【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ | DevelopersIO
【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ こんにちは、せーのです。今日は昨今でのクラウド構築での主流となりつつある「サーバレスアーキテクチャ」を更に効率的に構築できる便利ツールをご紹介します。ちょっとワクワクしますよ。 できるだけ速く、できるだけ直感的に AWSにてサーバレスアーキテクチャを実現するのに一番シンプルな方法は「Lambda + API Gateway」です。要件をREST APIの形に落とし込み、API Gatewayにデプロイ、URLを叩かれたらLambdaが連動して処理を開始する、というものです。Lambdaが自動的にスケールしてくれるので沢山のアクセスがきた時もうまいこと捌いてくれ、EC2無しでシステムの構築が可能となる、というものです。 しかし実際に組んだことがある方はわかるかと思いますが簡単な
Docker 1.6リリース、Windows版Dockerクライアントが登場。コンテナへのラベル付け、ログ出力ドライバ、Ulimitsの指定などが可能に
Windows版Dockerクライアントは、コマンドラインからDockerを操作するものです。現在のところ操作対象はLinux上のDocker Engineが対象になりますが、マイクロソフトとDockerはWindows Server上にDocker Engineを載せるべく作業中です。 先日の発表では、Windows Server ContainerとHyper-V Containerの2つのコンテナ実装の上にDocker Engineを載せるとされていますが、そのいずれもDockerクライアントから操作可能となる見通しです。 コンテナのラベル付け、ulimitの設定など Docker 1.6ではDockerのコンテナとイメージにラベルを付けることができるようになりました。これによって運用時にコンテナやイメージが何をしているのか判別しやすくなりそうです。 ログ用のAPIが整備され、ログ出
『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！ レポート［セッション編］ | gihyo.jp
『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！ レポート［セッション編］ 9月9日、シナジーカフェ GMO Yoursにて『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！が開催されました。主催はトレジャーデータ株式会社と株式会社インテリジェンス「dots.」です。本稿では、このイベントの模様をレポートします。 司会進行はトレジャーデータの池内さんです。 池内さんが今回のイベントの経緯を話した後、本書『サーバ／インフラエンジニア養成読本 ログ収集～可視化編』を執筆した4人の著者から、一人あたり持ち時間15分間の発表がありました。 鈴木健太氏『サービス改善はログデータ解析から』 鈴木健太氏は本書の特集タイトルと同じ「サービス改善はログデータ解析から」というタイトルで発表しました。 鈴木さんはVOYAGE GR
java.util.loggingの闇 - nekop's blog
Javaの1.4からjava.util.logging(以下JULと表記)というロギングパッケージが標準で使えるようになって、ログ出力のためにlog4jなどのサードパーティライブラリをいちいち導入したりする必要がなくなりみんな幸せになりました。 と言いたいところですこいつが超不便なAPIをしていてとてもとてもとっっっても使い辛い。ふざけんな。 まずさらっと使ってみましょう。Java 7です。 Logger.getGlobal().info("log") Logger.getLogger("foo").info("log") 出力はこうなります。 Jan 15, 2015 5:11:41 PM JUL main INFO: log Jan 15, 2015 5:11:41 PM JUL main INFO: log はい、キモイですね。軽くつっこむと なんで2行なんだよ 日時AM/PM表記か
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
Web アプリケーションにおいては Python 3 への移行は簡単だという話 - methaneのブログ
Python 2 / 3 両対応のライブラリをメンテナンスしている人にとって、 Python 3 の メリットは享受できずメンテナンスコストだけが上がるつらい状況がずっと続いています。 しかし、「Python 3 への移行が大変」というのは、Python 2 を捨てるのが大変、 Python 2/3 両対応の ライブラリをメンテナンスするのが面倒という意味です。 アプリケーションであれば、 Python 2 対応のプロジェクトを Python 3 に対応させると同時に Python 2 への対応を切れるのでずっと楽ですし、さらに新規プロジェクトを Python 3 で始めるのは もっと楽です。 特に Web 系では、 (Google App Engine などの例外はあるものの)自分で Python のバージョンを 選べることが多いし、主要なライブラリも Python 3 対応ができている
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、
Librato Has Leveled Up. Introducing SolarWinds® AppOptics™
Librato Has Leveled Up. Introducing SolarWinds® AppOptics™. AppOptics combines all the great features of Librato with new, additional functionality including host maps, distributed transaction tracing, 150+ cloud-ready integrations, and affordable pricing. Start AppOptics Free Trial Custom Metrics A fully customizable metrics platform. Quickly collect custom infrastructure, application, and busine
Fluentdとログ収集のパターン - Go ahead!
「ログを集めて保存する」と言うのは簡単だけど，ログ収集の構成にはいくつか方法があり，勉強会などでちょくちょく聞かれるので，いくつかのパターンについて書く． 「俺はもうバリバリログ収集やってるぜ！」という人は多分すでに知っていることが書かれているので，タブを閉じて良い． ここではログコレクタにFluentdを想定しているが，他のログ収集プロダクトにも適用出来るはず． ただ，Fluentdはタグベースのルーティングを持ち，単体でもキューのように動作させることが可能で，既存のものより複雑な問題を解決しようとしているので，少し工夫が必要かもしれない． Fluentdそのものについては公式ドキュメントや，Fluentdとはどのようなソフトウェアなのかを参考に． クライアントから直接保存する いきなりFluentdを使わないパターン．JavaScript SDKを提供している解析サービスやモバイル端末
Fluentd | Open Source Data Collector
Fluentd is an open source data collector for unified logging layer. Fluentd allows you to unify data collection and consumption for a better use and understanding of data.
「fluentd」と「Storm」の比較について - Tous Les Jours 攻防記
まず、両者はかなり性質の異なるプロダクトなので、以下の比較は筋違い。 筋違いであることを前提に、ストリームデータ処理プラットフォームとしての両者を比べてみる。 基本情報 fluentd http://fluentd.org/ 今をときめくログコレクター/イベントアグリゲーター。Rubyで実装されているが軽量高速。 RPC基盤ではなく、その下のレイヤーに位置するプロダクト。 Storm http://storm-project.net/ 分散RPC基盤。ストリームデータ版MapReduce風フレームワーク。Java+Clojureで実装されている。 概要については、下記のスライドがとてもわかりやすかった。 Twitterのリアルタイム分散処理システム「Storm」入門 ストリームデータ処理で何をするのかについて ストリームデータ処理のニーズについて、自分が理解している範囲での簡単な説明。 典
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Introducing OOM reporting: a new dimension to app quality - Crashlytics Blog
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