個人的AWS ログ管理のベースライン - mazyu36の日記
AWSのログ管理についてはいくつか考えるポイントがあると思います。 どのログを保存するか。 CloudWatch Logs（以下CW Logsと記載）とS3のどちらに保存するか、もしくは両方に保存するか などなど。 システムの特性によるところも多いかと思いますが、自分の中でのログ管理のベースラインが定まりつつあるので、頭の整理がてらまとめます。 自分の中での大まかな方針としては以下です。 S3に保存できるものは基本S3に保存する。 以下の場合は、CW Logsに保存する。必要に応じてS3に転送する。 アラームを出したい場合 さっとCW Logs Insightでログを確認したい場合 CW Logs に出さざるを得ない場合 全体像としては以下になります。 なおあくまで個人的な経験に基づくものなので、実際にはシステムの特性を踏まえて方針の決定が必要かと思います。 またこれは必要、これは不要など
大規模システムにおける5つのログ転送パターン
成功者がどのようにNew Relicを使用してKubernetesのパフォーマンスを4倍に向上させ、拡張性とスループットを改善したかをご覧ください。
ロギングベストプラクティス - kawasima
printfをつかったり、ログエントリを自分でファイルに書き出したり、ログローテションを自分でやったりしてはいけない。運用担当者にお願いして、標準ライブラリやシステムAPIコールを使うようにしよう。そうすれば、実行中のアプリケーションが他のシステムコンポーネントと適切に連携して、特別なシステム設定なしに適切な場所またはネットワークサービスにログを記録できるようになる。 ロギングライブラリを使いたければ、特にJavaの世界にはLog4j, JCL, slf4j, logbackなど多くのものが存在する。私はslf4jとlogbackを組み合わせて使うのが好きだ。とてもパワフルで、設定も比較的簡単だ。(JMXで設定できたり、設定ファイルのリロードもできる)。 slf4jの最高なところは、状況にあわせてロギングのバックエンドを変えれるところにある。特にあなたがライブラリ書くときには、ライブラリの
アプリケーション動作ログ、ERRORで出すか? WARNで出すか? 〜 岡山城で話してきました #cmdevio2019 | DevelopersIO
旬の生魚おじさん、都元です。旬かどうかは分かりませんが、最新数週間連続でマテ貝を売っているのにお目にかかりました。これはもう、酒蒸しですよ。最高ですよ。あ、魚じゃなかった。生でもなかった…。 さて先週末。2019-04-06 にDevelopers.IO 2019 at 岡山城を開催し、そこで「アプリケーション動作ログ、ERRORで出すか? WARNで出すか?」と題しましてお話をさせていただきました。そのレポートをお送りします。 スライドとセッション概要 アプリケーションのログ、出してますか？ 欲しい情報が出てますか？ 要らない情報いっぱい出てませんか？ 出すか出さないかの判断は、何に基づいて決めていますか？ そもそも何のためにログ出してますか？ そこでログが出るのは正しいですか？ ここでログが出ないのは正しいですか？ そのログは INFO で出すべきものですか？ それとも DEBUG で
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。
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
Labeled Tab Separated Values (LTSV) ノススメ - stanaka's blog
追記(2/8 11:30) id:naoyaによる一連のまとめが【今北産業】3分で分かるLTSV業界のまとめ【LTSV】 - naoyaのはてなダイアリーにあります。 また、仕様などをまとめるために http://ltsv.org/ を立ち上げました。 追記ここまで Labeled Tab Separated Values (LTSV) というのは、はてなで使っているログフォーマットのことで、広く使われているTSV(Tab Separated Value)フォーマットにラベルを付けて扱い易くしたものです。はてなでは、もう3年以上、このフォーマットでログを残していて、one-linerからfluentd、Apache Hiveまで幅広く便利に使えています。 ログフォーマットに期待されることは、 フォーマットが統一されている → 共通のツールで集計し易い 新しいフィールドの追加が容易 → サー
Apacheのログから応答速度分布やエラー状況を分析する（原始的な方法） | TeraDas（テラダス）
遊びで Apache のログを分析した時のメモです。 Google Analytics や Chartbeat などのブラウザ側解析ツールも便利ですが、サーバの健全性を確認するには、Apache のログ解析もまだまだ不要とは言えないと思います。 awk の力技で解析するので、あまり巨大なデータでは無理がありますが、個人サイトに毛が生えたくらいまでなら十分使えるでしょう。 記事最後の参考ページをパクってちょっといじっただけですが、自分用の備忘録って事で。 なお、参考ページの方は、ステータスコード 500/200 の比率を出すワンライナー等なども作っておられます。 Apacheのログに処理時間を出力する設定まずは、Apache のログに処理時間が出力されていないと話が始まりません。 httpd.conf なりで combined 形式の最後に %D (処理時間をマイクロ秒で）を追加した Log
定期実行スクリプトの綺麗なロギング3選 - カイワレの大冒険 Third
オリンピックの流れに乗れてない@masudaKです。 職業柄かちょくちょくスクリプトを書くことはあるのですが、やはり色々自分で書いたり人のを見たりしてるうちに、この実行履歴綺麗だなーと思うことが多々あります。 今回は、そう思える対象のなかでも、「定期実行スクリプト」の「出力」を扱ってみたいと思います。 「定期実行スクリプト」というのは、バッチ処理だったり、何か必要に応じて叩かれるスクリプトで、具体的にはバックアップとか集計とか、一日に最低一回は叩かれるようなスクリプトです。cronやJenkinsで叩かれるような類ですかね。そのようなスクリプトの「出力」について書いてみたいと思います。 出力は標準出力であれば、tailfコマンドだったり、Jenkinsのビルドのコンソール出力で見られるようなもの。ロギングされてるのであれば、それと同様に追えるようなものとします。 以下に書くのはあくまで今の
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
cron で > /dev/null して椅子を投げられないための3つの方法 - 酒日記 はてな支店
(タイトルは釣りです) いい加減、>/dev/null 2>&1と書くのをやめたらどうか - DQNEO起業日記 この記事のタイトルが twitter で流れてきたのを見て、「そうだ！出力を /dev/null に捨てるなんてとんでもないよね！」と思ってよく読んだら /dev/null に間違いなく捨てる方法だったのでつい crontabに > /dev/null 書いたら椅子投げる 2012-06-13 00:01:17 via YoruFukurou とつぶやいてしまったのですが、では出力を捨てないためにはどうすればいいのか。現時点での個人的ベストプラクティスを書き留めておきます。 デフォルト : メールで送る (MAILTO) せっかく cron daemon がログを捨てないためにわざわざメールで送ってくれるのに、それを > /dev/null で踏みにじるとはひどい。 とはいえ、
warn() で吐かれるログを捕まえて投げる - 酒日記 はてな支店
Perl では $SIG{__WARN__} という疑似シグナルハンドラを使って、warn() で出力されようとする内容をトラップして処理することができます。 package MyWorker; my $logger = Fluent::Logger->new; sub work { my $job = shift; local $SIG{__WARN__} = sub { my $msg = shift; # warn() で出力される文字列が渡ってくるので logger で送る $logger->post( "job" => { jobid => $job->jobid, # jobid で検索できるように message => $msg, }, ); }; # job の処理 # warn("Error!") } 最初からログを何らかのオブジェクトに渡す仕組みを入れて作っていればよか
第11回 ログでアプリケーションの改善プロセスを回す（1） | gihyo.jp
本連載では第一線のPerlハッカーが回替わりで執筆していきます。今回のハッカーはkazeburoさんこと長野雅広さんで、テーマは「ログでアプリケーションの改善プロセスを回す」です。 オペレーションエンジニアの仕事 小林篤さんから連載のバトンを受け取りました、長野雅広です。普段はNHN Japan（株）にてオペレーションエンジニアとして働いています。livedoor blogやポータルサービスなど自社Webサービスの運用に携わっており、cloudforecast（Perlで作られたリソース監視ツール）を使ったメトリクス収集をはじめ、アプリケーション設計のアドバイス、ミドルウェアの設定、障害対応のフォローなど、Webアプリケーションエンジニアにかかる運用の負担を減らすことが主な業務です。 ログはDevとOpsのコミュニケーション手段 監視サーバからのアラートメールが届いたり、リソース監視ツ
ログ解析についてつらつらと考えていること - wyukawa's diary
ログ解析についてつらつらと考えていることを書いてみたいと思います。 Hadoopを用いたログ解析によってマーケティングを変革し売り上げを向上させようという話はよくあります。 この手の話はたいていBtoCで例としてはメールでレコメンドして商品を買ってもらうとかですね。 ログ解析がどういうフローかというと、ログを埋め込んでログを収集して蓄積して解析してそのレポートを見て何らかの施策を打つ、という感じになります。 図にするとこんな感じ 今話題沸騰中の「Fluentd」はログ収集を担当します。といいつつ僕自身はFluentd使ったことないです。記事を読んだくらいです。 ちなみにどれぐらい話題沸騰中かというとこれぐらい定員オーバーしてます。すごすぎ。 クレジットカード現金化詐欺【業界人が教える口コミ情報】 ログ埋め込みはJavaならLog4j使って埋め込んだりするでしょう。 Apacheのアクセスロ
Apacheログに色を付けて快適tail生活 - y-kawazの日記
ツイッターで「Apacheログをtail中にステータスコード部分だけに色つけしたい」ってのを見たので作ってみた。 #!/bin/sed -f ## MEMO # [0m reset # [1m bold # [3m italic # [4m underline # [5m blink # [30m black # [31m red # [32m green # [33m yellow # [34m blue # [35m magenta # [36m cyan # [37m white s/\(HTTP\/1..\"\) \(2[0-9][0-9]\) /\1 \x1b[34m\2\x1b[0m / s/\(HTTP\/1..\"\) \(3[0-9][0-9]\) /\1 \x1b[32m\2\x1b[0m / s/\(HTTP\/1..\"\) \(4[0-9][0-9]\) /\1
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