Elasticsearchのインデックス開きすぎによるヒープメモリ枯渇 - n-agetsumaの日記
この記事はElastic stack Advent Calendar 2017の12/6分の記事です。 ElasticスタックによるApacheアクセスログやsar情報などのメトリクス収集を初めて導入した後の頻出トラブルとして、インデックスのオープンしすぎによるJavaヒープメモリ枯渇がある。 検索エンジン用途や、運用監視業務に組み込むような「本気の」運用では、事前にサイジングが行われる。しかし、まずはシステム状況が可視化できるかお試しで導入を始めると、とりあえず運用を始め、インデックスのクローズや削除、スナップショットの定期取得などの運用管理計画はどうしても漏れがちとなる。 では、具体的にElasticsearchはだいたい何ヶ月分のメトリクスが保存できるのが次の疑問になるが、以下のような多様な要素が作用するため、要件に合わせて実機検証が必要となる。 登録するメトリクスの種類 Apach
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
知識ゼロからElasticsearchを実践で使えるようになろう！ - $shibayu36->blog;
以前少しだけElasticsearchを触った時に、自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog; というElasticsearchに入門した時のメモをまとめていた。しかし、その頃はElasticsearchを使って完全に一人で一つの機能を作るというところまではいけなかった。 最近になってまたElasticsearchを一から導入する仕事をすることになった。この時以前自分がまとめた記事を読みながらやっていたのだが、実践で一から導入するためにはこの記事だけでは知識が足りなかった。 そこで、前の記事の知識をベースに、一から導入するために少しずつ学んでいき、自分のブログにまとめるなどのことをしてきたので、今回はその締めくくりとして、知識ゼロからElasticsearchを使えるようになるために学習したことについて書いておきたいと思う。 今回書くこと・書かないこと 今
自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog;
【2016/09/10追記】 勉強しなおして、Elasticsearchの知識についてさらにまとめた記事を書いたので、そちらを参照してもらうと良さそうです。 blog.shibayu36.org 最近Elasticsearchの勉強をした。ただ、入門のためどのような資料が適しているかを知るのが大変だった。そこでどのように勉強したかについてメモをしておく。少しまとめエントリー的なノリになりそう。 Elasticsearchの概念を知る 全文検索技術の基本を知る Elasticsearchのドキュメントのたどり方を知る の順に学習を進めていった。 Elasticsearchの概念を知る Elasticsearchの学習を始めようとした時に、まずは基本からということで以下の本を読んでいた。 高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server (アスキー書籍) 作者:Ｒａｆａｌ
Monolog + AWS ElasticSearchでアクセス解析基盤を作ってみた - Qiita
こんにちは。勢いでAdvent Calendarへ登録してしまいました。 お付き合いいただければ嬉しいです。 本日はGoogle Analyticsぽいアクセス解析基盤を、Monolog + ElasticSearch(長いので以下ES)を使って自前で準備してみた話について書きたいと思います。 なぜ自前で？ GAが、なんか、めんどくさい（雑） 既に別件でES環境構築済みで導入が楽だった 集計力がとにかく超強力で、カスタマイズされた表示項目を求める処理をなるべくES側へ分離したかった 集計後の表示項目をアプリケーション側で取得して、クライアント管理画面等で使いたい これは多分GAでも出来ますが、めんどくさい 面倒くさがりすぎですが、結果の集計にESの強力な集計クエリを使えるのは魅力です。 たまたま導入コストも低い状態でしたので挑戦してみました。 設計 MonologのElastica han
ECS運用のノウハウ - Qiita
関連記事 マイクロサービスを支えるインフラアーキテクチャ (AWS Dev Day 2019登壇資料) ECSデプロイツールを公開しました ECSにおけるログの取り扱いを別ページに移動させました 設計 基本方針 基盤を設計する上で次のキーワードを意識した。 Immutable infrastructure 一度構築したサーバは設定の変更を行わない Infrastructure as Code インフラの構成をコードで管理 (Terraformを採用) Serverless architecture 無駄にサーバを増やさない アプリケーションレイヤに関して言えば、Twelve Factor Appが参考になる。コンテナ技術とも親和性が高い。 ECSとBeanstalk Multi-container Dockerの違い 以前に記事を書いたので、詳しくは下記参照。 Dockerコンテナデプロイ
fluentd -> Elasticsearch 大量データ転送でトラブル | diaspora
概要 fluentd でサービスの情報を転送し、Kibana で分析したい これまでの過去データを一度に放り込みたい データの件数が合わない Kibana でエラーが発生する 各種設定を見直すことで対応可能 背景 長い長いミーティングに疲れ、集中力を擦り減らしたアナタは 無意識のうちにブラウザを起動していました。 去年まで勤めていた会社の同僚がシェアした記事が目に止まります。 「fluentd + Elasticsearch + Kibana で今どきのログ分析！」 感化されやすいアナタはおもむろに VM を立ち上げ環境を構築します。 Web サーバから吐き出されたログはオシャレでイイ感じにチャート化され、 満足したアナタは VM を落とし、再び仕事に戻りました。 しばらく経ったある日のこと、ふと気づきます。 「ログだけじゃなくて、ユーザ属性の分析にもコレ使えそう。」 毎度オレオレ管理ペー
Kibanaの運用で注意すること - Carpe Diem
概要 Kibanaをログ可視化＆検索として扱う上でいくつかの問題が生じたので、その時の対処方法をまとめます。 ログ可視化という用途であればレスポンス速度などの優先度は下げられるため、以下の対応が可能になります。 環境 Ubuntu 14.04 Elasticsearch 2.1.1 Kibana 4.3.1 問題１：OutOfMemoryErrorが出る field data cacheのサイズを絞る SortやAggregation(集計)を高速に行うために、各fieldのデータをメモリに載せていますがデフォルトだと無制限に載るため調整します。 /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml indices.fielddata.cache.size: 75% ※ 下記のdoc_valuesを使うのであれば設定は不要です doc_valuesを使う キャッシュの際
dstat + fluentd + Elasticsearch + kibana でサーバモニタリングする - blog.nomadscafe.jp
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
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