Prometheus でアプリのログを監視してアラートを発火する - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
レガシー環境のクラウド化およびセキュア化担当の D.M. です。 最近流行しはじめた監視ツール Prometheus は非常にシンプルで利用しやすいツールです。主に Docker やサービスディスカバリが利くクラウドとの相性がウリで Web にはいろいろな記事があがっています。特に AbemaTV、 freee が大々的に利用しているようです。 AbemaTV の事例 「Monitoring at AbemaTV」 http://sssslide.com/speakerdeck.com/nghialv/monitoring-at-abematv freee の事例 「Prometheus 監視で変わるもの」 https://speakerdeck.com/sugitak/prometheus-jian-shi-debian-warumofalse 基本的な事柄の詳細は他の記事に譲りますが、
ELBとCloudFrontのアクセスログをサーバレスに集約させてみた | DevelopersIO
Lambda処理内容 SNSのメッセージから、処理対象となるS3のバケット、キーを取得します。 ログの時刻情報として期待するカラムのデータが日付フォーマットに一致しない場合や、カラム数が異常なレコードはエラーレコードとして除外します。 「request」カラムに含まれるURLを「urlparse」モジュールを利用してパースし、解析時に利用頻度の高い「HOST」や「PATH」を事前に抽出します。 「json」モジュールを利用してJSONエンコードを行い、Firehoseに対しバッチ転送を行います。 4: Firehose 今回、出力先はS3のみとしましたが、Amazon Elasticserach Service、Redshiftと連係も可能です。 Firehoseのバッファ時間はELB(ALB)のログ出力間隔にあわせ、300秒としました。 Firehoseの後処理をLambda関数で実装す
Amazon Redshiftへ継続的にデータをロードする際に気をつけること - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、インフラ部データ基盤グループの小玉です。 データ基盤グループでは、Amazon Redshift（以下、Redshift）へ継続的にデータをロードする仕組みを、約半年に渡り構築・運用してきました。この記事では、その中で学んだことを共有させて頂きます。 弊社では情報系システムの一部に、AWSが提供するRedshiftという分散データベースを利用しています。情報系システムとは、データ分析を主な用途とするシステムのことです。なかでもRedshiftはSQLを使った大量データの高速な分析に最適化されているため、DWH（データウェアハウス）としての利用に適しています。 DWHの構築に必要なタスクとしては、データソースの特定、モデリング、データの抽出・変換・ロード(ETL)、クエリツールやBIツール導入、パフォーマンス・チューニング、メタデータの管理、バックアップ・リストアなど、があります
『Amebaのログ解析基盤にCloudera ImpalaとPrestoを導入しました』
(この記事は、Hadoop Advent Calender 2013 の12日目の記事です) こんにちは、Amebaのログ解析基盤Patriotの運用をしている、鈴木(@brfrn169)と柿島大貴です。 Patriotについては以下をご覧ください。 http://ameblo.jp/principia-ca/entry-10635727790.html http://www.slideshare.net/cyberagent/cloudera-world-tokyo-2013 今回、Amebaのログ解析基盤PatriotにCloudera ImpalaとPrestoを導入しました。 Cloudera ImpalaとPrestoのインストール方法や詳細ついては、下記URLをご覧ください。 Cloudera Impala http://www.cloudera.com/content/clo
スマートニュースの世界進出を支えるログ解析基盤 #jawsdays #tech
スマートニュースは昨年の 10/1 に米国版をローンチするにあたり、ログ解析基盤のリニューアルを行いました。日本に加えて米国やその他の国が入ってくることにより、単なるユーザ数の増加に加え、OS x 国 x タイムゾーン x 多種多様なメトリクスのような集計軸が増えることで、ログの前処理、集計、可視化に様々な工夫が必要になってきます。本セッションでは、会社の成長に応じたログ集計基盤の転換を振り返りながら、世界進出にあたってどのようなことを考え、どのようにログ集計基盤をリニューアルしていったか、および、そのログ解析基盤を支える Amazon EMR, Hive, Presto, Azkaban, Shib, Chartio などのツールについてお話します。
モバイルアプリのログ収集ライブラリ「Puree」をリリースしました - クックパッド開発者ブログ
モバイルファースト室の @rejasupotaro です。 クックパッドでは、サービスをリリースしてログを収集して分析して改善してまたリリースして、というサイクルを素早く回すことでより良いものを作るということをウェブではやってきました。 クックパッドのサービス開発のフレームワークをモバイルアプリでも適用したいのですが、モバイルアプリにはウェブアプリと違ったロギングの難しさがあります。 今回はモバイルアプリのロギングの問題点とPureeというログ収集ライブラリについて話します。 モバイルアプリのロギングの難しさ ウェブアプリでは、基本的にはサーバー側でログを収集することができますが、モバイルアプリの場合は画面の制御はアプリ側で行われ、APIを介してデータを受け取るため、クライアント側でログを収集して送信する必要があります。 アプリのログを収集するのに、画面遷移をしたりタップするたびにサーバー
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
Fluentd Meetupで発表してきました : slog
2014年05月16日 02:06 カテゴリ Fluentd Meetupで発表してきました Posted by steelwool_oxide こんにちは、スチールです。 ものすごーく久しぶりに勉強会で話してきました。 参加したイベントはFluentd Meetupです↓ Fluentd Meetup 新しい応用事例とv1に関する発表 自分だけ写真がちょっとおかしい人みたいなかんじですね。 僕の発表は「マゾいログ回収の話と未来」というタイトルでして、所属するフリークアウトでのログ回収の今までとこれからというような話をしてきました。 発表スライドはこちら。 実際にマゾいかどうかはみなさまの判断にお任せしますが、 限られたリソースの中で大量に発生するログを集めるのはちょいちょい工夫がいるね、というのが伝われば幸いです。 今後やっていきたいこととして、全てのログを集めるということと、リアルタイ
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はてなのログ運用 これまでとこれから / Hatena Engineer Seminar #6
Kibanaで秒間1万件のアクセスを可視化した話/nikkei-kibana-loganalyst2015