Kibanaでログ分析を1年続けてみたら業務システムの保守と運用が捗った / How&Why I have been leveraging Kibana for DevOps2015/4/4, Elasticsearch勉強会 in 名古屋 https://elasticsearch.doorkeeper.jp/events/21984 ブログ http://blog.exoego.net/2015/04/kibana4-use-case.html
『fluentd + Elasticsearch + kibanaでCassandraモニタリング』
はじめまして。インフラ＆コアテク本部の鳥垣と申します。普段はAmeba Smart Phone PlatformやAmebaの基幹系サービス全般のインフラを見る仕事をしております。 昨今fluentd + Elasticsearch + kibanaを使ったリアルタイムモニタリングが流行っていますが、これを使ってCassandraのステータスをモニタリングするシステムを作ってみましたので、そのお話をさせていただければと思います。 構築のきっかけこちらのサイトにてdstatのモニタリングをkibanaでやっている記事を拝見し、Cassandraのステータスも同じようにリアルタイムグラフの描画ができないかと考えました。 以前にWebSocketで監視もリアルタイムにという記事でもあるとおりリアルタイムモニタの仕組みはありましたが、kibanaの検証も兼ねてリアルタイムのグラフ描画にチャレンジし
Kibana 4 BETAファーストインプレッション - Qiita
Kibana4のBETAがリリースされたことに、Kibana3のissueがcloseされた通知で気がついた。Kibana3のbugfixはやってくれなさそうだけど、とりあえず、Kibana4を試すことにした。 必要なもの JVM Kibana 4.0.0-BETA1 Elasticsearch 1.4.0.beta1 初期設定 Kibana4をとりあえず使ってみるために必要な項目は次の通りだ。 Elasticsearch 1.4.0.beta1をセットアップする Kibana 4.0.0-BETA1をセットアップする インデックスの初期設定を行う Elasticsearch 1.4.0.beta1を準備する Kibana4ではElasticsearch 1.4以降が必要になっている。ベータ版がリリースされているので、適当にダウンロードして起動しよう。 Elasticsearch.org
Elasticsearch Kibana でデータの可視化
https://twitter.com/johtani/status/462624729577189378見つけたので勝手に掲載させてもらいました。確かにこの方が簡単ですね。 手順を調べたのでメモ。 # Kibana プラグインのインストール $ bin/plugin -url http://download.elasticsearch.org/kibana/kibana/kibana-latest.zip -install elasticsearch/kibana3# ブラウザアクセスURL http://localhost:9200/_plugin/kibana3/NOTE：古いバージョンがインストールされてしまうので、インストールするとき、-url で最新版を指定した方が良さそうです。 インデックスの作成とマッピング定義日本語を含むツィート情報をインデックス、グラフ化したいのでTwi
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
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
dstat + fluentd + Elasticsearch + kibana でサーバモニタリングする - blog.nomadscafe.jp
普段はサーバのメトリクス可視化のためにcloudforecastを使っていますが、某案件用に数秒単位で数十台のサーバのメトリクスを表示したいので、記事タイトルのような構成を作ってみた。 dstatでとった各種値の他に、nginxとmemcachedの情報も合わせて表示させています。 セットアップ もろもろのセットアップのメモ 監視サーバ まず、監視サーバにElasticsearchとkibanaをいれる。環境はCentOS6 $ sudo yum install java-1.7.0-openjdk $ sudo rpm -Uvh https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.x.x.noarch.rpm Elasticsearchは特に設定なく起動 $ sudo service
第2回elasticsearch勉強会でKibanaの発表をしてきました #elasticsearchjp - y_310's diary
2013年11月12日にリクルートテクノロジーズで開催された「第2回 ElasticSearch勉強会」で「Kibana入門」というタイトルで発表してきました。 社外で発表をするのは初めてだったのでどんな雰囲気になるか不安でしたが、色々質問していただけて安心しました。懇親会でも話しかけていただけてありがとうございました。 長さの関係で発表資料に書かなかったことをいくつかこちらに書いておきます。 クエリのピン止め クエリは名前をつけてピン止めすることができます。ヒストグラムパネルやテーブルパネルはグラフに使用するクエリをすべてのクエリ、ピン止めしたクエリ、ピン止めしていないクエリ、選択したクエリから選べますのでパネルごとに異なるクエリを指定したい時に便利になります。 ヒストグラムの一部を拡大 画面上特にヒントがないので意外と気づきづらいですが、ヒストグラムはグラフ上でドラッグすることで選択し
fluentd と Elasticsearch と kibana の組み合わせがとても気に入ったのでメモ - ようへいの日々精進XP
きっかけ fluentd で集めたログを GUI で簡単に見ることが出来ないかと悩んでいたら、以下の参考にしたサイトのように良い事例があるではないですかということで早速チャレンジ。 参考にしたサイト Kibanaってなんじゃ？（Kibana+elasticsearch+fluentdでログ解析） Kibana + ElasticSearch + Fluentd を試してみた Elasticsearch入門 pyfes 201207 http://blog.johtani.info/blog/2013/06/10/fluent-es-kibana/ Kibana Installation rashidkpc/Kibana うんちく 自分なりに整理した Elasticsearch と kibana について。 Elasticsearch Apache Lucene をベースに作られた REST
Kibana + ElasticSearch + fluentd でDBスロークエリログなどを集計し表示したい - Tatsuya Takamura
最近、Fluentd + ElasticSearch + Kibana 3 の構成でお試し運用を始めました。 すると下記のような事をやりたくなったが Apache アクセスログをURL毎に集計したい DB スロークエリログをクエリ毎に集計したい 単純に文字列のフィールドで pie/bar チャートなどを利用すると、期待を打ち砕かれる（打ち砕かれた） ふむふむ、遅いクエリーには select, where, from が多いのか.... orz 見事に単語毎に集計されてしまった。 どうもトークナイズを止めるには ElasticSearch の multi field を利用するのが良さそう。（Solr で言うと copy field？） fluentd + ElasticSearch + Kibana + logstash フォーマットを下記の構成で利用する場合 fluentd のタグは m
Kibana 3 + Rails + Fluentdのサンプルアプリを作ってみた - y_310's diary
miyagawaさんのPodcast Rebuild: 19でKibanaの話があってちょっと盛り上がり始めてるので、簡単に動作を試せるサンプルアプリセットを作ってみました。 https://github.com/y310/kibana-trial git cloneしてREADMEに書いてある手順を実行していくと大体動くと思います。 railsからfluentdにログを送る部分は、こんな感じでrack middlewareを使って送ります。 # application_controller.rb class ApplicationController < ActionController::Base around_filter :collect_metrics def collect_metrics yield # ensureを使うのは例外時のログも捕捉するため ensure # co
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