Fluentd 入門 〜運用に必要な基礎知識〜
最近業務で Fluentd を触ることが出てきて入門したんですが、最初のうちはトラブルが起きた時に何が起きているのか、どう対処したら良いのかがさっぱりわからなかったので、「Fluentd ってログの収集とかに使われるやつでしょ？」程度の知識しかなかった過去の自分に向けて「とりあえずこれぐらいは知っておけ！」と言いたい内容をまとめてみました。 トラブルが起きた時にどの処理で問題が起きているのか素早くコードを追うことができて、データの消失を最小限に抑えつつ適切に対処できるようになることを目的としています。 なお、現時点で最新版の Fluentd v0.14.21 を対象にしています。 アジェンダ Getting Started Fluentd のアーキテクチャ Processes Supervisor process Worker process Threads Input thread En
SlowQuery を検知して Explain で解析し Slack へ通知 - 長生村本郷Engineers'Blog
以下に移行しました。 kenzo0107.github.io
fluentdからElasticsearchに書き込んだ際の運用メモ - wyukawa's diary
fluentdからfluent-plugin-elasticsearchを使ってElasticsearchに書き込む部分でたびたびfluentdが詰まって苦労してたけど最近は落ち着いてきたのでその辺を備忘録としてメモっています。 最初はfluentdからElasticsearchに1プロセスで直接書き込んでいたけどなにかのイベント等でトラフィックがはねるとバッファ溢れがおきてました。なおこのときElasticsearch自体は特に問題は起きていません。 num_threads増やしたりbuffer_chunk_limit, buffer_queue_limit, flush_intervalあたりを調整したりというのをやっていたけど（実際にやったのは僕じゃないけど）、それでも厳しいのでプロセス分離してfluentd A -> fluentd B1,B2 -> Elasticsearchとい
いまさらだけど fluentd に入門した - えいのうにっき
仕事で僕が担当してるプロダクトでも、「そろそろ fluentd を...」という話題が出始めた。 社内の別プロダクトでは既に導入されてるものもあったりして、たぶん会社的にはノウハウも溜まり始めてきてるとは思うんだけど、なにせ僕自身が fluentd について雰囲気しかわかってないままだったので、それじゃイカンなと、いまさらだけどようやく fluentd に入門した。そのついでにメモった内容を晒す。 入門前のイメージ みんな「アプリは何も考えず、とりあえず fluentd に投げとけば幸せになれる」って言ってる なので、そういう感じの存在なんだろうな fluentd は、くらいの理解しかない 具体的にどう幸せになるのかはあんまり想像が付いてない "d" がついてるので、デーモン的な何かかな？ ロゴがイカしてる くコ:彡 ゴール 実際に導入するとなったら具体的にどんなことをしなければいけないの
#fluentd のためのプラグインをイチから書く手順(bundler版) - tagomorisのメモ置き場
前に自分で書いた fluentdのためのプラグインをイチから書く手順 - tagomorisのメモ置き場 はたいへん重宝していたのだが、書いたすこし後になって実は現在すでに bundle gem コマンドを使うやりかたが良さそうだということがわかってしまったがばたばたしてて移行してなかった。 で、またひとつプラグインを書くことにしたのでついでに bundle を使った手順をざっくりまとめておく。以下のエントリをたいへん参考にさせてもらった。 T-POINTを取得するスクリプトをGistから移動, Bundlerを使ったGem作成メモ (自分用) - ただのにっき(2012-02-18) 準備とディレクトリツリーの作成 bundler は必要なので、なにはなくとも入れておこう。 gem install bundler そしてプラグイン用ディレクトリツリーを作成する。今回は DataCount
手動で実行するバッチ処理を書く。 - パルカワ2
決まった時間に実行するなどは、基本的に自動化されるが「一度しか実行されないもの」または「何度も実行するが、いつ実行されるか決まっていない」場合は自動化したくてもしようがない。なので、手動で実行する。 一度しか実行しないバッチは、「データベースのカラムを追加、変更したのでデータを追加/修正したい」など。 何度も実行するバッチは、「問題が発生した場合、ユーザーに対する補填(いわゆる詫び石付与)」などが考えられる。 そして、この2つのバッチの対象者は、多い場合と少ない場合がある。 実行のオプションを付けない限り、dryrun 人間なのでついうっかり本番で動かしちゃったとかあるので、それを防止する。 動かそうと思って動かすのと動かすつもりがなくて動くのは全然違う。 スクリプトファイルにベタでコードを書かない 例えばPerlだと.plにコード書くのはあまりしなくて、.pmに分けたりする。 そうするこ
Treasure Dataの新データ転送ツールEmbulkを触ってみた #dtm_meetup | DevelopersIO
ども、大瀧です。 本日開催されたデータ転送ミドルウェア勉強会で、開発者の@frsyukiさんによって語られたEmbulkを早速触ってみました。 Embulkとは EmbulkはOSSのデータ転送ソフトウェアです。もう少し細かく分類するとBulk Loaderと呼ばれる、バッチ処理のためのデータ読み込み、変換処理を行う機能を持ちます。特徴は柔軟なプラグイン構造で、データを読み込むInputPlugin、データを出力するOutputPlugin、さらに読み込み処理自体もExecutorPluginと、機能のほとんどをプラグインとして後から追加、カスタマイズできるよう高度に抽象化されたアーキテクチャになっています。データのハンドリングもプラグインでの実装を想定しているようなので、ここまで来るとミドルウェアというより、データ転送のインターフェースを定義するフレームワークの実装、という方が近い感じか
モバイルアプリのログ収集ライブラリ「Puree」をリリースしました - クックパッド開発者ブログ
モバイルファースト室の @rejasupotaro です。 クックパッドでは、サービスをリリースしてログを収集して分析して改善してまたリリースして、というサイクルを素早く回すことでより良いものを作るということをウェブではやってきました。 クックパッドのサービス開発のフレームワークをモバイルアプリでも適用したいのですが、モバイルアプリにはウェブアプリと違ったロギングの難しさがあります。 今回はモバイルアプリのロギングの問題点とPureeというログ収集ライブラリについて話します。 モバイルアプリのロギングの難しさ ウェブアプリでは、基本的にはサーバー側でログを収集することができますが、モバイルアプリの場合は画面の制御はアプリ側で行われ、APIを介してデータを受け取るため、クライアント側でログを収集して送信する必要があります。 アプリのログを収集するのに、画面遷移をしたりタップするたびにサーバー
Rails4 + Fluentd + MySQL でランキング機能作ってみた - 筋肉とエンジニアリングで すべてを解決するブログ
アクセスランキングを作ってみよう！ 今、Rails4 を使ってアクセスログからランキング作ってみたいなぁーと思ってたんですが、みんなどうやってんだろうって聞いてみたところ、 Fluentd ってのを組み込むだけで簡単に集計とかできるよーって話だったので、使ってみました。 Fluentd とは まず読み方は、 「ふるーえんとでぃー」であって、「ふるーえんど」とかじゃないっぽいです。d はたぶんデーモンの d 。 色々説明面倒なんで省略しますが、ログ収集元とか出力先が簡単に設定できて、自分の欲しい形でログ保持できますよーって感じっぽい。なので、 「シェルスクリプトで処理した tail の処理結果をファイルに」「nginx から出力されたアクセスログを mongoDB に」とかそういう処理を自前で書く必要なく、簡単な設定だけでいけちゃう。 詳しくは → 柔軟なログ収集を可能にする「fluentd
Fluentdのお勧めシステム構成パターンについて発表しました - Y-Ken Studio
2014年9月9日開催の『サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集〜可視化編』 出版記念！執筆者が語る大講演会！にて発表してきました。 今回は「Fluentdのお勧めシステム構成パターン」というタイトルで、ユースケース毎にどのようなシステム構成をすると運用しやすいかのノウハウをお話しさせていただきました。 また、パネルディスカッションではラジオ番組のようなスタイルで、モデレータに @naoya_ito（伊藤直也氏）をお招きして行い、Kibana以前の可視化はどうしていたの？など、ざっくばらんなトークが出来てとても楽しい経験でした。 発表資料 今回は書籍に書かれた内容をざっとおさらいしつつ、システム構成パターンについて解説しました。 発表資料はSlideshareにアップしております。 Fluentdのお勧めシステム構成パターン 書籍 本書はWEB+DB Pressを取り扱う書店のほか、
fluentdで集約したerror_logをslackに流すと捗る - UNIX的なアレ
nanapiでは社内のチャットツールに、Slackを導入しています。Slackの便利なところはintegration周りで、要するに他のツールとの連携が非常にし易いんですね。そういった、Chatを中心にした業務効率化を最近ではChatOpsと呼んだりします。 http://nanapi.co.jp/blog/2014/07/24/nanapi_chatops/ ChatOpsの重要な点はコンテキストを共有できる点ですよね。「○○ってエラーログが出てるよ」みたいな情報を直接誰かに伝えるのではなく、ログが出ているという状態をChatを経由して同じものを見ることで、説明が非常にラクになります。 ほかにもデプロイをHubot経由で指示したり、ステータス取得をしたりなど様々な使い方がありますがやはり重要なのは同じ画面を皆が見ているということですね。そういった点がChatOpsの大きなメリットとしてあ
fluentd + MongoDB + Elasticsearch + Kibanaでログを可視化する | 踊る犬.net
Programming, Technology fluentd + MongoDB + Elasticsearch + Kibanaでログを可視化する SaaSは利用料が高いのでOSSを使う 要件 独自フォーマットのログを扱いたい アプリケーション特化の情報も一緒に格納したい グラフ設定を簡単に柔軟に変えられるようにしたい システム構成 Chefを使ったセットアップ手順 fluentdの設定 ElasticsearchとKibanaのインストール Elasticsearchの設定 Kibanaの設定 参考リンク SaaSは利用料が高いのでOSSを使う サーバのログを可視化するSaaSは沢山あります。 DataDogとかKeen IOとかlibrato、Logglyなどなど。 とても便利そうですね。でも価格が高い！ なんでもかんでもSaaSに頼ってたら毎月数十万とかになりそうです。貧
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
fluent-plugin-ec2-metadata という fluentd プラグインを書いてみた · takus's blog
前々から fluentd のプラグインを書いてみようと思っていたので、ec2 の metadata をレコードに追加するようなプラグインを書いてみました。 takus/fluent-plugin-ec2-metadata プラグインの書き方は @tagomoris 先生の “fluentdのためのプラグインをイチから書く手順(bundler版)” が大変参考になったので、プラグインを書いてみたい人は見るとよさそうです。 あとは、@sonots 先生の fluent-plugin-record-reformer をかなり参考にさせていただいたのと、Ruby 初心者なので“パーフェクトRuby”にもお世話になりました。 なにをするプラグインか？ ### Input foo.bar {"message":"hello ec2!"} ### Output web.foo.bar { "role_t
fluentd -> Elasticsearch 大量データ転送でトラブル | diaspora
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
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秒間数万のログをいい感じにするアーキテクチャ
fluentd plugins for Microsoft Azure Services | unofficialism
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