CPU使用率は間違っている | Yakst
Netflixのパフォーマンスエンジニアである筆者からの、topコマンドなどで表示されるCPU使用率(%CPU)は、いまや本当の使用率を表しておらず、チューニングなどのための指標として使えないという指摘。なぜそうなってしまったのか、何を見れば本当のCPU使用率がわかるのかをわかりやすく解説した記事。 私たちみんながCPU使用率として使っている指標は非常に誤解を招くもので、この状況は毎年悪化しています。CPU使用率とは何でしょうか？プロセッサーがどのくらい忙しいか？違います。CPU使用率が表しているのはそれではありません。私が話しているのは、あちこちで、あらゆる人たちに、あらゆる監視製品で、あるいはtop(1)でも使われている、"%CPU"という指標のことです。 あなたの考えているであろうCPU使用率90% : 実際 : "stalled"(訳注 : 以下ストールと言う)とは、プロセッサーが
次世代のログ基盤 Grafana Lokiを始めよう! / prometheus-meetup-tokyo-3-lets-start-the-loki
次世代のログ基盤 Grafana Lokiを始めよう! / prometheus-meetup-tokyo-3-lets-start-the-loki
Kuberntes Monitoring 入門 - Speaker Deck
QA出身スリーアミーゴスでDeep Dive! スクラムで品質とスピードを意識したOne Teamを構成するために必要だったもの / Deep Dive into the the Essence of 'One Team'
Kubernetes 上のアプリケーションから Stackdriver Logging に構造化ログを送る - スタディサプリ Product Team Blog
SRE チームの @yuya-takeyama です。 Quipper の SRE チームでは AWS や Kubernetes を用いたインフラの構築、CI/CD パイプラインの構築・改善等様々な Developer Experience の向上、社内のあらゆるサービスのマイクロサービス化のサポート、そしてそれに伴う複雑化にも耐え得るよう、サービスの安定稼働を支えるためのルール・ツール群を整備しています。 今日はその中でも、簡単かつより精緻に Logs-Based Monitoring が行えるよう、GCP の Stackdrider Logging に構造化ログを送る方法について紹介します。 構造化ログとは ここではとりあえず「Machine-Readable なログ」として定義します。通常のログはテキストベースの Human-Readable なもので、UNIX 哲学においては行指向
Raspberry Pi Zero WとStackdriver Monitoringで部屋の空気のモニタリングをする - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Stackdriver担当者です。同僚の @proppy と Pimoroni 見てたら、便利そうなHATとセンサーがあったので買って遊んでいます。 Pimoroni Breakout Garden pHAT - ブレークアウト ガーデン pHAT 出版社/メーカー: Pimoroniメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログを見る Pimoroni BME680 ブレークアウト - 空気汚染 温度 湿度 気圧 センサー 出版社/メーカー: Pimoroniメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログを見る TL;DR BME680で取得したデータをStackdriver Monitoringでダッシュボード作って見てみると楽しい。 GitHub - ymotongpoo/raspi-bme680-stackdriver-monitoring-python:
Cloud Monitoring as a Service | Datadog
Product { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new Muta
Prometheus によるクラウドネイティブなモニタリングとは / What is cloud native monitoring with Prometheus?
@OpenStack Days Tokyo 2018 / Cloud Native Days Tokyo 2018
Mackerelで家庭内ネットストーカーシステムを作ってみた - hnwの日記
本エントリはMackerel Advent Calendar 2017の23日目の記事です。 自宅の無線LANの利用状況をMackerelで監視するようにしたところ、予想以上にキモい仕組みができました。たとえば、家族の誰か（正確には誰かのスマートフォン）が外出するとSlackに通知を飛ばすことができます。 同じことをしている人は多くないと思うので、その知見を紹介します。 システム概要 まずは我が家のネットワーク構成を紹介します。 インターネットに接続しているブロードバンドルータがあり、無線経由でスマートフォンやPCがぶら下がっているような、ごく普通のネットワーク構成です。唯一変わっている点は、ブロードバンドルータ上でLinuxおよびMackerelエージェントが動いていることでしょう。 このルータの詳細は本稿では省きますが*1、ザックリ言うとRaspberry Pi 3を無線LANアクセス
12800円で自宅や小規模オフィスのネットワークセキュリティ監視環境を構築する - Qiita
自前で用意したもの 以下のものについては自前で持っている、他の機器の余ったものを流用する、などを想定しています。 USBキーボード（Raspberry Piセットアップ用） HDMIケーブル（Raspberry Piセットアップ用） HDMI入力が表示できるディスプレイ（Raspberry Piセットアップ用） USB micro-bのケーブルと電源（Raspberry Pi用） MicroSDに読み書きができる＆有線LANが使えるPC（Raspberry Pi、TP-Link TL-SG108E、BUFFALO BBR-4MGのセットアップ用） 環境構築 最終的にこういう構成になります。ネットワーク構築に慣れている方だとこの図を見ただけで何をすればいいのかについて察しがつくかもしれませんが、今回はなるべく広くITエンジニアの方を対象としたいので細かい設定方法を「TP-Link TL-SG
fluentd + InfluxDB + GrafanaでDNS通信の監視 - Qiita
背景 管理ネットワーク（自分の場合は自宅）でDNSがどのように使われているか、また問い合わせなどが正常に実施できているかの監視のための構成を作成しました。これによって以下の様なグラフを見ることができます。 クライアント毎の問い合わせ数推移 クエリの応答時間内訳（100ms未満、1000ms未満、1000ms以上） レコードタイプの内訳（Aレコード、MXレコード、など） 構成 Devourer（自作ツール）でネットワークパケットをすいとり、Fluentdに転送、そこからinfluxDBにデータを入れてGrafanaで可視化します。 設定方法 InfluxDBのセットアップ 基本はInfluxDBで解説されている手順通りですが、例えばUbuntu 64bitの場合は以下のとおりインストール＆起動します。 wget http://s3.amazonaws.com/influxdb/influxd
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Backlog の運用監視 / Operational Monitoring of Backlog - Speaker Deck
今さら聞けないAWSによる監視の世界