Amazon Web Services ブログ Elasticsearch と Kibana を使って Amazon Connect のデータをリアルタイムに活用する このブログポストでは、Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) と Kibana を使って、どのように Amazon Connect コンタクトセンターでリアルタイムなデータ分析を行うかを紹介します。問い合わせ対応時間やサービスレベル、問い合わせの効率具合、エージェントのパフォーマンス、顧客満足度など、様々なサービス・メトリクスを改善するためにコンタクトセンターのパフォーマンスをモニタリングできます。 加えて、Amazon ES を使って問い合わせ追跡レコード (CTR) 、エージェントのイベント・ストリーム、Amazon CloudWatch で取得できる問い合わせフローログを処理し
やりたい構成になりました。 構成 今回目指す構成は以下です。 docker-composeを使用し、録画サーバ上にfluetntd、elasticsearch、kibanaを動かします。 fluentdで受け取ったログをファイルに書き出すようにもしています。 設定 送信側 送信先のIPアドレスを録画サーバに変更しています。 docker container run --rm \ --name httpd \ --log-driver=fluentd \ --log-opt fluentd-address=tcp://192.168.1.254:24224 \ --log-opt tag=docker.{{.ImageName}}.{{.Name}}.{{.ID}} \ -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \ httpd:2.4.37 受信側 以下の記事を
TL;DR dockerコンテナのログをfluentdに集める方法 の続編です. この記事から読み始めることもできます. Docker logdriverの機能を利用して,コンテナのログをelasticsearchに蓄積する仕組みを作ります https://github.com/myoshimi/es-docker-logging にdocker-compose.ymlがあります dockerコンテナのログをfluentd形式で送信します(logdriverの設定) fluentdコンテナでログを受け取り,elasticsearchに蓄積します kibanaで蓄積された情報を可視化,解析できます コンテナ構成例 下記のLogsパッケージ部分を作ります. 3つのコンテナから成ります データ転送サーバ Fluentd (fluentd) 全文検索エンジン Elasticsearch (es)
Elasticsearchの最新版は7.xであることに、どういうわけか前回の記事を公開してから気づいたので、大慌てで書き直しをした。やっぱり本家のインストールガイドをきちんと読まないといけないよな、ということで改めてFlutentdでsyslogを集めてKibana7で閲覧する環境を整えてみる。 全体の構成はこんな感じだ。 受信サーバのインストール受信サーバはCPU2コア、4GBメモリ、20GBディスクのサーバを用意した。どれぐらいのスペックが適切なのかよくわからなかったので、適当に準備してみたというのが正直なところだ。これにCentOS7.xを新規に入れて、最新状態にupdateしたところから始める。 Elasticsearch7のインストール最初にyumのrepoファイルを作成する。手動で作成することになるので、コピペ用にバッチ風のテキストを用意しておこう。 cat <<EOL >/e
AWS、ElasticsearchとKibanaのフォークによる「OpenSearch」プロジェクトを発表。Elasticとの溝は埋まらないまま AWSは、オープンソースの検索エンジンと可視化ツールの「OpenSearch」プロジェクトを発表しました。これは検索エンジンおよび可視化ツールとして人気のElasticsearchとKibanaをフォークしたものです。 Introducing the #OpenSearch project: a community-driven, open source fork of Elasticsearch & Kibana. https://t.co/VmlP14DiIC pic.twitter.com/YFAI0KkIx3 — AWS Open Source (@AWSOpen) April 12, 2021 すでにGitHub上には、Elastics
主にインターネット上の「検索」に関わるさまざまなサービスを作成し提供し続けている「Elastic」が、「Amazonが勝手に自社サービスを商標登録した」ことを理由にライセンスの変更を余儀なくされています。 Amazon: NOT OK - why we had to change Elastic licensing | Elastic Blog https://www.elastic.co/jp/blog/why-license-change-AWS Search Guard Claim Frequently Asked Questions | Elastic Blog https://www.elastic.co/jp/blog/search-guard-claim-frequently-asked-questions Elasticは2012年に会社として発足する以前から常にオープンソ
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「AWSをElasticが名指しで非難。ElasticsearchとKibanaのライセンスを、AWSが勝手にマネージドサービスで提供できないように変更へ」(2021年1月21日掲載)を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 オランダに本社を置くElasticは、オープンソースで開発してきたElasticとKibanaのライセンスをそれまでのApache License 2.0から、商用サービス化を制限する「Server Side Public License」(SSPL)と「Elastic License」のデュアルライセンスへ変更することを発表しました。 その目的は、AWSが勝手にElasticsearchとKibanaをマネージドサービスとして提供できないようにするためであると、同社CEO Sha
Amazon Web Services ブログ Elastic 社による Elasticsearch および Kibana のライセンス変更にともなう AWS の対応方針のご案内 先週、Elastic 社が Elasticsearch および Kibana のライセンス変更に関するアナウンスを実施しました。これによりバージョン 7.11 以降の Elasticsearch と Kibana は、Apache License, Version 2.0 (ALv2) での提供が行われません。これを受けて AWS は、2021/1/21 (PST) に対応方針を発表いたしました。本発表の要点は以下のとおりです。 AWS は Elasticsearch と Kibana のバージョン 7.10 をベースに fork した Elasticsearch と Kibana を ALv2 ライセンスにて公
AWSをElasticが名指しで非難。ElasticsearchとKibanaのライセンスを、AWSが勝手にマネージドサービスで提供できないように変更へ オランダに本社を置くElasticは、オープンソースで開発してきたElasticとKibanaのライセンスをそれまでのApache License 2.0から、商用サービス化を制限する「Server Side Public License」(SSPL)と「Elastic License」のデュアルライセンスへ変更することを発表しました。 その目的は、AWSが勝手にElasticsearchとKibanaをマネージドサービスとして提供できないようにするためであると、同社CEO Shay Banon氏がブログで明らかにしています。 We are moving our Apache 2.0-licensed source code in Ela
This article explains how to collect Docker logs and propagate them to EFK (Elasticsearch + Fluentd + Kibana) stack. The example uses Docker Compose for setting up multiple containers. �� V Elasticsearch had been an open-source search engine known for its ease of use. Kibana had been an open-source Web UI that makes Elasticsearch user-friendly for marketers, engineers and data scientists alike. NO
Amazon Web Services ブログ Amazon Elasticsearch Service Intro Workshop を公開しました!- 基本的な使い方から最新アップデートまで 2 時間で体験 こんにちは、アナリティクスソリューションアーキテクトの志村です。本日公開した、Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) の初心者向けワークショップについてご紹介します。 Amazon ES は 2015 年にリリースされた、オープンソースの Elasticsearch を大規模かつ簡単でコスト効率の良い方法を使用してデプロイ、保護、実行する完全マネージド型サービスです。ストリームデータの分析を行いたい、全文検索エンジンを構築したい、といったときに手軽にご利用いただけます。ただ実際に Amazon ES を試そうとしたときによく当たるのが、ログ
Elasticsearch 7.6 と Kibana 7.6 に Security を有効化してDockerで起動する(コピペ)MacElasticsearchDockerKibanaLightsail やりたいこと ログの集計・可視化をElasticsearchとKibanaを使って行いたいと思い、色々調べてみたところ、どうやらAmazon Lightsailで動かすのが安そうということで、環境構築について検討した。 Elastic Cloudだと手軽に始められる反面、インスタンスコストが割高で、最小構成だとリサイズに失敗したりしてほとんど何もできなかった。 Lightsailの場合、4GB RAMのインスタンスが$20/月なので、2GBをElasticsearchに、1GBをKibanaに、という構成ができそう。 そして、比較的最近、無償ライセンスのBasicプランでもX-Pack S
「Elastic Cloud on Kubernetes」が正式版に。ElasticsearchやKibanaなどをKubernetes環境にデプロイ、Operatorにより運用も容易に Elasticは、ElasticsearchやKibanaなどをKubernetes対応としてパッケージングした「Elastic Cloud on Kubernetes」を正式版としてリリースしたことを発表しました。 We're proud to announce that #ElasticCloud on #Kubernetes (ECK) is now generally available! With ECK, users have a seamless way to deploy, manage, and operate the #ElasticStack on Kubernetes. Learn
こんにちは、CI/CDツールなどを活用し、DevOps推進活動などに携わっている横山です。 本記事は、Docker Advent Calendar 2018 - Qiitaの20日目です。 はじめに Elastic Stackを使うと、簡単にDockerコンテナの監視ダッシュボードが作成できるので、今回はその紹介をしたいと思います。 きっかけとしては、「開発環境で立ち上げている複数コンテナの問題調査を楽にしたい」というのがあります。最近、開発環境に複数のコンテナを立ち上げて開発メンバーに提供していますが、開発メンバーから「重たいので環境を確認してほしい」といった声が上がってきます。その際、どのサーバのどのコンテナに問題が発生しているのか確認したいですが、その都度サーバに入って、docker statsなどのコマンドで確認するのはやや面倒です。 そこで、コンテナの監視ダッシュボードを作って、
別件で調べていたところ掲題のツール見つけました。 Filebeatって色々種類あるんですね。 特に個人的に心を惹かれた監査データ用のモジュールAuditbeatを試してみました。 監査データのための軽量シッパー | Elastic Linuxの監査フレームワークデータを収集し、ファイルの整合性を監視します。Auditbeatからリアルタイムで送信されるイベント情報に基づいて、Elastic Stackがさらに分析を進めます。 はじめに 設定・準備 auditbeat.yml ソース 補足 start.sh ソース 補足 docker-compose.yml| ソース 補足 docker-composeでコンテナ起動 Kibanaのダッシュボード 参考URL Elastic社のDockerデモ群 Elastic社のDockerイメージ一覧 はじめに 最初に参考情報ですが、Elastic St
はじめに 今回はElasticsearchとKibanaを使った、Twitterダッシュボードの作成方法についての解説しています。Elasticsearchに関する前提知識はなくても、最後までたどり着ける構成になっている(はず?)なので、是非参考にして頂ければと思います。 単につぶやきデータを収集したいという場合は、TwitterのAPIを好みのスクリプトで呼び出して取得すれば良いのですが、今回の場合はつぶやき数の推移を追いたい、踏み込んだ分析も行いたいなどという目的もあったので、データがストックされていき、ドリルダウン分析も可能な環境を構築する形で対応する事にしました。 Redash / Googleスプレッドシートのアドインなど色々と実現手段は考えられたのですが、Elastic Stackで構成するのが1番手軽かつ、要件を満たせると考え実装しました。同じように特定のキーワードを含むつぶ
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