Amazon Elasticsearch ServiceによるECSアプリケーションのログ解析基盤の構築 - BASEプロダクトチームブログ
こんにちは、BASE BANK 株式会社 Dev Division でエンジニアとしてインターンをしている前川です。 今回、Amazon Elasticsearch Service(以下、Amazon ES)による、ECS/Fargate で稼働するアプリケーションのログデータの解析基盤を新規で構築することになったので、構築するにあたって調査した内容や関連する内容、実際におこなった構築方法についていくつか紹介します。 今回の構築の簡単な全体構成図は次のようになります。 今回は、 ECS/Fargate のログを S3 にルーティングする Amazon ES にログをルーティングする VPC アクセスの Amazon ES を構築し、Kibana を外部からアクセスできるようにする の３つの手順にわけて、構築方法や関連する内容について紹介していきたいと思います。 なお、この記事で取り扱ってい
Amazon KinesisとApache Kafkaの類似点／相違点まとめ - 夢とガラクタの集積場
こんにちは。 Amazon Kinesisについて調べたり実装してみたりしたため、 モデルがよく似たApache Kafkaとの類似点や相違点が気になってきました。 というわけで、実際比べてみた結果どうだったのかをまとめてみます。 1.2つのプロダクトの類似点 Amazon KinesisとApache Kafkaの大きな類似点として、以下があります。 1.メッセージを取得したタイミングで削除するのではなく、一定期間経過後に削除するモデルを取っている Kestrel、RabbitMQといったプロダクトはメッセージを取得され、利用側から応答が返った段階で削除するモデルを取っている。 「メッセージキュー」と言いあらわした場合、削除するモデルの方がイメージ的には近い？ Amazon Kinesis、Apache Kafkaはメッセージの提供を行うのみで削除は行わない。一定時間経過後に削除している
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