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TreasureDataに関するHashのブックマーク (6)

  • Librato Metrics introduction - Go ahead!

    Librato Metricsをうちではモニタリングに使ってるんですが,日で全くと言って良いほど記事を見ないので,紹介記事を書いてみる. 何が出来る? おおまかに分けて以下のようなことが出来る. メトリックスを作れる メトリックスに対してアラートを設定出来る ダッシュボードでメトリックスの一覧が見れる JavaScript SDKを使って自分のサイトに埋め込むことが出来る APIが提供されていて,いくつかの言語のクライアントがある 以下それぞれ簡単な説明. メトリックス LibratoにはMetricというのがあり,これが最小の単位.Metricに監視したいメトリックスの値を入れていき,他のMetricと混ぜたりすることでモニタリングを行います. 上の例のように,一つのMetricに複数の軸の値を入れることが出来ます.これはソースと呼ばれていて,保存する時にsourceを指定すれば良いで

  • Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか(後編)~July Tech Festa 2013

    Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか(後編)~July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 この記事は「Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか(前編)~Japan Tech Festa 2013」の続きです。 データを解析する「Plazma」の仕組み データを解析するところでは「Plazma」と呼ぶ、Hadoopのエコシステムとカラムストアなどを組み合わせたものを用いています。

    Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか(後編)~July Tech Festa 2013
  • “シリコンバレーの技術者集団”ではトレジャーデータを見誤る (1/5)

    シリコンバレーの日人ベンチャーとして注目度の高いトレジャーデータのCTOである太田一樹氏とのインタビューが実現した。CEO芳川裕誠氏の家のベランダと熱海の温泉で始まった会社の起業物語やサービスのポイントなどを聞いた1時間のインタビューをほぼ加工なしで掲載する。 Hadoopのポテンシャルを感じ始めたときに声をかけてもらった TECH.ASCII.jp 大谷(以下、TECH 大谷):太田さんというと、Hadoopの人というイメージがありますが、そもそものバックグラウンドを教えてください。 トレジャーデータ 太田氏(以下、TD 太田):はい。もともと私のバックグラウンドはHPC(High Performance Computing)のエリアで、19歳くらいからあまり学校にも行かず(笑)、プリファードインフラストラクチャという会社のCTOをやらせていただきました。あと、米オレゴンの国立研究所で

    “シリコンバレーの技術者集団”ではトレジャーデータを見誤る (1/5)
  • Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー

    少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない・・・ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。

    Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
    Hash
    Hash 2013/03/23
    今更ながらはじめてちゃんと知った. これはいいな.
  • 開発メモ#6 : ログの取り扱い : GrowthForecast, Amazon S3, Treasure Data で心労ゼロ - naoyaのはてなダイアリー

    開発メモ#6 です。前回から少し間があいてしまいました。 開発メモ#2 : AWS でのホスト / クラウドネイティブなデプロイ - naoyaのはてなダイアリー で書いたように、EC2 へのアプリケーションのデプロイにあたっては Elastic IP の利点を活かしてカジュアルにホストを入れ替えまくっています。ちょっとこのデプロイは慎重になりたいな、と思ったらスナップショットからインスタンスを立ち上げては切り替える、の繰り返し。 この運用をしていると、スナップショットとの差分ができやすいのは chef-solo で吸収するというのが前回、前々回のはなし。 もう一点問題があります。アクセスログやアプリケーションのログです。フロントエンドのサーバをあっちこっち切り替えているうちに、そのままではログが分断されてしまう。ホストを Terminate しようものならログは消失してしまいます。 この

    開発メモ#6 : ログの取り扱い : GrowthForecast, Amazon S3, Treasure Data で心労ゼロ - naoyaのはてなダイアリー
    Hash
    Hash 2013/02/19
    いろいろ検討した結果, ベストはこの方針に近くなる感じがしてる. とりあえずfluentdでS3に突っ込んでGlacierで凍結しよう
  • Treasure Data, Inc. | Finding Gems in Your Big Data

    array(3) { [0]=> array(24) { ["ID"]=> int(521375) ["id"]=> int(521375) ["title"]=> string(14) "diamond@2x (2)" ["filename"]=> string(16) "diamond@2x-2.png" ["filesize"]=> int(1887216) ["url"]=> string(72) "https://www.treasuredata.com/wp-content/uploads/2025/04/diamond@2x-2.png" ["link"]=> string(46) "https://www.treasuredata.com/home/diamond2x-2/" ["alt"]=> string(18) "The Diamond Record" ["autho

    Treasure Data, Inc. | Finding Gems in Your Big Data
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