Fluentd＋Elasticsearch＋Kibanaで作るログ基盤の概要と構築方法
システム障害の原因調査や、稼働状況の確認のためにログの中身を確認することがよくあります。しかし、ログが大量に出力されていたり、複数の場所に分散して出力されていたりすると、それを確認するために多くの手間と時間がかかってしまいます。 これらの課題解決の方法として、ここ最近主流となっているのが、複数のOSS（オープンソースソフトウェア）ツールを組み合わせてログの収集や検索、可視化ができる基盤（ログ基盤）を構築することです。 その中で特に代表的なものが、「Fluentd」（ログの集約）、「Elasticsearch」（ログの検索）、「Kibana」（ログの可視化）であり、本連載では、これらのログ基盤を実現するツールについて、構築方法や利用方法、実際の案件で使ったときの事例、さらにはログ基盤に関連する最新の情報を紹介していきます。 連載第1回の本稿では、Fluentd、Elasticsearch、K
JMeterの実行結果CSVデータをローカルMacにたてたElasticsearchとKibanaで可視化する | DevelopersIO
「JMeterの結果CSV、216万行か〜。これくらいだったらJMeterの「グラフ表示」で読み込んで見られるかな〜」 CPU「ブオオオオオオオオン！」 はじめに システムの負荷試験において、Apache JMeterのようなツールを使って試験を実施・結果を出力するケースもあると思います。結果ファイルのサイズがそれほど大きくない場合は、全データを計算する（JMeterでいう「統計レポート」）で問題ありませんが、例えば、長時間負荷をかけたので時系列でデータをグラフ化したい、といったことになると事情が変わってきます。JMeterの結果CSVは手元にあるので、なんとかこれを活用したいところではありますが、数百万行レベルのデータになると、とたんにExcelなどでは辛くなります（というか最大行数的に無理な気がします）。 そこで、ちょうど、弊社木戸がElasticsearchシリーズを連載しているとこ
今年よかった習慣: ライフログ収集および可視化 - yasuhisa's blog
データを眺めるのが好き 収集している情報 実現方法 データから分かった知見(?) 今後 年末なので、今年買ってよかったものに引き続き、今年やってみてよかった習慣について書いてみたいと思います。 データを眺めるのが好き 昔からデータを眺めるのは好きだったんですが、今年の5月くらいから自分に関するデータをとにかく収集してみました。可視化することで何か有益な視点だったり、生活の改善点が見つかるのではないか、という目的です。色んなデータを集めまくった結果、以下のようなグラフができあがります。ちょっと画像が小さいですが、毎日の歩いた歩数や体重、気温、録画した番組名、自宅マシンの負荷状況などが載っています。 収集している情報 上の画像ではとりあえずBlogに上げれるようなデータしか見せていないですが、収集している情報としては以下のようなものがあります。使用しているスクリプトで公開できるものはgithu
AWS News Blog
New — File Release for Amazon FSx for Lustre Amazon FSx for Lustre provides fully managed shared storage with the scalability and high performance of the open-source Lustre file systems to support your Linux-based workloads. FSx for Lustre is for workloads where storage speed and throughput matter. This is because FSx for Lustre helps you avoid storage bottlenecks, increase utilization of compute
謎の独自ERRORログをEmbulk + Elasticsearch + Kibana + PostgreSQLで監視する：運用設計からシステム構築まで - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2015.05.28 謎の独自ERRORログをEmbulk + Elasticsearch + Kibana + PostgreSQLで監視する：運用設計からシステム構築まで 次世代システム研究室のDevOpsネタ担当（Embulkのコード読んでRuby復習中）のM. Y.です。 前回の記事（ERRORログが多すぎるWebアプリに出会ったら）では、ログ形式が統一されていない、大量のERRORレベルのログを吐き出すWebアプリに運悪く出会ってしまった場合に、そこから何とかログの傾向を把握するためのアプローチについてご紹介しました。 あれから、このアプローチを実践するためのログ監視システムを社内で実際に構築してみました。その結果、Embulk + Elasticsearch + Kibana + PostgreSQLという組合せで、割と手軽に、実用的なものを作れそうなことが分かりましたので、今
データ可視化に便利なkibanaは、elasticsearchのプラグインとして構成すると便利 #Fluentd - Y-Ken Studio
Fluentdなどから収集したメッセージをelasticsearchへ格納してKibanaで可視化するソリューションは素晴らしく、とても人気があります。次の画像のように見栄えが良いことも特徴です。 このダッシュボードアプリであるKibanaはJavaScriptアプリケーションです。そのため静的ファイルを配置すればどこでも動きます。 しかしそれだけのためにApacheやNginxなどのWEBサーバを新たに起ち上げるのは手間ですよね。 実は新たに起ち上げない方法もあるのです。こんな時に役立つTipsを紹介します。 elasticsearchのsiteプラグイン siteプラグインは、ウェブベースのインターフェースを提供するものです。 elasticsearchの挙動へ変更を加えるものではないため、サービス停止(再起動)を行わずにインストール・アップデート・アンインストールができます。 モニタ
ログ解析にNorikraを使ってみた - hase log
この記事は、CyberAgent エンジニア Advent Calendar 2014 の 17 日目の記事です。 昨日は@neo6120さんのアドテクスタジオのゼミ制度の紹介と活動報告 でした。 18日目は@sitotkfmさんのSpark StreamingでHyperLogLogを実装してみたです。 弊社で、プラットフォーム機能の一部を作らせて頂いている、@hase_xpwです。 @kakerukaeruさんにやろうぜ！って誘われたので参加してみました これを機にブログもっと更新したいと思います！ 今回のテーマは、Norikraというミドルウェアで、業務でログ解析をする際に使ってみた所かなり便利だったのでNorikraの魅力を少しでもお伝えできればいいなと思いテーマに選びました。 これおかしくね？みたいなのがあったらバシバシ指摘して頂きたいです。 環境構築と使い方は、わかりやすくまと
(2014/8時点の最新版で作る)Vagrantだけあればいい、5分でできるElasticsearch,Fluentd,Kibanaのお試し環境構築 - Qiita
おしらせ Fluentdは入っていませんが、こちらの記事だと新しめのEs,Kibana環境が作れます。 入門記事：Elasticsearch1.4.0とKibana4.0.0の環境構築 Fluentd込みの環境も欲しいというかたがいれば、最新版にアップデートしつつ作るかもしれないので、コメントなどでお気軽にお声がけください。 まえがき 以前に書いた「Vagrantだけあればいい、5分でできるElasticsearch,Fluentd,Kibanaのお試し環境構築」がたまにストックされていてうれしいのですが、半年前の記事なので、2014/8/29時点のバージョンを使用してVagrantfileを書き換えました。 この記事で紹介するVagrantfileでは以下のバージョンを使用しています。 Ubuntu: 14.04(ubuntu/trusty32) Elasticsearch: 1.3.2
Elasticsearch + Kibanaを起動するDockerfileを書いてみた - hidemium's blog
前回、sensuでDockerコンテナを監視することができたため、今回はDockerコンテナの監視を可視化するための前段階として、最近注目されているサーチエンジンであるElasticsearchを起動するDockerfileを書いてみました。また、Elasticsearchのフロントエンドを提供するKibanaも合わせてインストールします。 構成 Ubuntu 12.04: サーバ構築対象 ※Ubuntu 12.04はDocker 1.0.0上で動作しています。 Dockerfile Dockerfileの構成 Dockerfileの構成は以下の通りです。 elasticsearch ├──Dockerfile ├──id_rsa.pub ... 公開鍵 ├──sources.list ... ミラーサイト一覧 ├──config.js ... Kibanaの定義ファイル ├──defau
Fluentdで各種ログをS3とElasticsearchにまとめる - BitArts Blog
各々のサーバの様々な場所に分散しているWebサーバやその他各種ログファイルをFluentdでまとめてAmazon S3にガシガシ保存。かつ、分析用にコピーを自前のElasticsearchにも保存します。保存したログはKibanaで手軽にビジュアライズ。 Fluentdはとてもシンプルな仕組みで理解しやすい。「ログを集積したい！」と感じたらサクッと導入できる超便利ツールです。 今回は集積用サーバを経由してElasticsearchとS3に保存する構成にします。 Elasticsearchのインストール Fluentdで集積したログは保存するだけならS3で良いのですが、手軽にビジュアライズしたいので、今回はKibanaを使えるようにElasticsearchにも保存するようにします。今回はCentOSに導入するので、公式のyumリポジトリからインストールします。 $ sudo rpm --i
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
dstat + fluentd + Elasticsearch + kibana でサーバモニタリングする - blog.nomadscafe.jp
普段はサーバのメトリクス可視化のためにcloudforecastを使っていますが、某案件用に数秒単位で数十台のサーバのメトリクスを表示したいので、記事タイトルのような構成を作ってみた。 dstatでとった各種値の他に、nginxとmemcachedの情報も合わせて表示させています。 セットアップ もろもろのセットアップのメモ 監視サーバ まず、監視サーバにElasticsearchとkibanaをいれる。環境はCentOS6 $ sudo yum install java-1.7.0-openjdk $ sudo rpm -Uvh https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.x.x.noarch.rpm Elasticsearchは特に設定なく起動 $ sudo service
ELBのアクセスログをfluent-plugin-elb-logを使ってkibanaで表示する | DevelopersIO
はじめに 先日お伝えしました通り、ELBのアクセスログが取得出来るようになったのですが、すぐさまfluent-plugin-elb-logというfluentプラグインがリリースされました。さすがfluentd界隈、対応が早いです。 ということで、今回はELBのアクセスログをfluentd経由でElasticsearchに取り込み、それをKibanaで表示したいと思います！ セットアップ Elasticsearch Elasticsearchは最新のrpmパッケージを更新サイトから取得し、rpmコマンドでインストールします。 $ wget https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.0.0.noarch.rpm $ sudo rpm -ivh ./elasticsearch-1.
Fluentd + ElasticSearch + Kibana3で簡単に様々なログを可視化・解析する
ISUCON本戦に参加することができてしまったため，各種ログを集めて簡単に見れると良さそうだなぁと思っていたところ，Fluentd + Elasticsearch + Kibana3の組み合わせがなかなかよさそうだったので試してみました． 本記事では，NginxのAccessLogとMySQLのSlowQueryLogを可視化してみます． Fluentdはご存知の方も多いと思いますが，Treasure Dataのメンバによって開発が進めれているオープンソースのログ収集ツールです．Fluentdに追加された様々なログデータはJSONに変換，アウトプットされます．実装はRubyで行われており，pluginを追加することでで様々なINPUT/OUTPUT先を追加することができます． Fluentdにはリアルタイムにログを収集して活用できることや，様々なログフォーマットの違いを吸収してJSONで同
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
fluentd + fluent-plugin-twitter + elasticsearch + kibana でお手軽にツイートを可視化する試み - ようへいの日々精進XP
はじめに 書きかけです fluent-plugin-twitter を試してみた 当初は fluent-plugin-twitter が gem のコンフリクトで正常に動作しなかったが @y-ken さんにご対応頂いて動作するようになったのでテンション上がってブログにしてみた @y-ken さん、有難う御座いました！ 設定 elasticsearch や kibana 等はさくっとセットアップ。td-agent の設定だけ以下に記載。 <source> type twitter consumer_key xxxxxxxx consumer_secret yyyyyyyy oauth_token zzzzzzzz oauth_token_secret pppppppp tag input.twitter.sampling timeline userstream lang ja,en outp
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