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タイトル長いですね。。 動機 2016/5/5 ECS Agent1.9.0からawslogs logging driverがサポートされました。 この記事はもはや駄文です。下記公式ドキュメントを参照して安心してawslogsドライバーを使ってください。 See: http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonECS/latest/developerguide/using_awslogs.html Docker1.9からlogging-driverとしてawslogs(CloudWatch Logs)に対応した。 ところがどっこいAmazon ECSはまだ対応してなかった ecs-agentがまだ対応していない http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonECS/latest/developerguide/task_defi
現在、ログを収集し分析するシステムを構築しようとした場合に、オープンソースの組み合わせですぐに始められる構成としてはじめに思いつくのは Fluentd + ElasticSearch + Kibana の構成です。 Web上の記事や書籍も充実していますし、日本にもユーザーが多そうなので割と安心して利用できる環境でもあると思われます。 この記事では、Fluendによりログ収集しElasticSearchに保存し、それをKibana 4で分析する環境の構築手順について調べた内容をまとめてみました。 今回試したのは以下のように、Apacheのアクセスログをtailして、Fluentdで収集しElasticSearchに保存、Kibanaでログの検索、分析を行うシンプルなシステム構成です Apacheのログを収集するサーバーおよびElasticSearch、Kibanaをインストールするサーバーと
導入経緯 「serverのログ見るときに複数のserverにsshで入って見るのとかつらめ」 という理由からリアルタイムで集められたら幸せになれるのではと考え、 fluentdを使ってみようとい結論に至った訳です。 なぜfluentdにしたのか 他にもflume(良く知らない)とかあるのになぜfluentdにしたかと言うと下記の理由から Rubyで実装されているのでカスタマイズとかプラグイン作る場合も作りやすいかな gemとして提供されているのでRubyプロジェクトでは導入しやすいかな プラグインがいっぱいある RubyKaigiでそのっつさんの下記のお話を聞いていたりで使ってみたかったとかそんな感じ Fluentd Hacking Guide at RubyKaigi 2014 リアルタイムログ解析もしてみる Fluentdを使うならElasticserchとKibanaも導入してリアル
<match kpi.user_register> type copy <store> type elasticsearch index_name kpi type_name user_register include_tag_key true tag_key @log_name host localhost port 9200 logstash_format true logstash_prefix kpi.user_register flush_interval 3s </store> <store> type file path /var/log/td-agent/kpi.user_register.log </store> </match> <match kpi.user_login> type copy <store> type elasticsearch index_name
以前に書いた話の続きなんだけど、Docker 1.8が出た。 blog.docker.com で、それに Fluentd logging driver が入っている。これで Docker container で起動したプロセスのSTDOUTやSTDERRを直接Fluentdに向けて投げることが可能になった。Dockerにpull-reqを送ったのは初めてだったんだけど、無事マージされてリリースまでこぎつけたので、本当に出たときはほっとした。途中だいぶ大変だったので……。 Collecting All Docker Logs with Fluentd | Treasure Data Blog 5 Use Cases Enabled by Docker 1.8’s Fluentd Logging Driver | Treasure Data Blog Treasure Data blogで既に
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