Fluentd+Elasticsearch+Kibana+Norikra+Zabbixを使ってOpenStackのログ解析してみた | 技術畑 | 情報畑でつかまえて
2.2. システム処理イメージ ログを解析する仕組みとして、こんなフローを考えてみました。 (1) OpenStackが出力するログを、ログ中継サーバーへ集約する。 (2) 集約したログをElasticsearchとNorikraへ送信する。 (3) Norikraへ送られたログを、SQLストリーミング解析にかける。 (4) 解析の結果は問題の有無に関わらずElasticsearchへ格納し、異常が検出された場合はZabbixへ通知する。 (5) 通常のサーバー監視はZabbixが行う。 (6) (2)、(4)でElasticsearchへ送られたデータはKibanaを使用して可視化する。 図 1 システム処理イメージ 3. ログを収集してグラフ化してみる。 まずは、OpenStackの各コンポーネントが出力するログ量の推移と、API実行数の推移のグラフ化してみました。ログメッセージの内容
サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集~可視化編 を書きました - すずけんメモ
技評さんでログ解析のムック本を共著で執筆させていただきました。 サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集~可視化編 [現場主導のデータ分析環境を構築!] (Software Design plus) 作者: 鈴木健太,吉田健太郎,大谷純,道井俊介出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/08メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 発売は2014/8/8の予定です。テーマはログ収集と可視化です。表紙に載ってる通り、Fluentd、Elasticsearch、Kibanaを中心に据えた本となっています。 私は特集1の「サービス改善はログ解析から」を担当しました。サービスにおいて、なぜログ解析を行う必要があるのか。どのような選択肢があり、どのように方法を選択していけば良いのかといった観点から書きました。特にエンジニアとしてサービスを改善していくために、どのようにデータを活
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon Kinesis ことはじめ
