Datadog はモニタリング関連の SaaS ではおそらく最も利用されているサービスでしょうが、公式ドキュメントが豊富にある割には何から読み始めれば良いかわかりにくく、慣れるまでの道が険しい印象です。 本エントリーでは、Datadog が既に導入されている組織で、Datadog モニターを使って監視をしたいけど、モニターの設定方法がよくわからないといった方を対象に、メトリクスモニターの作成に焦点を絞って解説していきます。なお、あくまで Datadog の使い方についての解説であり、どのようなモニターを設定すべきかについては触れません。 メトリクスの収集についても触れたかったんですが、力尽きたので、メトリクスの収集については気が向いたら別エントリーを書きます。 アジェンダ メトリクスモニターの作成方法の基本 クエリの定義について クエリの評価期間・評価方法・アラート条件の指定 クエリの結果
最近業務で Fluentd を触ることが出てきて入門したんですが、最初のうちはトラブルが起きた時に何が起きているのか、どう対処したら良いのかがさっぱりわからなかったので、「Fluentd ってログの収集とかに使われるやつでしょ？」程度の知識しかなかった過去の自分に向けて「とりあえずこれぐらいは知っておけ！」と言いたい内容をまとめてみました。 トラブルが起きた時にどの処理で問題が起きているのか素早くコードを追うことができて、データの消失を最小限に抑えつつ適切に対処できるようになることを目的としています。 なお、現時点で最新版の Fluentd v0.14.21 を対象にしています。 アジェンダ Getting Started Fluentd のアーキテクチャ Processes Supervisor process Worker process Threads Input thread En
自分の浅はかな理解だと、Deadlock が起こる理由が説明できないケースに遭遇したので、InnoDB の行レベルロックについて調べてまとめてみました。 「行レベルロックだと、同じ行を更新する場合にしか Deadlock が起こらないんでしょ」と思っているような人が対象です。 また、主に InnoDBのロックの範囲とネクストキーロックの話 - かみぽわーる を参考にさせていただいたので、そちらの内容がすんなり理解できる方には冗長な内容だと思います。 MySQL のバージョンは 5.6.33 です。 サンプルデータ 次の SQL で作成したデータを扱うことにします。 CREATE TABLE `orders` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `product_id` int(10) unsigned NOT NULL, `us
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