最近遅ればせながら光の戦士になった増田です。サボり癖がなかなか直りません。 さて、この度 Elasticsearch と Kibana の社内事例を作ることが出来ましたので、興奮のあまりお伝えします。 ずっと導入したかった 2014 年 3 月に中途で入社して以降、導入したかったものの 1 つが Elasticsearch でした。個人ではすでに導入しており、効果を実感できていたためです。 その前段である fluentd の社内初事例が 2015 年 4 月のこちらの記事。気がつけば社内の他のプロジェクトにも導入が進んでいました。 ElastiCacheをCloudWatch+fluentd+Zabbixで監視する | feedforce Engineers' blog ところで私は先月から DF PLUS というサービスにフルコミットし、主にエラー管理やログ基盤などを整備しています。 エ
はじめに 藤本です。 AWS LambdaがPythonに対応してから色々なことを試しています。 概要 ELBのアクセスログはS3に出力することが可能です。5分なり、1時間なりで定期的にS3にログファイルが作成されます。S3に集約することは簡単でもS3に出力されたファイルはAPIによるアクセスが必要、ログファイルが細かく分割されていることもあり、可読性の面においては優れていません。 そこでAWSではログを管理できるサービスとしてCloudWatch LogsやAmazon Elasticsearch Serviceを用意しています。Amazon Elasticsearch Serviceに関してはAWSのGithubでS3 -> AWS Lambda -> Elasticsearchの流れとなるソースコードが公開されています。ありがたい！これにより簡単にログデータを取り込むことが可能です。
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