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こんにちは。ウェルスナビでソフトウェアエンジニアをしています水馬(@mizuma_t)です. 今回のテーマはフロントエンドモニタリングです。 みなさんフロントエンドのモニタリングは正しく行えているでしょうか? 各ユーザの端末内で生した事象を正しくモニタリングするためにはサーバサイドとは異なる知見が求められます。今回は、AWS上でフロントエンドアプリケーション(Next.js)を運用するにあたってのモニタリングの知見をお伝えしたいと思います! フロントエンドの「何を」モニタリングするのか? ひとえにモニタリングといっても目的やサービスの特性に応じて期待されるモニタリングの範囲と意味合いが異なることが一般的です。 本記事では以下の項目に焦点を当ててAWSを用いたモニタリング手法について解説しています。 ユーザの端末内で発生したエラーを正しく検知できているか? レンダリングサーバで発生したエラー
Node.js is maturing. Many patterns and frameworks were embraced - it's my belief that developers' productivity dramatically increased in the past years. One downside of maturity is habits - we now reuse existing techniques more often. How is this a problem? In his novel book 'Atomic Habits' the author James Clear states that: "Mastery is created by habits. However, sometimes when we're on auto-pil
こんにちは、kintone.comのバックエンドエンジニアをしている@ueokandeです。 いきなりですが、メールって難しいですよね。 普段HTTPに慣れていると、メール周りのプロトコルの理解は難しく、トラブルにも見舞われることも少なくないです。 またメールプロトコルの性質上、メールを送った後にもトラブルは起こりがちです。 グローバル向けkintone.comはAWSで運用しており、メールの機能はAmazon Simple Email Service(SES)を利用しています。 この記事ではkintone.comのメール基盤の全貌と、Amazon SESを利用する上での運用プラクティスを紹介します。 kintone.comとメール kintone.comでは、ユーザーの招待やkintone上の更新を知らせるためにメールを利用し、メール送信は重要な機能の1つです。 kintone.comは
A Comprehensive Guide To Error Handling In Node.js By Ayooluwa Isaiah on Nov 1, 2021 If you've been writing anything more than "Hello world" programs, you are probably familiar with the concept of errors in programming. They are mistakes in your code, often referred to as "bugs", that cause a program to fail or behave unexpectedly. Unlike some languages, such as Go and Rust, where you are forced t
Cloud security best practices, as well as most compliance programs, require that logging be enabled for all in-scope services. However, that simple requirement — “enable logging” — comes with many followup questions. Is CloudTrail enough? How do I turn on logging for all these services? Aren’t logs collected by default? What. even. is. a. log?
</Log> In the example code, we want to set a data tag on the home page, page="home". But we aren’t logging a page impression. We want to log an impression of the welcome section. To do so, we pass a logImpression prop into the Log component wrapping the welcome section (along with another data prop, section="welcome"). To make the Log component send an impression of the welcome section, we could c
上記の基本的なクエリ以外にも、一般関数や文字列関数などが使用できます。今回の記事では、上記7クエリの紹介に絞ってサンプルコードを使用して実際にCloudWatch Logsからデータを抽出してみます。 事前準備 事前準備としてLambdaで何件かログを出力し、例として作成したログを抽出することで具体的な使用方法を確認します。 Lambdaは「関数の作成」から「log-test」という関数名を指定し、ランタイムは「Node.js 12.x」でアクセス権限は特に変更せず「関数の作成」ボタンでLambdaを作成してください。 次に作成画面から「テスト」を押下してテスト設定を表示させます。イベント名を適当に「testEvent」と設定し「作成」を押下します。 コードを以下のように修正します。以下のコードをベースにクエリを試していきます。ログ出力はJSON.stringifyを使用してJSON文字列
Extending Kubernetes? Learn how custom resources & controllers can enhance your Kubernetes environment
CX事業本部@大阪の岩田です。 先日のブログでPythonのライブラリLambda Powertoolsについてご紹介しました。今日はNode.jsのLambda向けに色々な便利機能を提供してくれるDAZN Lambda Powertoolsについてご紹介します。 環境 今回利用した環境です ランタイム: Node.js 12.x dazn-lambda-powertools-layer: 1.15.6 DAZN Lambda Powertoolsとは? Node.jsで利用できるAWS Lambda用のミドルウェアを集めたライブラリです。GitHubのリポジトリはこちらです。 https://github.com/getndazn/dazn-lambda-powertools 概要についてはREADMEに貼られている以下の画像を見て頂くのが分かり良いですが、 構造化ログ(JSONログ)の
こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 本ブログは Datadog Advent Calendar 2019 の8日目です。 今日は ABEJA Platform というプロダクトで、なぜ Prometheus から Datadog に変えたのか。というお話したいと思います。 一人の方でも採用基準の参考になればと思います。 第一フェーズ:実は元々Datadogを使っていた 実は Prometheus の前は Datadog を使っていました。 なぜ Datadog を使っていたかというと、Za○bix や Na○ios などは古い思想なので使う気になれなかったという単純な理由です。 ただ、 Datadog は $18/host という値段で 当初は数十台だったので数万円ほど発生していました。やはり少し高いなという印象です。 第二フェーズ:Promethe
こんにちは。技術部セキュリティグループの水谷(@m_mizutani )です。最近はFGOで一番好きな話がアニメ化され、毎週感涙に咽びながら視聴しています。 TL;DR これまでセキュリティログ検索にGraylogを使っていたが、主に費用対効果の改善のため新しいセキュリティログ検索基盤を検討した 自分たちの要件を整理し、Amazon Athenaを利用した独自のセキュリティログ検索基盤を構築した まだ完全に移行はできていないが対象ログを1ヶ月間分(約7.5TB1)保持してもコストは1/10以下である3万円に収まる見込み はじめに セキュリティグループでは日頃、社内ネットワークやPC環境、クラウドサービスに関連するセキュリティアラートに対応するセキュリティ監視業務を継続しておこなっています。アラートに対応する時に頼りになるのはやはり様々なサービスやシステムのログで、そのアラートに関連したログ
目次 構築方法 まとめ 最近はすべてのログはBigQueryに流すという運用をしています。iOS/AndroidのアプリログはFirebase AnalyticsでログをとってFirebaseの設定からBigQueryにエクスポートできます。 ブラウザの場合は自分は定まった方法をもっていなくて、Google Analyticsのカスタムイベントを送るとかがあるかなと思いますが今回はCloud RunのREST APIを使ってさくっと構築できる方法があったので構築方法を紹介します。 構築方法 構成は以下のようになります。 Cloud RunにREST APIを作ってGoのプログラムを実行し標準出力にJSON形式でログを出力します。そのログをLoggingのフィルタ機能を使ってフィルタし、エクスポート機能でBigQueryに出力します。 Cloud RunはUsing Cloud Pub/Su
Products Communications Messaging Send and receive multichannel text and media messages in 180+ countries
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