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(募集はダミーデータです) (参考: ドキュメント登録の流れについては Elasticsearch 入門 を参照すると良いです。) Analyzer 上記のデータを実際に入れる前に、index の作成と analyzer の設定をします。 以下のコマンドを実行することで analyzer の設定ができます。 下記で説明して行きます。 curl -XPUT 'http://localhost:9200/wantedly-demo' -d \ '{ "settings": { "analysis": { "filter": { "pos_filter": { "type": "kuromoji_part_of_speech", "stoptags": [ "助詞-格助詞-一般", "助詞-終助詞" ] }, "greek_lowercase_filter": { "type": "lowerc
概要 fluentd でサービスの情報を転送し、Kibana で分析したい これまでの過去データを一度に放り込みたい データの件数が合わない Kibana でエラーが発生する 各種設定を見直すことで対応可能 背景 長い長いミーティングに疲れ、集中力を擦り減らしたアナタは 無意識のうちにブラウザを起動していました。 去年まで勤めていた会社の同僚がシェアした記事が目に止まります。 「fluentd + Elasticsearch + Kibana で今どきのログ分析!」 感化されやすいアナタはおもむろに VM を立ち上げ環境を構築します。 Web サーバから吐き出されたログはオシャレでイイ感じにチャート化され、 満足したアナタは VM を落とし、再び仕事に戻りました。 しばらく経ったある日のこと、ふと気づきます。 「ログだけじゃなくて、ユーザ属性の分析にもコレ使えそう。」 毎度オレオレ管理ペー
目的 検索用サーバーとして最近注目されているElasticsearchですが、ついに1.0 RC1がリリースされたそうです。 Googleトレンドを見ても、この分野で先行するApache Solrに迫る勢いを感じます。 そういうわけで私もElasticsearchについて興味を持って調べてみましたが情報がちょっと少ないですね… 「調べたけど断片的な情報しかない」 「公式doc英語だし、専門用語が多すぎてわからん」 「え、できること多すぎ。よくわからん。どれが重要?」 と言った感じで、最初ちょっと大変… そこで調べ始める人が、概観をつかむためのチュートリアルをつくろうと思います。 コマンドを全部実行する必要ありません。用語をおさえることで調べものが捗ることがひとつのゴールです。 自分の理解の整理も兼ねています。間違ってる箇所あったら教えて下さい。 part 1:ESを使ってレストラン検索を作
fluent-plugin-elasticsearchやKibanaのデフォルトであるlogstash形式では、年月日毎にインデックスを作成されて使われることを想定されています。 これは扱いやすいのですが万能では無く、次のような状況ではパフォーマンス的な観点で、このインデックスの粒度を変更することを検討すると良いケースがあります。 粒度を細かくしたいケース(時間単位) 日毎のインデックス作成では、elasticsearchに割り当てたメモリ量を超えてしまう 粒度を荒くしたいケース(週単位/月単位/年単位) 日毎のインデックス作成では容量が小さく、日常的に検索する範囲が複数のインデックスに渡るとき Kibanaは年月日以外の粒度(時間・日・週・月・年)にも対応していますので、変更することも容易です。これは次の2つの設定変更で適用できます。 ログ収集を行うElasticsearchへ流し込む、
ISUCON本戦に参加することができてしまったため,各種ログを集めて簡単に見れると良さそうだなぁと思っていたところ,Fluentd + Elasticsearch + Kibana3の組み合わせがなかなかよさそうだったので試してみました. 本記事では,NginxのAccessLogとMySQLのSlowQueryLogを可視化してみます. Fluentdはご存知の方も多いと思いますが,Treasure Dataのメンバによって開発が進めれているオープンソースのログ収集ツールです.Fluentdに追加された様々なログデータはJSONに変換,アウトプットされます.実装はRubyで行われており,pluginを追加することでで様々なINPUT/OUTPUT先を追加することができます. Fluentdにはリアルタイムにログを収集して活用できることや,様々なログフォーマットの違いを吸収してJSONで同
こんにちは。@jedipunkz です。 {% img /pix/kibana3.png %} 前回の記事で Kibana + elasticsearch + fluentd を試しましたが、ツイッターで @nora96o さんに “Kibana3 使うと、幸せになれますよ!” と教えてもらいました。早 速試してみましたので、メモしておきます。 前回の記事。 http://jedipunkz.github.io/blog/2013/09/07/kibana-plus-elasticsearch-plus-fluentd/ 前半の手順は前回と同様ですが、念のため書いておきます。 前提の環境 OS : Ubuntu 12.04 Precise (同じ方法で 13.04 Raring でも出来ました) 必要なパッケージのインストール 下記のパッケージを事前にインストールします。 手順を省くために
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