The days of the statically partitioned datacenter are over. Welcome to the modern world of microservices and auto-scaling in the cloud. Requests flow th…

#翻訳 https://www.scalyr.com/blog/the-10-commandments-of-logging/ CC BY 4.0 @Brice Figureau 1.自分でログの書き出しをしない printfをつかったり、ログエントリを自分でファイルに書き出したり、ログローテションを自分でやったりしてはいけない。運用担当者にお願いして、標準ライブラリやシステムAPIコールを使うようにしよう。そうすれば、実行中のアプリケーションが他のシステムコンポーネントと適切に連携して、特別なシステム設定なしに適切な場所またはネットワークサービスにログを記録できるようになる。 ロギングライブラリを使いたければ、特にJavaの世界にはLog4j, JCL, slf4j, logbackなど多くのものが存在する。私はslf4jとlogbackを組み合わせて使うのが好きだ。とてもパワフルで、設

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JJUG CCC 2019 Fallで話した時のスライドです。

Security by builders - セキュリティ監視をクラウドで「つくる」 / Security by builders

Mercari Advent Calendar 2018 の14日目はメルペイ DataPlatform チームの @syu_cream がお送りします。 本記事では表題の通り、メルカリとメルペイにおける、マイクロサービスのログ収集に関する課題と取り組みについて記載します。 メルカリとメルペイでは、現在クライアントアプリやサーバサイドのログを効率的に収集してサービスの他機能で活用するための基盤の開発を共同で行っています。 メルカリ・メルペイ間では、一部提供するサービスの差異やデータ管理のポリシーの都合によりインフラ構成が異なる部分はありますが、少なくとも思想や設計、実装は共有しています。 これの具体的な内容については、今回の Advent Calendar の 3 日目の記事に掲載しています。 本記事では、サービスを提供するサーバサイドアプリケーションから、この構成図における “A Ser

ScalyrブログのMicroservices Logging Best Practicesの抄訳に、いくつか補足を加えたものです。 一意のIDをリクエストと関連付ける 複数のサービスの呼び出し関係をトレースできるように一意のIDをリクエストに含めます。 ZalandoのRESTful APIガイドラインをみると、X-Flow-IDというHTTPリクエストヘッダを付けるように規約化されています。 Microsoftにも「マイクロサービスの設計: ログ記録と監視」というガイドがあります。 一意のIDをレスポンスに含める レスポンスのペイロードにも一意のIDを持っておけば、問題が発生したときに、カスタマからの連絡にも即座に対応できるようになります。 Spring Cloud Sleuthは、それらのコンセプトと実装も提供しています。 https://github.com/spring-clou

こんにちは。アプリケーション基盤チームの @ueokande です。 今日は、サイボウズの新しくなったログ基盤についてお話しします。 サイボウズのログ基盤の進化 リプレイス前のログ基盤 サイボウズのログ基盤はサービスの成長に合わせて、常に進化し続けてます。 そんななか2017年の夏に大きなリプレイス作業がありました。 サイボウズのサービスを支えるログ基盤 from Shin'ya Ueoka 以前のログ基盤は、ログを収集するホストがあり、各ホストからログを収集してました。 しかしログの転送システムが単一障害点であったり、スケーラビリティに欠けるのでサービスの成長に追いつかず、性能的にも限界に達してました。 また以前のログ基盤では、ログの解析がしにくく、ログはあるけどビジネスに役立てにくい状況でした。 そのため今後のサービスの成長や、より安定したログ基盤を運用できるように、ゼロから刷新するこ

DroidKaigi2018の講演の「アプリを成長させるためのログ取りとログ解析に必要なこと」の発表資料です。Read less

はじめに 小室です。2017年も最後の日になりました。 ここ最近は読書によるインプットが少なくなったことによって、文章の質が自ら目を背けたくなる程度に低下していたため、仕事納めから数日はひたすら本を読む生活をしていました。まだまだインプットが足りていないので充電が完了していないのですが、年末恒例になったエントリーを書かないことが自分の中でモヤモヤとして残っていたので、重い腰を上げて文章を書いてみようと思います。 ここ数年は珍しく1つのプロジェクトにつきっきりで設計／実装から運用までを通して担当しています。 *1特に運用を担当するようになって多くを学んだ一年でした。もはや設計・実装者が一人も残っていないアプリケーションのメンテナンス、改修に関わったり、インフラ側とアプリケーション側の狭間を埋めるように動くためにAWSのサービスについて本格的に勉強をしたりするなど、1アプリケーションエンジニア

概要 このドキュメントは、効率的かつ安定した、システム開発/運用をするためのログ設計指針です。 的確かつ無駄のない、ログ出力を目指します。 ログレベル ログの緊急度や用途により、以下のようにログレベルを設定する。 Log4j のログレベルを踏襲しているため、運用の状況によっては Critical などのレベルを適宜追加すると良い。 PHP における PSR-3 では、さらに細分化され emergency, alert, critical, error, warning, notice, info, debug となっている。 「出力先」「運用時の対応」は、各プロジェクトのポリシーに準じてください。 レベル 概要 説明 出力先 運用時の対応

最近業務で Fluentd を触ることが出てきて入門したんですが、最初のうちはトラブルが起きた時に何が起きているのか、どう対処したら良いのかがさっぱりわからなかったので、「Fluentd ってログの収集とかに使われるやつでしょ？」程度の知識しかなかった過去の自分に向けて「とりあえずこれぐらいは知っておけ！」と言いたい内容をまとめてみました。 トラブルが起きた時にどの処理で問題が起きているのか素早くコードを追うことができて、データの消失を最小限に抑えつつ適切に対処できるようになることを目的としています。 なお、現時点で最新版の Fluentd v0.14.21 を対象にしています。 アジェンダ Getting Started Fluentd のアーキテクチャ Processes Supervisor process Worker process Threads Input thread En

Cybozu Meetup #6 大規模サービスを支える名脇役たちでの発表 https://cybozu.connpass.com/event/61329/

VS Code の拡張作っている際に CHANGELOG.md が自動生成され、書き方はKeep a Changelogに従えと書かれていたので紹介する。 ここに書かれていることは絶対ではなくただ提案しているだけである。意見がある人は話し合おうという温度感っぽいので、納得いかない場合は issue 立てると良いと思う。 僕自身はなんでもよくてある程度型が欲しかっただけなのでこれからはこれに従って書いていこうと思う。ただまぁ Semantic Versioning もそうだけどちゃんと従おうとすると以上にだるくなってくるので雰囲気従うくらいだと思う。 CHANGELOG の原則 機械的に生成するのではなく人間の手で書く 各セクションへのリンクが容易にできる 1つのバージョンごとに1つのサブセクションを作る リリースは新しいものが上に来るようにする 日付のフォーマットは YYYY-MM-DD

$request_id Nginx 1.11.0 以降に限りますが、リクエスト毎に発番されるIDの変数として $request_id が追加されたようです。 http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_core_module.html#var_request_id この変数を利用することにより、Nginxコアだけでサービス間のトレースを簡単に行うことが可能になります。 シンプルな例 以下のように、$request_idをログに含めるだけでリクエスト毎のIDを記録できます。 http { log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "

概要 Fluentdによるログ収集基盤を、Lambda&Kinesisを利用した形で構成を変更したので、その時のメモ。 先に一言で感想を述べるのであれば、巷の噂通り、Kinesis&Lambdaは素敵でした。 Fluentd Aggregatorが抱える問題点 ログデータをFluentdのForwarder & Aggregatorを経由し、S3とRedshiftに保存するような構成でしたが、Aggregatorは冗長化しづらくボトルネックとなっていました。 ログ収集に求める要件 ログ収集の構成を改善するにあたり、先に挙げた目の前の問題点を解決するのは勿論ですが、他にも様々な要件があり、大別すると以下4つ。 信頼性: データをロスなく収集することができる。 安定性: ログ量に関係なく安定的なパフォーマンスを維持できる。 冗長性: 安全かつ簡単にスケーリングが可能 汎用性: 複数ログを複数サ

UXログのビジュアライゼーションと分析のプラットフォームのメリット・デメリットをまとめる 作業環境はUbuntu16.04LTS(64bit)、Javaの動作環境は構築済み。 調べた経緯 アクセスログを取得するだけでなく、フォームへの記入エラーや途中でページを閉じた割合、最後まで記入するのにどれだけの時間がかかったかなどの様々なログを取得し、それらを元にページを最適化してユーザエクスペリエンスの向上を図るのに使用できそうなため。 可視化ツール Elasticsearchに格納されているログをリアルタイムで監視。GoogleTrendsによると日本では最も人気がある模様 メリット 設定が容易 文字列を検索できる 円グラフや地図が使える x軸にタイムスタンプ以外を割り振れる 表現方法が豊富 デメリット 細かな設定は複雑 Graphana(Grafana) Graphite,InfluxDBなど

http://eventdots.jp/event/591027 (2016-07-30追記：Rails 5.0からproductionでもDEBUGがデフォルトらしいです) (2020-09-23追記：https://github.com/rails/rails/pull/39707 INFOに戻りそう)