時系列DBって結局どれがいいんだっけ #TSDB - weblog of key_amb
※4/6 その後調べた情報などを記事末尾に追記 前提となるニーズ サーバの負荷情報とか、アクセス状況のような KPI を取得・保存し、可視化(参照してグラフ化)したい。 リアルタイム性が要求される。5分以上前のデータしか見れませんみたいなのはお呼びでない。 古いデータはそんなに精度は気にしないけど、ロングスパンで俯瞰して見れたら便利。 最近はビッグデータ環境の時系列データ解析もビジネスではけっこうニーズがありそうだけど、そっちはもう少し要求が多そう。 ここでは考えないことにする。 選択肢になりそうなもの 古きよき RRDtool Elasticsearch + Kibana Graphite + Grafana InfluxDB + Grafana 等 Zabbix 他に、現実的には SaaS に任せるという手段もあるだろうけど、そう言うと話が終わってしまいそうなので、ここでは考えないこと
Mackerelを支える時系列データベース技術 - ゆううきブログ
【追記 2018/01/06】現在Mackerelは、時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログの時系列データベース実装へ移行しています。 サーバモニタリングサービス Mackerel で採用している時系列データベース Graphite を用いたシステムの構築と運用事情を紹介します。Graphiteについては、プロビジョニングやアプリケーションからの使い方、Graphite自体のモニタリングなど様々なトピックがありますが、特に大規模ならではのトピックとして、Graphiteの内部アーキテクチャ、パフォーマンスチューニングおよびクラスタ構成についての知見を書きます。 背景 Graphiteシステム概観 データ構造とアーキテクチャ whisperのデータ構造 carbon-cacheのアーキテクチャ パフォーマンス特性 パフォーマンスチューニング ミドルウェアレ
Sensu と Graphite による大規模インフラの監視
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog サイトオペレーション本部の渡邉です。 サイトオペレーション本部はデータセンタ・ネットワーク・サーバー・OS・ストレージといった全社的なインフラの管理運用や調査検証などを担当しています。 今回は、2013年に全社のプライベートクラウドとして導入した OpenStack の監視基盤として、OSS の Sensu と Graphite を採用した事例についてご紹介したいと思います。 採用に至るまで サイトオペレーション本部では、もともと 2011 年から内製のプライベートクラウドを開発運用していました。 プライベートクラウドでは VM のホストとなるハイパーバイザを大量に運用する必要がありますが、その監視基盤として社内で一般的に利用され
Graphite と Grafana を 1 時間位使ってみたメモ - ようへいの日々精進XP
竹富島からこんばんわ。かっぱです。 はじめに Graphite と Grafana を 1 時間位使ってみた どちらともセットアップは簡単（但し、Dockerfile 作るのは苦労した） 参考 dstat + fluentd + Graphite + Grafana でサーバモニタリングする 環境 Graphite はこちらの Dockerfile を使った Grafana は上記の Dockerfile で構築したコンテナに手動で構築した Graphite だけなら 以下のような手順で利用可能。 git clone https://github.com/inokappa/dockerfiles.git cd dockerfiles/graphite docker build -t your_name/repo_name docker run -t -d your_name/repo_na
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
InfluxDBとGrafanaとfluentdで、twitterデータのリアルタイム集計・可視化 - Qiita
require 'influxdb' => true influxdb = InfluxDB::Client.new :username => 'root', :password => 'root' => #<InfluxDB::Client:0x007fb424481ec8 @async=false, @hosts=["localhost"], @initial_delay=0.01, @max_delay=30, @open_timeout=5, @password="root", @port=8086, @read_timeout=300, @time_precision="s", @use_ssl=false, @username="root"> influxdb.create_database('qiitademo') => #<Net::HTTPCreated 201 Crea
Grafana: The open observability platform | Grafana Labs
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CentOSにRPMでGraphite+Diamondをインストールする - Qiita