その広告配信システムは正しく動いているのか？ #TechMarTech x Marketing meetup #5 サイトリライアビリティエンジニアリング https://techxmarketing.connpass.com/event/189979/
なぜPrometheusを辞めてDatadogを採用したのか - ABEJA Tech Blog
こんにちは。ABEJAのインフラ管理してる村主 @rwle1221 です。 本ブログは Datadog Advent Calendar 2019 の8日目です。 今日は ABEJA Platform というプロダクトで、なぜ Prometheus から Datadog に変えたのか。というお話したいと思います。 一人の方でも採用基準の参考になればと思います。 第一フェーズ：実は元々Datadogを使っていた 実は Prometheus の前は Datadog を使っていました。 なぜ Datadog を使っていたかというと、Za○bix や Na○ios などは古い思想なので使う気になれなかったという単純な理由です。 ただ、 Datadog は $18/host という値段で 当初は数十台だったので数万円ほど発生していました。やはり少し高いなという印象です。 第二フェーズ：Promethe
Amazon CloudWatch、機械学習により異常値（アノマリー）を自動検出できる新機能
ITシステムの運用監視において、通常とは異なる状態、例えば急にトラフィックが跳ね上がる、動作速度が遅くなる、プロセッサの使用率が上がる、ネットワークのレイテンシが大きくなる、などを検知し、警告を発することはもっとも基本的かつ重要な機能です。 しかし、通常の状態にはある程度の幅があります。一体どの程度の範囲を超えたら異常であると判断するのか、閾値の設定は容易ではありません。 閾値を低くすれば、ひんぱんに異常と判断されて警報がいつのまにか軽視されてしまう心配があります。逆に閾値を高くすれば、小さな異常が見過ごされてしまう恐れがあるため、適切な設定には試行錯誤が必要です。 しかも昼と夜、平日と休日では適切な閾値は異なるでしょうし、キャンペーン期間やテレビコマーシャルの投入など特定の期間も閾値は変化するなど、閾値の設定は動的に行う必要もあります。 こうした難しい異常値の検出を機械学習により自動的に
Microservices時代の監視設計 - An Epicurean
前のエントリの続きです。思ってた以上に反響があったので、主語を控えることも検討しましたがこのまま行きます。前回同様、すでにMicroservicesでバリバリやっている人は読む必要ないと思います。 前回の最後にMicroservices時代になると、開発者がこれまで以上に監視に取り組んでいく必要があると言う話を書きました。多少重複するところもありますが、その辺りから話を始めます。 モノリシック世界観での監視 アプリケーション監視の浸透 Microservices時代の監視設計 開発者自身が監視する どう監視するか メトリクス設計 The Four Golden Signals USEメソッド REDメソッド USEとREDの補完関係 The Four Golden Signalsの素晴らしさ 例: ある認証コンポーネントの監視設計 まとめ モノリシック世界観での監視 Webサービスの構成が
「入門 監視」を読んで見えてきた現状の課題と改善点 - エムスリーテックブログ
こんにちは、エンジニアリンググループ SREチームの高橋(@tshohe1)です。 「入門 監視」という本が各所で話題になっていますが、エムスリーのエンジニアリンググループでも予約購入していました！ www.oreilly.co.jp 監視というSREと非常に親和性の高いテーマの本だったこともあり、多くのSREメンバがこの本に目を通していたようです。 そこでぜひチーム内で感想を共有しようということになり、先日感想共有会が実施されました。 本記事ではそのときに挙がった感想を一部抜粋して公開したいと思います。 モニターリザード 各章の感想 「1章 監視のアンチパターン」について 「第2章 監視のデザインパターン」について 「3章 アラート、オンコール、インシデント管理」について 「5章 ビジネスを監視する」について 「6章 フロントエンド監視」について 「7章 アプリケーション監視」について
サーバ「管理」ツールとしてのMackerelの起源 - ゆううきブログ
この記事は、SaaSのサーバ監視サービスMackerelを起源を遡り、そこから現在の姿に至った経緯をはてな社内のエンジニアに共有するためのものです。 なお、ここに書かれていることは、Mackerel開発チームの公式見解ではありません。 概要 Mackerelは、もともとは2007年ごろに開発されたはてなの社内のサーバ管理ツールであり、動的なインフラストラクチャに対応するために、現在でいうところのInfrastructure As Codeを目指したものです。 そこから2013年にSaaSのサービスとして開発され、コードベースとアーキテクチャは全く新しくなり、監視機能を備え、サーバ「監視」サービスと呼ばれるようになりました。 しかし、はてな社内では、プログラマブルなAPIを備えたサーバ「管理」サービスとして、Mackerelを中心にしたインフラストラクチャを構築しています。 Mackerel
PostgreSQLの内部構造と監視の話 - そーだいなるらくがき帳
Geeks Who DrinkとPostgreSQL Conference Japan 2017での資料です。 nulab.connpass.com PostgreSQL Conference Japan 2017 (2017-11-03) | 日本PostgreSQLユーザ会 詳しく知りたい人は下記の本がおすすめです。 ただし注意点は9.3相当なのでプロセスの仕組みがちょっと違います。 待望の新刊出ました！10系ベースなのでぜひ読んでみてください。 ※2018/10/07 追記 読み応えのある内容になったかなと思います。レベル感で言えばOSS DB Goldの試験出る範囲です。特に内部構造は覚えて置いて損は無いでしょう。 speakerdeck.com 内部構造の中で取り扱っていないところにAUTOVACUUM、TOASTとレプリケーションがあります。AUTOVACUUMはPostgre
サーバレスアーキテクチャによる時系列データベースの構築と監視 / Serverlessconf Tokyo 2017
サーバレスアーキテクチャによる時系列データベースの構築と監視
次世代監視の大本命！ Prometheus を実運用してみた - Qiita
こんにちは！freeeでインフラゾンビをやっている @sugitak です。ゲームではレベルを上げて物理で殴る派です。 freee ではたまにインフラエンジニアの数が減るのですが、その減ったインフラエンジニアはインフラゾンビへと進化し、社内を闊歩します。インフラゾンビは主に開発チームに所属して、アプリっぽいインフラの仕事をインフラからアプリ側へと持っていきます。デプロイとか、Dockerとか、Jenkinsとかの、いわゆる DevOps 系のところですね。こうすることで開発者は手を出せるものの自由度が増えるし、インフラはより本来のインフラとして純度を上げていける、 so, win-win ってわけです。 さて、そんなわけで監視です。freee Engineers Advent Calendar 2016の9日目の記事として、 Prometheus による監視が最高なのでみんなもっと使おうと
Sensu | Observability Pipeline
The Observability Pipeline that delivers monitoring as code on any cloud Consolidate monitoring tools & fill gaps in observability. Eliminate data silos & automate diagnosis & self-healing — from bare metal to Kubernetes. $ sensuctl create -r -f monitoring/ check "node-exporter" created check "tls-cert" created asset "sensu-plugins/sensu-plugins-ssl:1.0.0" created filter "oncall" created handler "
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「監視の目的とは何か？」問いかけよう / Practical Monitoring
ヌーラボが Mackerel に移行した３つの理由
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