Redis、クラウドベンダなどによる商用サービスを制限するライセンス変更を発表。今後はRedis社とのライセンス契約が必須に
インメモリデータストアRedisの開発元であるRedis社は、これまでオープンソースとして開発してきたRedis 7.4ソースコードのライセンスを、Redis Source Available License (RSALv2)とServer Side Public License (SSPLv1)のデュアルライセンスに変更すると発表しました。 このライセンス変更により、同社の許可なくRedisを用いたマネージドサービスなどを提供することができなくなります。 下記はライセンス変更を発表した同社ブログ「Redis Adopts Dual Source-Available Licensing」からの引用です。 Under the new license, cloud service providers hosting Redis offerings will no longer be permi
AWS、ElasticsearchとKibanaのフォークによる「OpenSearch」プロジェクトを発表。Elasticとの溝は埋まらないまま
AWS、ElasticsearchとKibanaのフォークによる「OpenSearch」プロジェクトを発表。Elasticとの溝は埋まらないまま AWSは、オープンソースの検索エンジンと可視化ツールの「OpenSearch」プロジェクトを発表しました。これは検索エンジンおよび可視化ツールとして人気のElasticsearchとKibanaをフォークしたものです。 Introducing the #OpenSearch project: a community-driven, open source fork of Elasticsearch & Kibana. https://t.co/VmlP14DiIC pic.twitter.com/YFAI0KkIx3 — AWS Open Source (@AWSOpen) April 12, 2021 すでにGitHub上には、Elastics
検索結果の品質向上 Elasticsearch入門
2019年度リクルート新人ブートキャンプ エンジニアコースの講義資料です
［速報］Google、大手クラウドに不満を表明していたMongoDB、RedisらOSSベンダと戦略的提携。Google CloudにOSSベンダのマネージドサービスを統合。Google Cloud Next '19
［速報］Google、大手クラウドに不満を表明していたMongoDB、RedisらOSSベンダと戦略的提携。Google CloudにOSSベンダのマネージドサービスを統合。Google Cloud Next '19 Googleはサンフランシスコでイベント「Google Cloud Next '19」を開催。4月9日（日本時間4月10日未明）に行ったオープニングキーノートで、MongoDB、Redis、Confluent、Elasticをはじめとするオープンソースソフトウェアベンダとの戦略的提携を発表しました。 提携相手はConfluent、DataStax、Elastic、InfluxData、MongoDB、Neo4j、Redis Labsの7社。 この提携の下で、Googleはオープンソースソフトウェアベンダが提供するマネージドサービスをGoogle Cloudに統合。ユーザーはG
Fluentd + Kinesis + Elasticsearch + Kibana / Grafanaでのリアルタイムログ解析基盤 | Tech Blog - リクルート住まいカンパニー
こんにちは、SUUMOスマホサイトの開発チームに所属しているエンジニアの上野です。 今回は、リアルタイムログ解析基盤を紹介します。 背景 皆様はwebサーバログ監視（アクセスログ・エラーログなど）をどのように行われているでしょうか？ スーモスマホサイトでは、アクセス数増加に伴いサーバ台数が増え、csshX地こんにちは、SUUMOスマホサイトの開発チームに所属しているエンジニアの上野です。 今回は、リアルタイムログ解析基盤を紹介します。 背景 皆様はwebサーバログ監視（アクセスログ・エラーログなど）をどのように行われているでしょうか？ スーモスマホサイトでは、アクセス数増加に伴いサーバ台数が増え、 csshX 地獄に陥りました。（以下の図のような状態のことです。） ログの確認が必要になった際に、この csshX を使用して秘伝のワンライナーで確認したい部分をtailして抽出していましたが
第２回 Elasticsearch 入門 データスキーマ設計のいろは | DevelopersIO
第2回目の Elasticsearch 入門は「データスキーマ設計のいろは」です。 設計と言うほどでもないのですが、例えば RDB で検索にフォーカスした設計や、他の検索エンジンも経験していると、これまでの制限や習慣で Elasticsearch の特徴を生かせない設計をしてしまう事があるので、このテーマにしてみました。 それではインデックスするためのデータ構造を Elasticsearch でどのように設計するのか解説したいと思います。 設計フローまで変えてしまう画期的なドキュメント指向型検索エンジン Elastic 社のホームページを見てみると Elasticsearch の特徴の１つとして「Document-Oriented」と言う記載があります。直訳すると「ドキュメント指向」です。 簡単に説明すると 現実世界の複雑なデータをJSONドキュメントにしてインデックスするだけで、デフォル
モンストを支えるインフラの今とこれから
dots. Conference Spring 2016 ゲーム開発の裏側 http://eventdots.jp/event/580344
Introduction_analysis_and_query_dsl_for_print.key
! 2014/04/21 @johtani Twitter @johtani lucene-gosen elasticsearch-extended-analyze http://blog.johtani.info ElasticSearch Server 0.90.x Kibana Kuromoji Kindle BOOKWALKER Doorkeeper Doorkeeper http://elasticsearch.doorkeeper.jp ! Google Groups https://groups.google.com/forum/#!forum/elasticsearch-jp Analyzer = CharFilter Tokenizer TokenFilter DSL elasticsearch-extended-analyze 1 2 1 2 1 2 1 2 Term
ElasticsearchとKuromojiを使った形態素解析とN-Gramによる検索の適合率と再現率の向上
ElasticsearchとKuromojiを使った形態素解析とN-Gramによる検索の適合率と再現率の向上：Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖（2）（1/3 ページ） リクルートの事例を基に、大規模BtoCサービスに求められる検索基盤はどう構築されるものなのか、どんな技術が採用されているのか、運用はどうなっているのかなどについて解説する連載。今回は、テンプレートを利用したインデックス生成など、検索結果の品質を向上させるためのさまざまな取り組みを紹介する。 連載目次 リクルートの全社検索基盤「Qass」の事例を基に、大規模BtoCサービスに求められる検索基盤はどう構築されるものなのか、どんな技術が採用されているのか、運用はどうなっているのかなどについて解説する本連載。初回の前回「リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか
Mappingのすばらしいリファクタリング（日本語訳）
※この記事は次のブログを翻訳したものになります。 原文：The Great Mapping Refactoring Elasticsearchのユーザの悩みの最も大きなものの一つは、 タイプとフィールドのマッピングに関する多義性です。 この多義性は、インデックス時の例外やクエリ時の例外、 正しくない結果、リクエストからリクエストへ変化する結果、 また、インデックスの故障やデータのロスを結果として引き起こします。 Elasticsearchをより強固で予測可能な振る舞いをするようにする作業において、 フィールドやタイプのマッピングをより厳格でより信頼性を高くするかといったことに 多くの変更を費やしました。 多くのケースで、Elasticsearch v2.0で新しいインデックスを作るときにのみ、 新しいルールを強制し、これまでのインデックスに関しては後方互換性を保つようにします。 しかし、幾
Elasticsearchチュートリアル - 不可視点
目的 検索用サーバーとして最近注目されているElasticsearchですが、ついに1.0 RC1がリリースされたそうです。 Googleトレンドを見ても、この分野で先行するApache Solrに迫る勢いを感じます。 そういうわけで私もElasticsearchについて興味を持って調べてみましたが情報がちょっと少ないですね… 「調べたけど断片的な情報しかない」 「公式doc英語だし、専門用語が多すぎてわからん」 「え、できること多すぎ。よくわからん。どれが重要？」 と言った感じで、最初ちょっと大変… そこで調べ始める人が、概観をつかむためのチュートリアルをつくろうと思います。 コマンドを全部実行する必要ありません。用語をおさえることで調べものが捗ることがひとつのゴールです。 自分の理解の整理も兼ねています。間違ってる箇所あったら教えて下さい。 part 1:ESを使ってレストラン検索を作
stream2esと複数データの登録
kopfの記事の続きも書く必要があるんだけど、こんなツイートを見つけてしまったので。。。 ElasticsearchのBulk APIの仕様、JSONファイルをいい感じに加工して置かなければならないしハマりどころ多い。 http://t.co/hmfycqZlqk — Kenta Suzuki (@suzu_v) 2014, 4月 24 前に思いついたけど、放ったらかしにしてた疑問が再浮上してきたので、せっかくだから調べてみようかなと。 複数JSONデータがある場合にもっと楽にデータを入れる方法ないかなぁと思って、これかな？というのがあったのですが、 そのまま手を動かさずに放置してたので、一念発起してブログ書いてます。 Bulk APIって？ ElasticsearchはURLにアクセスしてデータを登録できます。 基本的には次のように1件毎の登録になります。 $ curl -XPUT ht
Elasticsearch 日本語で全文検索 その２
Elasticsearch では、すでに日本語で全文検索する為のトークナイザーやノーマライズなどの加工処理で使用するフィルターなどがビルトインまたは、サードパーティ製のプラグインとして多数存在します。 ここでは、日本語全文検索で使用しそうなトークナイザーやフィルターなどを説明します。 主要モジュールNGram Tokenizer N-グラムを提供するトークナイザーです。Elasticsearch にバンドルされています。Japanese (kuromoji) Analysis for Elasticsearch 日本語形態素解析を提供するプラグインです。各種 Analyzer、Tokenizer、TokenFilterが含まれます。cjk_width Token Filter 半角・全角などを統一するためのフィルターです。Elasticsearch にバンドルされています。Lowercas
Elasticsearch クイックスタート
パッケージに含まれているREADMEを参考に、Elasticsearch のダウンロードからインデックス〜検索までの手順まとめ。 INSTALLATION.downloadElasticsearch の最新バージョンをここから入手して、解凍。基本的にインストールはこれだけ、プロダクションのサーバーにセットアップするときは、apt や yum のリポジトリも用意されています。 $ tar zvxf elasticsearch-1.0.1.tar.gzsettingsElasticsearch を起動するには、Java 6 以上が必要です。使用するJavaはJAVA_HOME 環境変数で設定します。 $ export JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home`japanese (kuromoji) Analysis for Elasticsearch日本語が検索できる
実践！Elasticsearch - Wantedly Engineer Blog
（募集はダミーデータです） （参考: ドキュメント登録の流れについては Elasticsearch 入門 を参照すると良いです。） Analyzer 上記のデータを実際に入れる前に、index の作成と analyzer の設定をします。 以下のコマンドを実行することで analyzer の設定ができます。 下記で説明して行きます。 curl -XPUT 'http://localhost:9200/wantedly-demo' -d \ '{ "settings": { "analysis": { "filter": { "pos_filter": { "type": "kuromoji_part_of_speech", "stoptags": [ "助詞-格助詞-一般", "助詞-終助詞" ] }, "greek_lowercase_filter": { "type": "lowerc
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
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。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
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