ZOZOTOWNの検索基盤におけるElasticsearch移行で得た知見 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZOテクノロジーズZOZOTOWN部 検索チーム 兼 ECプラットフォーム部 検索基盤チームの有村です。 ZOZOTOWNでは、以前からキーワード検索時にはRDBと併用してElasticsearchを使用していました。本記事ではこれまでRDBで行っていたIDによる索引検索も含め、すべての検索をElasticsearchへ置き換えた事例と、その際に行った設定内容の一部をご紹介します。 背景 弊社CTOによるこちらの記事にもある通り、ZOZOTOWNでは現在マイクロサービス化を進めており検索システムについてもその対象となっています。検索の文脈では、全文検索/サジェスト/ロギング等関連する様々な課題への解決策として有効であるElasticsearchを採用しマイクロサービス化を進めています。 また、もう1つの背景として検索のパーソナライズ化があります。これまでZOZOTOWNでは
Fluentd / Embulk / Elasticsearch / Digdag を学ぶのに最高な「データ分析基盤構築入門」を読んだ - kakakakakku blog
出版されてから少し時間がたってしまったけど，「データ分析基盤入門」を読み終えた．ページ数が多く，持ち運ぶようなサイズではないので，家でちょこちょこ読み進める感じになってしまって，想定以上に時間がかかってしまった． データ分析基盤構築入門[Fluentd、Elasticsearch、Kibanaによるログ収集と可視化] 作者: 鈴木健太,吉田健太郎,大谷純,道井俊介出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/09/21メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る はじめに 目次にも書いてある通り，「データ分析基盤」というテーマで Fluentd / Elasticsearch / Kibana の解説が詳細にまとまっている．さらに付録には Embulk と Digdag の解説もあり，このあたりの技術スタックに興味がある人にとって最高な一冊なのではないかなと思う．また，
Laravelで作る分析・分散処理アプリケーション その1 - ytake blog
先日のPHPカンファレンスやPHPカンファレンス関西、buildersconでお話しした内容を元にして、 Laravel(PHP)を使って分析処理の簡単な実装や、 ミドルウェアを組み合わせた分散処理の実装を紹介します。 本ブログのサンプルアプリケーションは下記になりますので、 コードやミドルウェアなどを参照ください。 github.com Laravelとkafka Connect、Elasticsearchの組み合わせ Apache Kafkaを使ったスケーラブルなアプリケーションの入門編です。 レコード量が多い複雑なコンテンツのデータや検索要件、Like検索など、 RDBMSの不得意な分野などを対応することも多いかと思いますが、 RDBMSとElasticsearchを併用しKafkaで複雑さを吸収して、 アプリケーションをスケールさせるようにしてみましょう。 データベースのテーブル設
時系列DBって結局どれがいいんだっけ #TSDB - weblog of key_amb
※4/6 その後調べた情報などを記事末尾に追記 前提となるニーズ サーバの負荷情報とか、アクセス状況のような KPI を取得・保存し、可視化(参照してグラフ化)したい。 リアルタイム性が要求される。5分以上前のデータしか見れませんみたいなのはお呼びでない。 古いデータはそんなに精度は気にしないけど、ロングスパンで俯瞰して見れたら便利。 最近はビッグデータ環境の時系列データ解析もビジネスではけっこうニーズがありそうだけど、そっちはもう少し要求が多そう。 ここでは考えないことにする。 選択肢になりそうなもの 古きよき RRDtool Elasticsearch + Kibana Graphite + Grafana InfluxDB + Grafana 等 Zabbix 他に、現実的には SaaS に任せるという手段もあるだろうけど、そう言うと話が終わってしまいそうなので、ここでは考えないこと
はてなブックマークのトピックページの裏側 - Hatena Developer Blog
こんにちは、はてなアプリケーションエンジニアの id:skozawa です。現在は、ブックマークチーム、及び、プラットフォームチームで開発をしています。 先日リリースされたはてなブックマークの新機能「トピック」の裏側について、Hatena Enginner Seminar #4で紹介しました。 Hatena Enginner Seminar #4で紹介した資料に少し加筆・修正を加えたものを公開します。 内容 「トピック」機能は、はてなブックマーク開発ブログにもある通り、これまで何人かのエンジニアが挑戦してきましたが、実現できていませんでした。その主な要因として、 トピック生成の精度が低い トピックタイトル生成が難しい という問題があり、これらを検索技術と自然言語処理技術によって解決することによりベータリリースへとこぎつけました。 トピック生成 これまでキーワードなどを用いて記事をクラスタリ
リアルタイム集計・可視化環境(Norikra+Kibana4+Elasticsearch+Fluentd+Nginx)をfig一発で気楽に立ち上げる。 - Qiita
このエントリーはドワンゴアドベントカレンダー17日目のエントリーです。 ストリーム処理エンジンのNorikraについて、最近聞くことが増えてきました。 使ってみたい方は結構いるのではないでしょうか。 とは言え、「ストリーム処理を試してみたい、環境構築してやってみよう」と思っても、JRuby入れてNorikra入れて、fluentd入れてNorikraとのin/outの連携して、集計結果を格納する為にElasticsearch構築して、Kibanaから見れるようにして、認証機構や改廃の機構も入れて...あ、ストリームソースも用意しなきゃ...となって、そこそこ手間が掛かります。 一揃いの環境構築するのは面倒、という方向け(自分向け)に、手軽にコマンド一発で立ち上げられる環境を作りました。 Norikraそのものについては、こちらの記事が素晴らしかったです。 http://hase.hateb
私がElasticsearchを知るために参考にしているサイト・書籍まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? @shoitoです。 12/1に、先日発表したElasticsearch勉強会の報告を公開しました。 「niconicoの検索を支えるElasticsearch」と題して、第7回Elasticsearch勉強会で発表しました 今回は、私がElasticsearchを知るために参考にしているサイトや書籍、フォローしているtwitterアカウントなどを紹介します。１つでも参考になればと。 書籍 まずは書籍を2冊紹介します。 Elasticsearch: The Definitive Guide (英語) http://shop.oreill
「niconicoの検索を支えるElasticsearch」と題して、第7回Elasticsearch勉強会で発表しました：dwango エンジニア ブロマガ
こんにちは。 エンジニアの伊藤です。 11/18に開催された第7回Elasticsearch勉強会にて「niconicoの検索を支えるElasticsearch」と題して、niconicoでのElasticsearchの運用事例について発表してきました。 発表の機会を与えてくださった@johtaniさん、スタッフの皆さん、ありがとうございました。 (この投稿は報告が遅くなっただけで、アドベントカレンダーネタではありません...) 使用したスライドがコチラになります。 https://speakerdeck.com/shoito/niconico-elasticsearch 講演では、まずElasticsearchを使った検索基盤を作った背景、 次に、なぜElasticsearchを使うことにしたのか？ そして、どう使っているのか？どう運用しているのか？ 最後に、良く参考にしているElast
『fluentd + Elasticsearch + kibanaでCassandraモニタリング』
はじめまして。インフラ＆コアテク本部の鳥垣と申します。普段はAmeba Smart Phone PlatformやAmebaの基幹系サービス全般のインフラを見る仕事をしております。 昨今fluentd + Elasticsearch + kibanaを使ったリアルタイムモニタリングが流行っていますが、これを使ってCassandraのステータスをモニタリングするシステムを作ってみましたので、そのお話をさせていただければと思います。 構築のきっかけこちらのサイトにてdstatのモニタリングをkibanaでやっている記事を拝見し、Cassandraのステータスも同じようにリアルタイムグラフの描画ができないかと考えました。 以前にWebSocketで監視もリアルタイムにという記事でもあるとおりリアルタイムモニタの仕組みはありましたが、kibanaの検証も兼ねてリアルタイムのグラフ描画にチャレンジし
「関連する○○」機能を手軽に実現できる。そう、Elasticsearch ならね。 - クックパッド開発者ブログ
セコン (id:secondlife, @hotchpotch) です。ウェブサービスにはよく「このエントリーに関連するブログ記事」や「このレシピに関連するレシピ」という機能が実現されてますよね。さて、この機能はどのように実現すれば良いでしょうか。例えば tf-idf で単語の類似度を求め…といった実装が必要になり、いささか面倒です。 しかしながら Elasticsearch や Solr *1を使うと手軽に実現できます。例えば、クックパッドニュースの記事では Solr を使い「この記事を読んだ人におすすめ」の機能に、最近クックパッドにジョインしたインドネシアの会社の DapurMasak では Elasticsearch を使い「Resep serupa(関連レシピ)」の機能で利用しています。 クックパッドニュースでのこの記事を読んだ人におすすめ DapurMasak での関連レシピ 使
Elasticsearchのインデキシングに関するパフォーマンス検討
Elasticsearchのインデキシングに関するパフォーマンス検討 原文：performance considerations for elasticsearch indexing Elasticsearchユーザは様々な楽しいユースケースを持っています。小さなログを追加することから、Webスケールの大きなドキュメントの集合をインデキシングするようなことまでです。また、インデキシングのスループットを最大化することが重要で一般的な目標となります。 「典型的な」アプリケーションに対して良いデフォルト値を設定するようにしていますが、次のちょっとした簡単なベストプラクティスによってインデキシングのパフォーマンスをすぐに改善することができます。それらについて記述します。 第一に、制御できないならば、巨大なJavaヒープを使用しない：必要なサイズ（マシンの持つRAMの半分以下）のheapだけを設定し
elasticsearch-rails0.1.4を使ってRails4.1.5でN-gram検索する
Elasticsearch / Ruby / Rails この記事ではレシピ検索をする場合を例に検索機能を追加します. 検索機能を追加するモデルを作る まずは基本となるRecipeモデルを作成します $ rails new search_recipe $ cd search_recipe $ bundle install $ bundle exec rails g model recipe title:string description:text url:string $ bundle exec rake db:create $ bundle exec rake db:migrate $ bundle exec rails console > Recipe.create(title: "ミックス赤玉で豚玉を作ってみた", description: "業務スーパーで買ったのは卵(ミックス赤
Google認証なリバースプロクシ＆静的コンテンツ配信サーバー「gate」 - unknownplace.org
Kibana や Grafana を使う時に、これらはjsのツールなので、 Erasticsearch や InfluxDB といったバックエンドサービスにjsからアクセスできるようにする必要がある。 そのためには、 普通にバックエンドサービスのportを開放 nginxとかでリバースプロクシ とかする必要があり、めんどくさい。 さらにセキュリティのことを考えると、2の方法のうえに、nginxでSSL+Basic認証なんかにする必要があってよりめんどくさい。 さらに、僕はBasic認証が嫌いだ。 昔は Firefox + 1Password で良い感じにBasic認証の入力が行えたが、いまはだめになってしまったし、 Basic認証だとアカウントの管理もめんどくさい。 なので、Google認証なhttpdでリバースプロクシもできる、gateというツールを作った。 https://github
fluentdでnginxのログをElasticsearchとBigQueryに保存するお話 - ハウテレビジョン技術ブログ
こんにちは。夏休みに長野に行って居酒屋で馬刺しをたらふく食べていたら 地元のおっさん人生の大先輩の絡み酒に付き合わされた祖山です。 4月に入社して以降、サーバサイドのWeb開発やスクラムの導入、サイト内検索の改善など様々な業務に 取り組んでいますが、最近の大きな案件としては、アクセスログ解析基盤の整備がありました。 nginxのアクセスログを分析しやすい環境を作るため、ElasticsearchとBigQueryにログを蓄積し始めたのですが、 その際に一番のキモとなるのは、みんな大好きfluentdです。 今回は、我々ハウテレビジョンがどのようにアクセスログを収集、保存しているのかについて、fluentdの設定を中心にご紹介します。 アクセスログ収集の目的 現在の我々のサービス環境を考慮すると、アクセスログの収集には下記2つの目的が存在します。 アクセス情報をもとにユーザーの行動を解析 閲
ログ収集や可視化で話題のFluentd、Elasticsearch、Kibanaを徹底解説したムック本が発売となります - Y-Ken Studio
2014年8月8日、ログ収集や可視化を始めたいエンジニア必携の書籍が技術評論社より刊行されます。 本邦初公開となる、全編書き下ろしの特集で構成された本書を読むことで、ログ解析の有用性からログ収集、保存、可視化手法を習得できます。 私はこの第2特集「ログ収集ミドルウェアFluentd徹底攻略」の執筆を担当しました。 サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集~可視化編 [現場主導のデータ分析環境を構築!] (Software Design plus) それでは、それぞれの特集について簡単に紹介したいと思います。 サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集〜可視化編 特集1 ログ解析からはじめるサービス改善 (鈴木 健太) 第1特集では、ログを蓄積して解析する意義とは何か、コーヒーショップのECサイトを例に、データ分析のケーススタディと共に解説されています。 第1章 はじめに 第2章 サー
harukasan.jp
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ElasticSearchの運用とか (1) - なんかかきたい
最近のお仕事的なことですが、ElasticSearchの構築・運用を任されるようになりました。 まかされるというか、実際にはいい感じに全文検索ができる仕組みを作って欲しいといういつもの依頼だったんだけども、全く運用の経験の無いプロダクトだったので色々わからないことだらけ。 最近はKibanaと組み合わせて言い感じのグラフを作るのがWeb屋さんの間で流行っているイメージですが、Kibanaを除いたElasticSearchの細かなところに踏み込んだ情報はあまりない感じで（多分感心があまりないのかも）、結局マニュアルを色々読んでわからないところを補完していった感じです。 同じようにElasticSearchを使って検索機能を作っていきたいような人の参考になればいいなー程度にまとめて行こうと思います。そのうち自分でも見直すことになるだろうし。 一応手元にmarkdownでまとめたものもあるんだけ
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