俺は Linux コンテナについてなんにも解っていなかった 〜 haconiwa で学ぶ Linux コンテナ (1) 〜 - ようへいの日々精進XP
追記 直近の Docker 界隈について Linux コンテナ 参考 Linux コンテナとは Linux コンテナを構成する主な機能 OS リソース毎の Namespace cgroup サブシステム こんなにざっくりでは、Linux コンテナは語れないと思うけど haconiwa haconiwa とは haconiwa で何が出来ると？ haconiwa 導入 はじめての haconiwa (1) はじめての haconiwa (2) 〜 コンテナ作成 〜 はじめての haconiwa (3) 〜 コンテナ起動 〜 haconiwa で学ぶ Linux コンテナ .haco ファイル再掲 namespace を弄る前に namespace uts namespace pid 俺は Linux コンテナについてなんにも解っていなかった(まとめ) haconiwa は Linux コンテ
Datadog APM を個人的にちょっとだけ触る - ようへいの日々精進XP
2/17 追記 正式リリース Datadog APM ベータ版 Datadog APM とは 用語（ドキュメントの Terminology より引用させて頂きます） Trace Span Service Resource 試してみるばい 今回は Ruby で試すくさ Datadog Agent の導入 今回のアプリケーションは… ddtrace をインストール app.rb にちょっと追記 アプリケーションを起動 Trace 開始 最後に 2/17 追記 正式リリース www.datadoghq.com これからちゃんと使っていくぞ！ Datadog APM ベータ版 ベータ利用の募集をしていたので申し込んだことを忘れていて、久しぶりにダッシュボードをみたら Trace というメニューが増えていたので、「こやつが APM か！」ということで、Get Started に掲載されている手順をな
RDS(MySQL) のスロークエリを EFK スタック + Docker で出来るだけ手軽に可視化する考察 - ようへいの日々精進XP
モチベーション RDS の勉強をしたい→スロークエリの設定を見てみよう RDS のスロークエリをお手軽に可視化出来ないものか Elasticsearch + Fluentd + Kibana(EFK スタック) を改めて勉強したい 実サービスへの影響を極力抑えたい 可視化する手間は極力省く ということで、Elasticsearch + fluentd + Kibana + docker-compose を利用することで、ほぼコマンド一発で可視化する環境は起動する環境を作ってみた。 github.com 参考 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_LogAccess.Concepts.MySQL.html https://github.com/kenjiskywalker/fluent-plugin
logstash を試す - ようへいの日々精進XP
きっかけ fluentd + Elasticsearch + Kibana を試した流れで logstash というソリューション があることを知ったので試す logstatsh について Rebuild: 19: Accents, Git Workflow, Logging (sekimura) でも触れられていたのでちょっちタイムリー こちら 愛らしいｗ公式キャラが何とも言えない Kibana のログ収集を担っている Java が必要 JRuby で実装されている 検索エンジンに Elasticsearch が利用されている Plugin 方式を採用している Web UI が動く（Kibana 3 を使っている） スタンドアローンで動作させることも可能 一箇所で集中管理するようなソリューションもあり、以下のようなアーキテクチャで実装されている（図は拝借） 試してみる チュートリアル的な
td-agent + fluent-plugin-elb-log を使って ELB のアクセスログを Elasticsearch + kibana でちょっと見てみる - ようへいの日々精進XP
はじめに Sensu の RabbitMQ とか Sensu API を ELB 経由で利用するにあたって「ああ、やっぱログ見たいよね」ってことで ELB のログを fluent-plugin-elb-log を介して Elasticsearch + kibana のゴールデンコンビ（当社比）で見てみることにした。 参考 shinsaka / fluent-plugin-elb-log ELBのアクセスログをfluent-plugin-elb-logを使ってkibanaで表示する Configure an Amazon S3 Bucket for Storing Access Logs 準備 環境 Amazon Linux td-agent-1.1.18-0.x86_64 elasticsearch-1.0.1 fluent-plugin-elasticsearch fluent-plug
sensu で Elasticsearch にメトリクスを突っ込む handler を書いた - ようへいの日々精進XP
はじめに 前回のついででメトリクスを Elasticsearch に突っ込む handler を作ってみた 決して Graphite を諦めたわけではありませんが... 試した環境は Amazon Linux です [追記]「メトリクスデータ」という言葉に違和感あったので「メトリクス」に直した*1 スクリプト github 人様にお見せ出来る代物ではありませんが...アップしました レッツモニタリング！ config.json に elasticsearch-metrics.rb を使うぞーという設定を行う /etc/sensu/config.json に以下のような設定を行う。 "elasticsearch-metrics":{ "type": "pipe", "command": "/etc/sensu/handlers/elasticsearch-metrics.rb" } ディスク
docker-registry と Amazon S3 で作る自分だけのコンテナ倉庫（リポジトリ） - ようへいの日々精進XP
はじめに コンテナイメージは index.docker.io にだけ保存出来ると思っていたら個人でもリポジトリを持てるらしい しかも、コンテナイメージを Amazon S3 に保存出来るらしいので課金に注意しつつ*1そちらで試してみる！ 尚、リポジトリの環境自体もコンテナイメージで配布されているのでそちらを利用する docker-registry は Gunicorn という python の WSGI HTTP サーバーで実装されている 参考 docker-registry S3-backed Private Docker Registry Deploying your own Private Docker Registry 準備 docker-registry コンテナイメージを pull してくる せっかくなんで docker クライアント for MacOS X でやってみる。 d
CoreOS を使って docker を体験した - ようへいの日々精進XP
概要 CoreOS を Vagrant で利用した CoreOS 内で docker を使って Ubuntu のイメージを作成した Ubuntu のイメージ内に Ruby 2.1-preview1 と fluentd をインストールしたイメージを作成した 作成したイメージを index.docker.io にコミットする（ところまで出来れば嬉しい） 参考 Running CoreOS on Vagrant CoreOSでDocker入門 仮想環境構築に docker を使う Docker を読む Docker = LXC + aufs + GitHub Culture ウンチク CoreOS とは Linux Kernel と systemd だけで実装されたシンプルな OS Chrome OS がベースとなっている Docker と組み合わせて OS のアップデートを行う CoreOS
お試し kibana 環境も docker で作った - ようへいの日々精進XP
はじめに docker や elasticsearch のお手軽さに便乗して kibana3 を試すコンテナも作ったのでメモ elasticsearch にデータを突っ込む時の構造の勉強になった コンテナイメージ ブツはこちら。 使い方 とっても簡単。docker pull して docker run してサービスを起動すればすぐにキバレます。 docker pull docker pull inokappa/wheezy-7.2-siege docker run sudo docker run -i -t -p 80:80 -p 9200:9200 inokappa/wheezy-7.2-siege /bin/bash 各種サービスの起動 /etc/init.d/nginx start /etc/init.d/elasticsearch start 適当にデータを突っ込む 以下のようなシ
fluentd + Elasticsearch + kibana + siege でお手軽に web サイトのレスポンスタイムを可視化する試み（2） - ようへいの日々精進XP
はじめに 前回の記事で fluentd から Elasticsearch にデータを放り込む際にフィールドタイプが軒並み文字列として扱われてしまった対応として fluent-plugin-typecast を使ってフィールドタイプを変更して Elasticsearch にデータを放り込んで対応したが、別のアプローチとして @johtani さんに以下のようなコメントを頂いたので早速試してみる！ elasticsearch側でマッピングを定義してあげてからデータを登録するとおそらく、floatなどは文字列が来ても登録できると思います。 見た感じ、フィールド名などは決まっているようですし。 コメント頂けるだけでも嬉しいのにわざわざ手順まで記載頂いて感謝！有難うございます！ 参考 johtani / double_mapping_test.json mapping core types deve
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