ログ分析サービスはアプリケーションのインフラであり、サービス開発/運用の中で重要な位置を占めます。グラニでは、今年に入って利用しているログ分析サービスを、 Sumo Logic から Google BigQuery に完全移行しました、 本記事は、グラニで議論された「ログ分析サービスとしての SumoLogic と BigQuery」のまとめを推敲、転載したものです。これからログ分析サービスを検討される方々にとって、議論の内容が少しでも参考になることを願い公開します。 アジェンダ まずは文脈を整えるためにアジェンダから。 アジェンダ 日常的なアプリケーション監視フロー APM として盤石な New Relic ログ分析サービスによるアドホックなログ分析 ログ分析サービスに求めること Sumo Logic の利用と課題 Sumo Logic の利点 Sumo Logicで発生した課題 ログ収
改善は計測から。何がどれだけの回数通信されているか、どれだけ時間がかかっているのか、というのは言うまでもなく重要な情報です。障害対策でも大事ですしね。が、じゃあどうやって取るの、というとパッとでてくるでしょうか？そして、それ、実際に取っていますか？存外、困った話なのですねー。TraceをONにすると内部情報が沢山出てきますが、それはそれで情報過多すぎるし、欲しいのはそれじゃないんだよ、みたいな。 Grani←「謎社」で検索一位取ったので、ちょっと英語表記の検索ランキングをあげようとしている――では自前で中間を乗っ取ってやる形で統一していて、使用している通信周り、Http, RDBMS, Redisは全てログ取りして分析可能な状態にしています。 HTTP HttpClient(HttpClientについてはHttpClient詳解を読んでね)には、DelegatingHandlerが用意され
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