Kafka+Storm+Elasticsearch+Kibanaでストリームデータ処理の可視化を行ってみた - Taste of Tech Topics
こんにちは。kimukimuです。 AWS re:Invent 2013 で Amazon Kinesis が発表されるなど、 ストリームデータ処理に対するニーズの高まりを感じますね。 （Amazon Kinesis は、Stormとも連携できるようになっているようです）。 さて、先日、Storm 0.9.0 が正式リリースされたり、Apache Kafka 0.8.0 が正式リリースされたりしたので、 それらを連携して、ストリームデータの可視化を行うプロトタイプを作ってみました。 1. はじめに まず、「ストリームデータ」とは、連続的に発生し続けるデータのことを指します。 システムが出力するログやセンサーが発生するデータ、SNSなどで常時発生するメッセージなどが該当します。 今回は、Apacheが出力するログを、ストリームデータとして収集・可視化することを行ってみます。 1-1.やりたい
Infrastructure at Scale: Apache Kafka, Twitter Storm & Elastic Search (ARC303) | AWS re:Invent 2013
Infrastructure at Scale: Apache Kafka, Twitter Storm & Elastic Search (ARC303) | AWS re:Invent 2013 "This is a technical architect's case study of how Loggly has employed the latest social-media-scale technologies as the backbone ingestion processing for our multi-tenant, geo-distributed, and real-time log management system. This presentation describes design details of how we built a second-gener
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