2018/02/05 https://mackerelio.connpass.com/event/76678/
2018/02/05 https://mackerelio.connpass.com/event/76678/
サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇
第9回インターネットと運用技術シンポジウム(IOTS2016)での招待講演スライド。 ITシステムの高度化に伴い、サーバモニタリングの需要が高まっている。 その背景には、システムの大規模化およびサーバ仮想化技術の普及によるサーバ台数の増加など運用技術のパラダイムの変遷がある。 その結果、サーバモニタリングを支える基盤となる時系列データベースには、大量のメトリックの書き込みと高精度かつ長期間のデータ保存が求められている。 しかし、これらの要件を満たしつつ、 運用しやすい既存の時系列データベースがないという課題がある。 そこで、サーバ監視サービスMackerelでは、これらの問題を解決するための時系列データベースを開発している。 本講演では、低コストで、24時間365日稼働し、スケールする時系列データベースの実現に向けた講演者の探究を紹介する。
Ansible と Mackerel API を組み合わせて、1000台規模のサーバ群に対して同時にパッケージの更新やその他のサーバオペレーションのための方法を紹介します。 タイトルに Mackerel とありますが、それほど Mackerel に依存しない話です。 (AnsibleとDockerによる1000台同時SSHオペレーション環境 - ゆううきブログに続編を書いています。) 背景 社内では、サーバ構成管理ツールとして Chef を使用しています。 Chef Server は運用が大変なので使用しておらず、knife-solo と Mackerel APIを組み合わせてホストと Chef role とのマッピングに Mackerel のロール情報を用いています。 また、Mackerel の Ruby クライアントを利用して recipe 内で API を叩いて、Mackerel か
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く