Google Data Studio で BigQuery ログを可視化してディレクターのデータ依頼から解き放たれる - Qiita
この記事は「エムスリー Advent Calendar 2016」の 10日目の記事です 今年の5月に無償版が提供されている Google Data Studio ですが、使った人たちのコメントを見ているとドキュメントを読まなくても、いきなり使えるというメリットがあったものの、SQLを書けないというデメリットがあって、 他の無料ツールの Re:dash (無料だとサーバーが必要)の方がデータ分析的に使えるかなと思っていました。 しかし、最近この記事を読んでいて、逆に SQLクエリを書かなくて良い ということが (ディレクターに丸投げできるという意味で) 最大の魅力ということに気づきました。ということで、 Google Data Studio を使うことで、ディレクターがよく見たい指標ランキングTOPに挙がるであろうユーザーのアクセスログを可視化したので、ログ収集部分からまるっと解説します。
Heroku アプリのログを fluentd で ElasticSearch に突っ込んで Kibana で監視する方法 - hakobera's blog
目的 Kibana で Heroku アプリのログを可視化したい。ただし、レスポンスタイムとかは New Relic でも見れるので、ここではアプリが出力したらログを可視化する方法を紹介する。 また、今回、アプリからの出力を可能な限りに簡単にするために、アプリからは Heroku の STDOUT に出力するだけで、ログを Kibana サーバに送信できるようにしてみた。 具体的にはこう。（Ruby の場合） 出力の形式は、Treasure Data addon の方法 を真似ている。 puts "@[tag.name] #{{'uid'=>123}.to_json}" これで、tag.name が fluentd の tag 名に、それに続く JSON 文字列が送信するデータとして処理される。 環境 Amazon EC2 上に Kibana サーバを構築 OS は Ubuntu 13.1
Heroku | Blog | Logging on Heroku
Logs tell the story of your app - a continuous, living stream of events, changes and behaviors. Logs let you rapidly identify and act on critical events, debug issues in your code, and analyze trends to make better decisions over time. But log management is increasingly complex. As apps scale across distributed infrastructure, many independent processes must be tracked and made sense of. Numerous
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