Elastic Stackで簡単！Dockerコンテナ監視ダッシュボード作成 - Taste of Tech Topics
こんにちは、CI/CDツールなどを活用し、DevOps推進活動などに携わっている横山です。 本記事は、Docker Advent Calendar 2018 - Qiitaの20日目です。 はじめに Elastic Stackを使うと、簡単にDockerコンテナの監視ダッシュボードが作成できるので、今回はその紹介をしたいと思います。 きっかけとしては、「開発環境で立ち上げている複数コンテナの問題調査を楽にしたい」というのがあります。最近、開発環境に複数のコンテナを立ち上げて開発メンバーに提供していますが、開発メンバーから「重たいので環境を確認してほしい」といった声が上がってきます。その際、どのサーバのどのコンテナに問題が発生しているのか確認したいですが、その都度サーバに入って、docker statsなどのコマンドで確認するのはやや面倒です。 そこで、コンテナの監視ダッシュボードを作って、
【Python+Flask】WebAPIを使った簡易書籍管理アプリ【Vue.js、Elasticsearch】 - Qiita
【Python+Flask】WebAPIを使った簡易書籍管理アプリ【Vue.js、Elasticsearch】 PythonFlaskWebAPIElasticsearchVue.js 【GitHub】MiniBookSearch 今回、GitHubにあるOSSプロジェクトを使って『APIの改変』と『追加機能』を実装してみました。 Python未経験でIT業界半年以内の自分でも出来たので、 興味がある方はぜひこのアプリを使ってぜひやってみてください 本人の記事も下記で紹介していますが自分なりに分かりやすくまとめます。 元を作った方は同じ職場の方ですので分からない事があれば気軽に聞いてください 📗 やったこと @michihosokawaさんの『 書籍管理システム(GitHub) 』 ・使用されているAPIを「GoogleBooksAPI」から「openBD」へ書き換える ・新機能『一覧表
Elasticsearchの運用に関する典型的な4つの誤解 | Elastic
初のフライト変更ということで、羽田空港で5時間の待ち時間ができたのでブログを書いているところです。 皆さんの使用方法などを知りたいと思い、日本語で書かれたツイートやブログを時々みていますが、 共通で見受けられるElasticsearchに関する誤解があるようです。 よりよくElasticsearchを利用していただくために、よく陥る誤解とどうすれば良いかというのを紹介しようと思います。 誤解：2台でHA構成 「1台では、マシントラブルなどがあった場合に、Elasticsearchが利用できなくなるという心配から、2台でElasticsearchのクラスターを構成すれば1台ダウンしてもサービスを維持できるだろう。」 残念ながら2台では完全なHA構成にはならないのがElasticsearchです。2台構成のクラスターは、データの欠損という障害に対しては有効です。 が、1台故障してもクラスターが
Docker初心者が、Nginxのログを fluentd + elasticsearch + kibana で可視化してみた - Qiita
Docker初心者が、Nginxのログを fluentd + elasticsearch + kibana で可視化してみたnginxFluentdElasticsearchDockerKibana Dockerは仮想技術の一つ程度しか知らいない状態から、JJUG CCC 2018 Spring で「JavaエンジニアのためのDocker入門 ～ 仮想開発・テスト環境構築 ～ 」を聞いて少し勉強してみたのでDockerで環境を作ってみました。「今更Docker入門 - コンテナ化することで何が嬉しいか」の延長線で、Nginxのログを fluentd + elasticsearch + kibana で可視化してみました。ちなみに私は、fluentd も elasticsearch も kibana も聞いたことがあるだけで全く使ったことも無く予備知識もほぼないまま、環境を構築しているので、
OSSのデータ可視化ツール「Metabase」が超使いやすい - Qiita
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
短い正月休みに re:dash に触れてみたら感動したのでメモ - ようへいの日々精進XP
この記事は re:dash とは re:dash を体験する ハンズオン資料 ハンズオン環境 環境構築 ログイン データソース クエリを作って, グラフもサクッと作ることが出来る パラメータ機能 フィルタ機能 その他の機能 以上 素晴らしいハンズオン資料 初めて re:dash を使ってみて ということで, 次は この記事は 既に 2018 年だけど... qiita.com 初老丸 Advent Calendar 2017 21 日目の記事です. re:dash とは うっかり, rehash と打ってしまうことしばしば. ちなみに, re:dash の正式な表記は「redash」なのか「redash」なのか, 「Re:dash」なのか判らなかったので, 本記事では re:dash で統一したいと思う.（正式な表記があれば教えてください〜） redash.io OSS で提供されているダ
Elasticsearchのための新しい形態素解析器 「Sudachi」 - Qiita
tl;dr （要約） Kuromojiに代わる新しい形態素解析器「Sudachi」 なにが良いの？ 最新の辞書 企業（ワークスアプリケーションズ）による継続的な更新 複数の分割単位 → 検索用途での再現率と適合率の向上 プラグインによる拡張 省メモリ Elasticsearchで使いたい プラグイン: WorksApplications/elasticsearch-sudachi 使い方は当記事の後半をご覧ください 注: この記事の執筆者はSudachiの開発に関わっています さまざまな形態素解析器 形態素解析は、伝統的な自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）において基盤となる技術です。そして世の中にはさまざまな形態素解析器が存在します。販売されているものもありますが、一般に公開されているものだけでもいくつか例をあげると、JUMANとRNNLMを利
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