もうちょっと真面目にInfluxDBの使い方を調べてみる - そんな今日この頃の技術ネタ
以前にデータを可視化する手段の一つとしてInfluxDB+Grafanaについて調べていたけれど、 その時は導入してデータ投入して動いた段階で満足してしまっていた。 blue1st-tech.hateblo.jp そうこうしている間にバージョンは1.0を回り、ちょうど使いたい案件もあったので、 改めてもう少し真面目に使い方を調べてみた。 そもそも時系列データベースなるものは何ものなのか もちろん時系列データが扱いやすいらしいことは名前から明らかだけど、 具体的にどう便利なのかという部分を正直なところ理解していなかった。 どこまで時系列データベース一般の話かは分からないが、 InfluxDBを実際に使ってみて「ああなるほど、こりゃ便利だ」と思ったのが スキーマレスなので要素の増減に柔軟に対応できる 時系で変化するデータを集計するのに便利な機能が揃っている 古いデータを自動で削除して容量を削減
AnsibleでDockerコンテナをデプロイする - そんな今日この頃の技術ネタ
直近ではDocker製ツールを用いた複数サーバへのコンテナの展開を考えていたのだが・・・ blue1st-tech.hateblo.jp 常々書いているようにホスト側のCentOS7とは相性が悪いところもあり、 またトラブル時の対応方法や他のメンバーへの周知に不安があるところ。 それに今回の案件ではマルチホストネットワークやスケーリングは必要ではないわけで、 あえて新しいツールを無理に使うよりも、 サーバのセッティングの際に使用しているAnsibleを用いた方が学習コストも抑えられるしシンプルで良いと判断した。 なにより、インフラ側と開発側が共通のツールに親しんでおくことは実運用においてメリットが大きいように思う。 Vagrantで実験環境を準備 Vagrantfileを作成し、とりあえず二台ほどCentOS7サーバを用意する。 Vagrant.configure(2) do |confi
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