fluentd + elasticsearch5 + kibana4をvagrantで練習してみた話[centos7] - Qiita
はじめに 導入方法だけ見たい！という人は飛ばしてください 社内の勉強会で発表する機会があったので、気になっていたfluentd + elasticsearch + kibanaのログ管理について調べて検証してみました。 知ってる人にとっては今更…？と言われてしまうかもしれないけど、業界新人なものでご勘弁を… ざっとググってみたら、バージョンが結構古いものからニッチな記事もちらほらあって、 (開発状況を含めて)ホットなコンテンツなんだなぁと実感しました。 何ができるのか まずはこのシステムで何ができるのか。 ログの集中管理・見える化 たくさんのサーバのいろんなログを、まるっとまとめてブラウザから検索・管理できる。 各種プラグインをうまく使うことで、監視や障害検知がスマートに行える。 各サービスの大雑把な役割は以下の通り。 fluentd : 各種サーバからログを集める。サーバ-クライアント方
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Fluentd + Elasticsearch5 + Kibana5構築(6) firewalld設定編
client マシンの firewalld 設定 firewalld を起動します。 $ sudo systemctl start firewalld client マシンでは Apache が動作しているので httpd サービスのポートを開けます。 $ firewall-cmd --add-service=httpd --permanent $ firewall-cmd --reload elasticsearch マシンの firewalld 設定 firewalld を起動します。 $ sudo systemctl start firewalld Fluentd と Elasticsearch のポートを開けます。Fluentd は UDP のポートも開ける必要があります。 $ firewall-cmd --permanent --add-rich-rule="rule famil
Aurora のスロークエリログを Fluentd 経由で Amazon Elasticsearch Service に転送する - kakakakakku blog
Aurora でスロークエリログを出力して，Fluentd 経由で Amazon Elasticsearch Service に転送する構成を作った．MySQL on EC2 のときは，サーバ内で直接スロークエリログを確認していて非常に面倒だったので（単なる運用上の考慮不足），運用面で大きく改善できるし，アプリケーションエンジニアも自由に Kibana で確認できるため，パフォーマンス改善が捗ると思う．非常に良い． アーキテクチャ図 Aurora インスタンスパラメータ デフォルトのインスタンスパラメータではスロークエリログは有効になっていないため，パラメータを変更する必要がある．今回はスロークエリログを有効にするだけではなく，デフォルトで10秒になっている閾値を5秒に変更した． パラメータ名 Before After slow_query_log <engine-default> 1 l
Fluentd + Elasticsearch5 + Kibana5構築(2) Fluentd設定編
ログ可視化ツールの 3 点セット、Fluentd + Elasticsearch5 + Kibana5 を試すメモ 2 回目。前回は 3 つのツールをインストールして動作確認をするところをやりました。 今回は Fluentd で Apache のログを収集して Elasticsearch に登録するところをやります。 目次 Apache をインストール Fluentd で Apache のアクセスログを elasticsearch ホストに転送する 転送されてきたログを Elasticsearch に登録する Apache のログが Elasticsearch に登録されているか確認 ログ可視化運用でよく使う Elasticsearch の API Apache をインストール client マシンにログイン $ vagrant ssh client Apache をインストール $ su
Fluentd + Elasticsearch5 + Kibana5構築(1) インストール編
Vagrantfile はこんな感じ Vagrant.configure(2) do |config| config.vm.box = "bento/centos-7.2" config.vm.define "client" do |vm| vm.vm.hostname = "client" vm.vm.network "private_network", ip: "192.168.33.11" vm.vm.provider "virtualbox" do |vb| vb.gui = false vb.memory = "1024" vb.cpus = "2" end end config.vm.define "elasticsearch" do |vm| vm.vm.hostname = "elasticsearch" vm.vm.network "private_network", i
Fluentd + Elasticsearch5 + Kibana5構築(3) Kibana設定編
ログ可視化ツールの 3 点セット、Fluentd + Elasticsearch5 + Kibana5 を試すメモ 3 回目。前回は Fluentd で Apache のログを収集して Elasticsearch に登録するところまでやりました。 今回は Kibana から Elasticsearch のデータを参照するところをやります。Kibana の SSL 化も行います。 目次 デフォルトインデックスを登録する Apache ログのインデックスを登録する Apache ログを Kibana から閲覧する Kibana へのアクセスを SSL にする デフォルトインデックスを登録する ホストマシンのブラウザからKibanaにアクセスします。 http://192.168.33.13:5601/ Elasticsearch のインデックス入力して、という画面が表示されるので、以下のように
多種多様なログをFluentd-Elasticsearch-Kibanaしたメモ - Tech Notes
自分のところでは、社内の様々なログをfluentdで集めているのだけど、それらをElasticsearchに入れて、Kibanaで見えるようした話を書いてみる. Fluentd, Elasticsearch, Kibanaな組み合わせは既に多くの人が使ってるし、ブログ等の記事も沢山ある. けど、いくつか 引っ掛かった点などもあるので、それらを書き留めて置こうと思う. 要件 fluentdでストリームで集めてるログを、リアルタイムに近い鮮度でKibanaで見たい. 見たい、というのは検索したり、集計・可視化したり、ということ Kibanaでは短期(2日とか)のログが見えれば良い 規模感的には、ログの種類(=fluentdのtag数)が200くらい、流量はピークで2万メッセージ/秒くらい. が、実際には最も流量の多いログは除いたので、この半分〜3分の1くらいの流量 10shard/index
Fluentd+Elasticsearch+kibanaを使ったログ可視化(part1) - Qiita
はじめに ログの可視化をしたいと思い立ち、いろんなサイトを参考にして、まずはサーバの構築をしてみることにしました。 ということで、まず第一弾はサーバの構築をやっていきます。 構成 サーバを２台作ります。 サーバ１号機は、クライアントとして。サーバ２号機はサーバとして利用することとします。 サーバ１号機にはFluentd、サーバ２号機にはFluentd/Elasticsearch/kibanaをインストールします。 ざっくりはこんな感じ 環境 使用した環境は以下の通り。 HostOS version
EFK(Elasticsearch,Fluentd,Kibana)で簡単ログ基盤をdocker-compose使って立ち上げる - Qiita
EFK(Elasticsearch,Fluentd,Kibana)で簡単ログ基盤をdocker-compose使って立ち上げるFluentdElasticsearchDockerKibanaEFK GoogleAnalytics一辺倒のWeb運用から自前のDWHなんかを立てる運用にWeb運用の主戦場が移り変わってきてると感じる今日このごろ。 Web界隈に生きるエンジニアとしてはログ基盤くらいちょろっと調達できなければいけません。 とはいえ何を使っていいのやらと悩むことも多いことでしょう。 勝手に鉄板構成 いろんな選択肢がある中から、下記の選定をしてしまうと楽な気がします。 ログ集める：Fluentd ログためとく：Elasticsearch ログ見る：Kibana Elasticsearchはけしてためとくのが得意じゃないので、ちゃんとためておきたい場合はS3とかファイルとかに出しておきま
fluentdからElasticsearchに書き込んだ際の運用メモ - wyukawa's diary
fluentdからfluent-plugin-elasticsearchを使ってElasticsearchに書き込む部分でたびたびfluentdが詰まって苦労してたけど最近は落ち着いてきたのでその辺を備忘録としてメモっています。 最初はfluentdからElasticsearchに1プロセスで直接書き込んでいたけどなにかのイベント等でトラフィックがはねるとバッファ溢れがおきてました。なおこのときElasticsearch自体は特に問題は起きていません。 num_threads増やしたりbuffer_chunk_limit, buffer_queue_limit, flush_intervalあたりを調整したりというのをやっていたけど（実際にやったのは僕じゃないけど）、それでも厳しいのでプロセス分離してfluentd A -> fluentd B1,B2 -> Elasticsearchとい
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リアルタイムサーバリソースモニタをつくる[dstat => fluentd => Elasticsearch => Kibana] - Qiita
リアルタイムサーバリソースモニタをつくる[dstat => fluentd => Elasticsearch => Kibana]FluentddstatElasticsearchKibanaKibana4 目標 全く更地の状態、しかもfluentdもESもなんとなくしかわかってない状態から、どうにかKibanaでリソース監視Dashboardを作るまでこぎつける。 同じことをやっている記事はいっぱいあるので、fluentdとESをよくわかってない状態で始めようとして躓いたポイントを中心に手続き的に。 太字になってるところがわかりづらい点・注意を要する点・推奨する内容。 参考 公式: Fluent: http://docs.fluentd.org/articles/config-file ES: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/r
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FluentdからAmazon Elasticsearch Serviceへログ転送する時の注意点 - 本日も乙
昨年10月にAmazon Elasticsearch Service(Amazon ES)がリリースされました。 今まではEC2インスタンスにElasticsearch をインストールして運用していましたが、AWS側でマネージドしてくれるということでとても便利そうだなと思い使ってみました。 動作環境は以下の通りです。 Fluentd 0.10.58 fluent-plugin-elasticsearch 0.9.0 Amazon Elasticsearch Service r3.xlarge 構成としては、各WebサーバからApacheのアクセスログをFleuntdサーバに集約してAmazon ESへ転送するようにしていました。 しかし、FluentdからAmazon ESへ転送する際に途中でエラーが出てしまい、転送できなくなることがありました。 2015-12-14 07:00:55 +
Elasticsearch(v2.1) + Kibana（v4.3） + fluentd(v0.12) twitter解析/環境構築 - Qiita
Elasticsearch(v2.1) + Kibana（v4.3） + fluentd(v0.12) twitter解析/環境構築TwitterFluentdElasticsearchKibana4 こんな感じの事ができるようになるためのツールについてご紹介。おお！なんかかっこいい！ 具体的にどういうデータを見るの？ レスポンス要件が厳しい時に、要件を満たせていないPath（ロジック）を確認する事ができる。 黒画面の右下では、レスポンスタイムが遅い処理をURL別にグラフ化。本来は3秒以内に返さないといけない処理が10秒くらいかかっているので、対処することとなった。 外部からの攻撃・手法・時間・位置情報の確認。毎朝7時にめっちゃアクセスくる！！と思ったらクローラーが来ていた。 どのワードがどの地域でtwitterで呟かれているか確認し、マーケットに利用する。自社の味方になってくれている人を
fluentd+elasticsearch+kibanaの環境を構築してみた - ssossanの日記
背景 webサービスを運用してるんですが、ログをもっと有効活用しようぜ！って話になり、とりあえず手元でfluentd+elasticsearch+kibanaを使って環境を作ってみました。 アプリが入ったサーバには極力負荷をかけたくないので、パース作業は別のサーバで行いました。そのへんでいい感じにまとまってる情報が見つからなかったので、備忘録を兼ねてメモ。 サーバ構成 アプリケーションサーバ(今回はmac) -> fluentdを入れてログの送信だけやらせる。 VM(ubuntu14.04) -> fluentd, elasticsearch, kibanaを入れてログのパース〜蓄積〜表示まで。実運用では変わるだろうけどまあ練習ということで。 ハマった点・困った点 1. アプリケーションサーバからログをそのまま送信するのってどうやるんや 2. 正規表現苦手なんだけど 3. parserプラ
ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)+fluentdの環境をDocker Composeで構築しつつ、試しにCloudWatchの統計データを収集してみた - Qiita
表のDockerについて。。。 Engineはいわゆる普通のDocker。Dockerの実行環境です。 MachineはローカルやAWSなどの別環境にDockerのホストマシンを構築するツール。 通常、MacやWindowsでDockerを使う場合は、このMachineを用いて、ローカルのVirtualBoxにDockerホストのVMを作って、それに対して、dockerコマンドを実行していきます。 Composeは複数のコンテナのパラメータをYAMLファイルに記述しておいて、ワンボタンで環境構築するものです。 はじめにdockerの環境を整えておく Dockerで構築しておくと何度も同じインストール作業をしなくてよくなります。 MacだとDocker Toolboxをインストールすれば、Docker Engine, Machine, Composeの準備がすべて整います。 https://
fluentd × Elasticsearch × kibanaによるアクセスログ解析 - Qiita
概要 fluentdでログ転送＆収集を行い、 Elasticsearchでデータを保存し、 kibanaでデータの可視化を行う。 サーバー構成 APIサーバー（複数台） 【nginx】→【fluentd】→ログ収集サーバーへ転送 ログ集約サーバー（兼 解析サーバー） APIサーバーから転送→【fluentd】→【Elasticsearch】⇔【kibana】 サーバー設定 APIサーバー log_format ltsv 'time:$time_iso8601\t' 'remote_addr:$remote_addr\t' 'request:$request\t' 'request_method:$request_method\t' 'request_length:$request_length\t' 'request_uri:$request_uri\t' 'uri:$uri\t' 'qu
Fluentd, ElasticSearch, KibanaでKPIログを可視化する - Qiita
install手順や基本設定は割愛します. KPIログを可視化する上で必要な主にKibanaの使い方メモです. Goal KPIとなる指標をログ出力し、Kibanaで可視化する アプリケーション => fluentd => elasticsearch <- kibana KPIは複数設定され、指標はそれぞれ異なるため、KPIの種類によってデータ構造が変更できなければいけない 1つのKPIを様々な軸で集計可能にしたい ログ送信 今回はfluent-logger-rubyを使う. https://github.com/fluent/fluent-logger-ruby 簡単に以下のようにログを送信します. log = Fluent::Logger::FluentLogger.new(nil, host: 'localhost', port: 24224) log.post("kpi.user_
Fluentd、ElasticSearch、Kibana4によるログ分析環境の構築 – hrendoh's tech memo
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
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ログ環境とDevOps ~一休.comでの事例~
