DMMゲームのログ解析~ログ収集と解析の概要~ - DMM.comラボエンジニアブログ
現在オンラインゲームのバックエンド、KPIシステムを担当していますマサヨシです。 今回のブログでは【DMMオンラインゲームで実際に実装しているログとKPI】に関して3回にわたってご紹介致します。 DMMオンラインゲームでは、これまではオンラインゲームのプロジェクトごとに行っていたログの収集方法を統一し、プロジェクトに依存しない基本KPI機能とゲーム独自のKPI機能を実装するためのフレームワークを開発しましたのでその事例をもとにご紹介します。 ログ収集、解析の概要 まず、オンラインゲームのログ収集の全体像をご紹介します。 オンラインゲームのログ収集ではApacheやnginx、PHPのログをfluentdで収集しています。 fluentdに集めたログをHadoopの分散処理システムに保存し、HiveやImpalaで解析をする流れになっています。 ご存知の方も多いと思いますが、HiveとはHD
ログ解析で楽をする話 #qpstudy でしてきました。
ログ解析というのはインフラエンジニアの基礎の基礎です。アプリケーションが定まればそれなりのログ解析ツールは存在します。Debianのstableですら数十のツールがあります。 とはいえ、実際のログというのは往々にしてアプリケーション毎に全然ちがっているのでツールは役に立ちません。結果としてgrepを駆使したり、はたまたRDBに突っ込んだりして試行錯誤することになります。 見事に解析できたとしても、それを可視化することを考えると楽できることを考えておきたいわけです。 そこで役に立つのはログ解析SaaS．Sumologic, SplunkStorm, Logglyなどけっこうありますが、qpstudyではSumoLogicを紹介してみました。GUIでログを横断的に絞り込めますし、その処理構文はいつでも繰り返すことのできるすぐれものです。 無料で使えるサイズでかなりのことができますので、ちょっと
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