Pascal〜Puree + ngx_lua + Fluentd + BigQueryでつくるメルカリのログ分析基盤〜 | メルカリエンジニアリング
エンジニアではなくプログラマと呼ばれたい@cubicdaiyaです。今回はメルカリのログ分析基盤のお話です。 メルカリにおけるログデータ分析 メルカリでは初期の頃からログデータの分析をサービスの成長にとって重要なタスクとして位置づけ、そのための基盤作りに取り組んできました。ログの種類はいくつかありますが、中でも代表的なのがアプリケーションサーバで出力されるアクセスログやアプリケーション固有のログです。これらのログはサイズが大きいので効率良くログデータを転送するための工夫が必要になります。そこで活躍するのがFluentdです。 大雑把に説明するとアプリケーションサーバで出力されたログはFluentdから最終的にBigQueryやTreasure Dataといったクラウドサービスに転送されます。(上記の図は非常に簡単に済ませていますが、実際にはログの中継やフィルタリングをするためのFluent
OSSのデータ可視化ツール「Metabase」が超使いやすい - Qiita
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
ELT時代のワークフローにはData Lineage Trackerが重要になりそう | Secret Ninja Blog
ELT(Extract Load Transformation)が一般的になり、データの整形を行ったり、名寄せをしたり、非正規化をしたり、といったことをクラウドのSQLエンジン（BigQuery, Redshift, TreasureData, EMRなど）上で行うことも普通になってきた。 このときにSQLで冪等にワークフローを組むことを考えると、中間テーブルをReplaceしつつ色んな処理をするのが手っ取り早いので、 テンポラリの中間テーブルが数十といった単位で作られる様になってきた。 また、データ分析も1サービスの分析だけでなく、複数のサービスを横断して分析する必要が出ており、またその時のログを集めるにも多種多様なSaaSを利用して、収集するのが一般的になってきた。 イメージ図（SAP Hanaの資料だけれども。） Ref. https://blogs.sap.com/wp-conte
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