されることは、 フォーマットが統一されている → 共通のツールで集計し易い 新しいフィールドの追加が容易 → サー
ここ数年のデータ解析の重要性の高まりから、ログに関するソリューションが方々で活発に探求されている昨今でございます。ウェブサーバーの単純なアクセスログをそのまま保存するではなく追加情報を添加してみたり、あるいはアプリケーションから直接ログを吐いてそれらをデータウェアに投げ込んで･･･というのも当然のように行うようになりましたね。 しかしあまり自由度のない access_log の combined フォーマット。さてどうしたもんか･･･ ここで id:stanaka の登場です。 Labeled Tab Separated Valueというのは、はてなで使っているログフォーマットのことで、広く使われているTSV(Tab Separated Value)フォーマットにラベルを付けて扱い易くしたものです。はてなでは、もう3年以上、このフォーマットでログを残していて、one-linerからflue
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
とあるクラスタ（複数台あるサーバ）に対して性能評価しているときに dstatでリアルタイムに数値見ながら評価したいんですが さらにまとめてリアルタイムグラフ化出来たら嬉しいのではないかなーと。 お、これはfluentd+growthforecastの出番では…！ と思い早速試してみましたよっと。 全体像 ノードサーバ（監視される側） 各サーバでdstatを収集／整形しログに出力 fluentdでgrowthforecastAPIを叩く グラフ生成サーバ（growthforecast） config生成plackアプリを起動（今回はログ収集サーバで実行しているが、本来はどこで起動してもよい） growthforecastプラグインでグラフ化 ※最初考えていた構成ではグラフ生成サーバでログを受け取ってから growthforecastに流しこんでました。 ログファイル自体も収集したい時にはその
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