FluentdでアプリログをS3へ - Qiita
目的 ログ欠損を防ぎ、完全性の高いログ収集基盤を作る 方法 今回はAggregatorやProcessorを用いず、シングル構成で任意のアプリログをS3へdailyでUploadする 環境 Amazon Linux AMI 2015.09 (HVM) td-agent-2.2.1-0.el2015.x86_64 fluent-plugin-s3 fluent-plugin-forest rubygems-2.0-0.3.amzn1.noarch 設定 前提 S3へのUploadが可能なIAMを持っている S3の構成はBucket/Folder1/Folder2/Folder3/Objectとする Bucketは任意、Folder1は任意のアプリ名で事前に作成する Folder2はログ種別 Folder3にはノード名を自動登録する Objectはファイル名_yyyymmdd_prefix.g
rpmパッケージからFluentdをインストールする | Fluentd
Please provide a valid email address and we will send you a copy of the Fluentd Documentation PDF immediately. Email Download この記事では、Treasure Data社がメンテナンスしているFluentdの安定版配布パッケージであるtd-agentのrpmパッケージをインストールする方法について説明します。 Table of Contents td-agentとは? Step0: インストールの前に Step1: rpmリポジトリからのインストール Step2: デーモンの起動 Step3: HTTP経由でのサンプルログ送信 次のステップ td-agentとは? Fluentdは拡張しやすいようRubyで実装され、一部の性能に直結する部分はC言語で実装されています
並列データ転送ツール『Embulk』リリース！ - Blog by Sadayuki Furuhashi
こんにちは。古橋です。 先日の*1 データ転送ミドルウェア勉強会で、新しいオープンソースツール Embulk をリリースしました。 Embulk, an open-source plugin-based parallel bulk data loader from Sadayuki Furuhashi Embulk は、リアルタイムなログ収集では常識となった fluentd のバッチ版のようなツールで、ファイルやデータベースからデータを吸い出し、別のストレージやデータベースにロードするためのコンパクトなツールです。 fluentd と同様にプラグイン型のアーキテクチャを採用 しているため、RubyやJavaで簡単なコードを書くことで、様々なファイルフォーマットやストレージに対応することができます。一方で fluentd とは異なり、高速性やトランザクション制御、スキーマを使ったデータのバリ
Fluentd + Elasticsearch +Kibanaを導入したので手順をメモ - まっしろけっけ
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
fluentdでnginxのログをElasticsearchとBigQueryに保存するお話 - ハウテレビジョンブログ
こんにちは。夏休みに長野に行って居酒屋で馬刺しをたらふく食べていたら 地元のおっさん人生の大先輩の絡み酒に付き合わされた祖山です。 4月に入社して以降、サーバサイドのWeb開発やスクラムの導入、サイト内検索の改善など様々な業務に 取り組んでいますが、最近の大きな案件としては、アクセスログ解析基盤の整備がありました。 nginxのアクセスログを分析しやすい環境を作るため、ElasticsearchとBigQueryにログを蓄積し始めたのですが、 その際に一番のキモとなるのは、みんな大好きfluentdです。 今回は、我々ハウテレビジョンがどのようにアクセスログを収集、保存しているのかについて、fluentdの設定を中心にご紹介します。 アクセスログ収集の目的 現在の我々のサービス環境を考慮すると、アクセスログの収集には下記2つの目的が存在します。 アクセス情報をもとにユーザーの行動を解析 閲
Fluentd を使って CloudWatch のメトリクスを Graphite で見れるようにする | iret.media
cloudpack の 自称 Sensu芸人 の かっぱこと 川原 洋平（@inokara）です。 はじめに CloudWatch は AWS で標準で利用出来る監視ツール メトリクスを収集してマネジメントコンソールがグラフの表示を確認出来たり Alarm を作成することでしきい値を超えた場合等の通知等も行える 但し、メトリクスの保存期間が 2 週間に限られている為、長期レポーティングが必要な場合には別の方法でメトリクスを蓄積する方法を検討する必要がある 今回は Fluentd のプラグイン 2 種類を利用して CloudWatch から Graphite にメトリクスデータを蓄積して Grafana のカッコイイ画面でグラフを見るような流れを作ってみる 作業にあたって fluentd とは fluentd もはや説明不要の泣く子も黙るログ収集ソリューション Graphite と Graf
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
fluentdのちょっとしたチューニングの代理の報告 - Guutaraの日記
はじめに 色々、テストをしてみてる結果をまとめてみた。 検証は、自分がやっている訳ではないので、検証結果からのまとめ。 あと、公開出来ない部分もあったるするので、若干、整理しきれてないけど その辺は、また、修正出来るかな。 以下の感じで繋がっている。 td-agent --> td-agent out_webhdfs ---> HDFS ZeroMQ_pub ---> Subscriberここまでのチューニングで、上記の２つのPluginが、ボトルネックになるという事がわかった。 ZeroMQ_pubは、Aggregatorに仕込んであり、情報が見たい時に、自由に件数などを見れる様にしているらしい。 ということで、以下、チューニング。 チューニング zmq_pubについて zmq_pubは単一スレッドで動いている。その場合、fluentdがflushできるのは1秒間に1チャンクのみ。 従っ
Kibana 3 + Rails + Fluentdのサンプルアプリを作ってみた - y_310's diary
miyagawaさんのPodcast Rebuild: 19でKibanaの話があってちょっと盛り上がり始めてるので、簡単に動作を試せるサンプルアプリセットを作ってみました。 https://github.com/y310/kibana-trial git cloneしてREADMEに書いてある手順を実行していくと大体動くと思います。 railsからfluentdにログを送る部分は、こんな感じでrack middlewareを使って送ります。 # application_controller.rb class ApplicationController < ActionController::Base around_filter :collect_metrics def collect_metrics yield # ensureを使うのは例外時のログも捕捉するため ensure # co
Kibana + ElasticSearch + fluentd を試してみた
こんにちは。@jedipunkz です。 自動化の流れを検討する中でログ解析も忘れてはいけないということで ElasticSearch を使いたいなぁとぼんやり考えていて Logstash とか Kibana とかいうキーワードも目 に止まるようになってきました。 ElasticSaerch は API で情報を検索出来たりするので自動化にもってこい。バックエ ンドに Logstash を使って… と思ってたのですが最近よく聞くようになった fluentd をそろそろ真面目に使いたい！ということで、今回は Kibana + ElasticSearch + fluentd の組み合わせでログ解析システムを組む方法をメモしておきます。 参考にさせて頂いた URL http://memocra.blogspot.jp/2013/04/kibanakibanaelasticsearchfluent
Search logs using Fluentd and Kibana - Go ahead!
Search logs using Fluentd and Kibana Apr 17th, 2013 | Comments Fluentd is a flexible and robust event log collector, but Fluentd doesn’t provide own datastore and Web UI. So if you want to search stored events, then you can use Kibana and ElasticSearch :) ElasticSearch is a easy to use Search Engine and Kibana is a great Web UI for ElasticSearch with LogStash format. Setup Pre requirements Java fo
Kibanaってなんじゃ？（Kibana+elasticsearch+fluentdでログ解析）
前回の記事では splunk enterpriseを使ってみました。 今回もログ解析プラットホームである、Kibanaを使ってみます。 Kibanaは検索などにElasticsearchを利用します。 またKibanaはデータの収集にLogstashの利用を推奨しています。 それぞれ以下のようなプロダクトです。 Logstash ログデータを収集し、解析して保存します。 この組み合わせで使用する場合、保存先はelasticsearchになります。 Elasticsearch リアルタイムデータの全文検索や統計などをRestfulインターフェースで提供します。 Kibana データの情報を描画し、検索したりドリルダウンで情報をたどれるGUIアプリケーションです。 この３つを組み合わせて使用すると便利なログ解析プラットホームが作れますよというのがKibanaの売りです。 データの収集や解析を行
Cacti® - The Complete RRDTool-based Graphing Solution
About Cacti Cacti provides a robust and extensible operational monitoring and fault management framework for users around the world. Is also a complete network graphing solution designed to harness the power of RRDTool's data storage and graphing functionality. Cacti includes a fully distributed and fault tolerant data collection framework, advanced template based automation features for Devices,
GrowthForecast - Lightning fast Graphing / Visualization
GrowthForecast is a web tool that let's you graph all sorts of metrics via a WebAPI. Our simple API let's you create and update charts in real time, customize your charts through a Web interface, and create charts that combine multiple metrics. You can graph your MySQL data with 1 line of code $ crontab -l */5 * * * * curl -F number=`mysql -BN -e 'select count(*) from member' game` http://example.
FluentdのデータをGraphiteに出力するときのTips - aptheia.info
fluent-plugin-graphite 利用時のメモ。 Ops界隈での可視化というと、ここ何年かはGraphiteでグラフを作ってそれを他のツールで表示する、みたいなのが多い。Fluentdのデータを可視化したい場合はGrowthForecastが使われることが多いけど、Graphite使ってみるといろんなツールと組み合わせられておもしろい。 Fluentd から Graphite へデータを送るのは Fluent-plugin-graphite を使えば簡単に実現できそうなんだけど、プラグイン側のインターフェース(:key や :count といったキーが必要)に合わせて入力のデータを整形する必要がある。 こういった調整は、out_map を使うことで実現できる。 <source> type tail format apache path /var/log/httpd/access
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