AWS News Blog
New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute
データ可視化に便利なkibanaは、elasticsearchのプラグインとして構成すると便利 #Fluentd - Y-Ken Studio
Fluentdなどから収集したメッセージをelasticsearchへ格納してKibanaで可視化するソリューションは素晴らしく、とても人気があります。次の画像のように見栄えが良いことも特徴です。 このダッシュボードアプリであるKibanaはJavaScriptアプリケーションです。そのため静的ファイルを配置すればどこでも動きます。 しかしそれだけのためにApacheやNginxなどのWEBサーバを新たに起ち上げるのは手間ですよね。 実は新たに起ち上げない方法もあるのです。こんな時に役立つTipsを紹介します。 elasticsearchのsiteプラグイン siteプラグインは、ウェブベースのインターフェースを提供するものです。 elasticsearchの挙動へ変更を加えるものではないため、サービス停止(再起動)を行わずにインストール・アップデート・アンインストールができます。 モニタ
fluentdでnginxのログをElasticsearchとBigQueryに保存するお話 - ハウテレビジョンブログ
こんにちは。夏休みに長野に行って居酒屋で馬刺しをたらふく食べていたら 地元のおっさん人生の大先輩の絡み酒に付き合わされた祖山です。 4月に入社して以降、サーバサイドのWeb開発やスクラムの導入、サイト内検索の改善など様々な業務に 取り組んでいますが、最近の大きな案件としては、アクセスログ解析基盤の整備がありました。 nginxのアクセスログを分析しやすい環境を作るため、ElasticsearchとBigQueryにログを蓄積し始めたのですが、 その際に一番のキモとなるのは、みんな大好きfluentdです。 今回は、我々ハウテレビジョンがどのようにアクセスログを収集、保存しているのかについて、fluentdの設定を中心にご紹介します。 アクセスログ収集の目的 現在の我々のサービス環境を考慮すると、アクセスログの収集には下記2つの目的が存在します。 アクセス情報をもとにユーザーの行動を解析 閲
Python Elasticsearch Client — Python Elasticsearch client 9.0.2 documentation
Python Elasticsearch Client Welcome to the API documentation of the official Python client for Elasticsearch! The goal of this client is to provide common ground for all Elasticsearch-related code in Python; because of this it tries to be opinion-free and very extendable. High-level documentation for this client is also available.
Elasticsearchで、漢字データでも平仮名でサジェスト取得 - Qiita
Elasticsearchでサジェスト機能を使いたいんだけど、英語でのネタしか見つからなかったので、日本語でサジェストするメモ。 例えば「と」と打って「東京都」が出てきてほしいけど、そのままデータ登録しても「東」じゃないと出てこない。 なので、Kuromojiのカタカナ変換機能を使ってやってみた。 インデックス作成 まずインデックスの作成と設定。（例として「suggest_test」というインデックス名） // curl -X PUT 'localhost:9200/suggest_test' -d { "settings": { "analysis":{ "analyzer" : { "katakana_analyzer" : { "tokenizer" : "kuromoji_tokenizer", "filter" : ["katakana_readingform"] } }, "f
Fluentd + ElasticSearch + Kibana3で簡単に様々なログを可視化・解析する
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
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
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Apache Solr vs Elasticsearch - the Feature Smackdown!
ElasticSearch+Kibanaでログデータの検索と視覚化を実現するテクニックと運用ノウハウ
Elasticsearch入門 pyfes 201207