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
普段はサーバのメトリクス可視化のためにcloudforecastを使っていますが、某案件用に数秒単位で数十台のサーバのメトリクスを表示したいので、記事タイトルのような構成を作ってみた。 dstatでとった各種値の他に、nginxとmemcachedの情報も合わせて表示させています。 セットアップ もろもろのセットアップのメモ 監視サーバ まず、監視サーバにElasticsearchとkibanaをいれる。環境はCentOS6 $ sudo yum install java-1.7.0-openjdk $ sudo rpm -Uvh https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.x.x.noarch.rpm Elasticsearchは特に設定なく起動 $ sudo service
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。
開発合宿でDevOps界隈やモニタリング界隈で流行りのツールを組み合わせてBlue Green Deploymentできる何かを作りました。 同じチームで開発したid:shiba_yu36 先生やid:wtatsuru 先生が既にブログを書いてますが、自分の視点で書いてみます。（13/12/24追記: より詳細な内容が新規に書かれたのでリンク先を入れ替えました） Docker, Mesos, Sensu等を利用したBlue-Green Deploymentの仕組み - $shibayu36->blog; Docker コンテナにアプリケーションを立てて Graphite でいい感じに可視化するまで - wtatsuru's blog 僕は主に、各ツールから得られる情報をまとめて管理し、デプロイを実行するデプロイ管理ツールを作成していましたので、それについて書きます。 普段は運用の修行をして
ゴクロの大平です。ごくろうさまです。 Redisは高速で、かつデータの永続化や、複数のデータ型によるストア(list,set,sorted set等）も対応しており、機能的が豊富ということから愛用者の多いKVS実装の一つだと思います。 特に私のようなアプリケーションエンジニアの人間にとってはデータ型のバリエーションの豊富さが便利さを感じる部分で、たとえばlistを用いてタイムライン的な情報や履歴情報の管理、sorted setを用いてランキング情報の管理、などのようにアプリケーションの需要の多くにRedisが対応することができます。 これらの情報を登録する際のフローとしては自作のアプリケーションから直接、というケースが多いと思いますが、せっかくFluentdのような便利なlog collector実装があるので、FluentdとRedisを組み合わせる事でカジュアルに情報の蓄積を行いたい
こんにちは。@jedipunkz です。 自動化の流れを検討する中でログ解析も忘れてはいけないということで ElasticSearch を使いたいなぁとぼんやり考えていて Logstash とか Kibana とかいうキーワードも目 に止まるようになってきました。 ElasticSaerch は API で情報を検索出来たりするので自動化にもってこい。バックエ ンドに Logstash を使って… と思ってたのですが最近よく聞くようになった fluentd をそろそろ真面目に使いたい！ということで、今回は Kibana + ElasticSearch + fluentd の組み合わせでログ解析システムを組む方法をメモしておきます。 参考にさせて頂いた URL http://memocra.blogspot.jp/2013/04/kibanakibanaelasticsearchfluent
ウェブアプリケーションのログ収集には fluentd を使うとして、集めたログを検索したりグラフ化するには、別途システムを組む必要がある。 最近だと、オープンソースの Kibana というのが流行っているようで、公式ページにも紹介がある。 Free Alternative to Splunk Using Fluentd | Fluentd ここで比較対象とされている "Splunk" だけど、これを fluentd と組み合わせて使っている人は多くないようなので、軽く紹介しておきたい。 Splunkとは？ 商用のログ収集＆検索エンジンとしてはメジャーな製品で、 独自のクエリ言語でログを検索、加工、集計、グラフ化する あらかじめダッシュボードを作っておいてPDFでレポートを送る 検索条件を設定しておいてアラートを飛ばす といったことが出来るようになっている。 詳しくは公式のビデオでも。 Sp
The document discusses the Fluentd logging system. It includes an explanation of how Fluentd buffers and queues log data before outputting it. The emit method is used to add log data to a chunk, and if the chunk limit is reached a new chunk is created and added to the queue. Once data is in the queue it can be output by the configured plugin.Read less
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