Firehose のサードパーティ連携を利用してDatadogへのログ転送を試してみた | DevelopersIO
AWSチームのすずきです。 2020年7月にHTTPエンドポイントへのデータ配信をサポートした Kinesis Data Firehoseを利用して、 DataDog (Log Management) へのログ転送を試す機会がありましたので、紹介させていただきます。 設定手順 Datadog の Webコンソール で案内された手順で設定を行いました。 「Logs」→「GettingStart」→「Cloud」→「AWS」→「Kinesis Firehose」 当画面で確認できるDatadogのAPIキー、Firehoseの設定で必要となるので控えます。 AWS設定 S3 Kinesis Data Firehose と同一リージョンに、ログ出力先となる S3 バケットを設置しました。 S3の設定はデフォルトで利用しました。 S3のストレージ費用が問題となる規模で利用する場合、ログ保存要件に応
Semantic Logger for Ruby or Rails. Supports Graylog, Bugsnag, MongoDB, Splunk, Syslog, NewRelic.
Home Rails Centralized Logging Guide Testing Appenders Metrics Signals Forking Log Rotation Filtering Customize Log Event GitHub Semantic Logger Semantic Logger is a feature rich logging framework, and replacement for existing Ruby & Rails loggers. Rails The rails_semantic_logger gem replaces the default Rails logger with Semantic Logger. It also reduces Rails logging output in production to almos
AWS Startup Tech Meetup #3: かんたんコンテナロギング選手権
コンテナでログをどう取得すればいいの？そもそもどういうログがあるのか？ ログの取得パターンから活用方法まで、 @prog893 が選定のためのヒントとサンプルアーキテクチャで紹介します。
Grafana: The open observability platform | Grafana Labs
Solutions All end-to-end solutions Opinionated solutions that help you get there easier and faster
AWSでIoTデータを見える化してみた その２
以前、IBM Cloudでセンサーデータの収集を紹介しましたが、実はクラウド環境としてよく利用されているAWSでもセンサーデータを収集することができます。AWSのサービスを使用したIoT活用の方法と今後の応用について取り上げさせていただきます。 今回は、その続きとしてAWSのBIツールであるAmazon QuickSight(以下、QuickSight)と連動して、取得したデータをグラフィカルに可視化する、見える化の応用について取り上げさせていただきます。 1. 今回のシナリオ 今回のシナリオでは、前回Amazon DynamoDB(以下、DynamoDB)に格納したセンサーデータを使用し、AWSのBIツールであるQuickSightの紹介と合わせて、蓄積されたデータをBIツールで扱いやすくするための加工やQuickSightによるデータの可視化までを流れをご紹介させていただきます。 2.
Visitors - fast web log analyzer
Table of Contents Name visitors - a fast web server log analyzer Synopsis visitors [options] <filename> [<filename> ...] Description Visitors generates access statistics from specified web log files. The resulting reports contain a number of useful informations and statistics: Requested pages Requested images Referers by number of visits and age Unique visitors in each day Page views per visit Pag
KinesisとLambdaでつくるServerlessなログ基盤 @ AWS DevDay Tokyo 2019 [C-2]
本セッションでは、弊社にて複数サービスで導入しているAWSのマネージドサービス (Lambda、CloudWatch Logs、Kinesis Data Streams、S3、Elasticsearch Service) を活用したServerlessなログ基盤の構成について紹介する。自前でログ基盤を管理しているが管理コストなど課題を感じている人や、コンテナ活用時のロギング構成の設計に悩んでいる人をターゲットにしている。 / / 現在のログ基盤の構成に至るまでの経緯（過去に試行錯誤した10以上の構成パターン）、設計思想（保守性、高信頼性、コスト削減、拡張性）について紹介する。 / / タップル誕生やCROSSMEをはじめとした実際に運用中のサービスを事例に、サービス用件ごとに合わせたロギング構成を解説する。また、2年半の期間で様々な構成を運用をしてきた事によって得られた知見について話す。ロ
![KinesisとLambdaでつくるServerlessなログ基盤 @ AWS DevDay Tokyo 2019 [C-2]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7e518a2e41301ea8958909feba50e35cd5747e8d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fb79f3bc288724aa2b1685401ea774103%2Fslide_0.jpg%3F13762636)
Git でより良いコミットメッセージを書く方法 - yu8mada
Git で管理しているプロジェクトのソースコードを色々変更して, いざコミットという時にどういった変更をしたのかを説明するためにコミットメッセージというものを書きますよね. 例えば次のコマンドで, メッセージ付きでコミットできます: こうしてメッセージを残しておくことによって後々 git log コマンドなどでどんな変更をしてきたかを知ることができます. それほど詳しい説明がいらない, 一行のメッセージで十分コミットの内容を使えることができるようなコミットでしたらそれでもいいのでしょう. でもより詳しい説明を付け加えないとコミットの内容が理解しづらいという場合は, より良いコミットメッセージの残し方があるんです. それは git commit コマンドに -m オプションを付けないでそのまま実行してしまうんです. そうすると .gitconfig の core.editor で指定されたエ
Hosted ELK (OpenSearch), Prometheus & Grafana | Logit.io
Grafana DemoUsing a managed solution like the one provided by Logit.io, enables you to get started with Grafana within minutes. Prometheus as a ServiceIdentify the root cause behind container failures faster by using Prometheus as a Service ELK as a ServiceELK as a Service provides busy DevOps, SysAdmins, and IT leaders with an affordable and scalable alternative to building their own Elastic Stac
ログ収集を効率的に行うために知っておきたい、イマドキのログ収集基盤ツール8選 - LIVESENSE ENGINEER BLOG
創造開発部インフラグループです。 (中の人：水野、中西) 昨今、SaaS 系のインフラツールが台頭してきています。 リブセンスでもかつて nagios で行っていたサーバ監視は、mackerel へと置き換わっています。 自社で持つものを厳選し、出せるものは外に出していくことで Web 企業のインフラエンジニアとして注力したい箇所へリソースを割くためにもこの手の SaaS 系ツールには注目しています。知らないだけで便利なサービスは他にもあるだろうということでリサーチを開始しました。 今回は、数ある SaaS のツールの中でもログ収集系に絞ったまとめとなります。 サーバログを管理したい時 オペレーション時に複数のターミナルを開いてログを見ながら作業を行うケースは多々あるかと思います。これから紹介するツール群は条件などで絞ったログや複数ホストのログを1枚の画面で出力してくれるツールとなります。
Wantedlyを支えるモニタリング - Qiita
Introduction Wantedly Advent Calendar 2015 11日目です。 インフラチームの 坂部 @koudaiii です。 Wantedlyでは開発スピードが早く、また主力のサービスも日々拡大が進み、どんどんサービスの分割、新規サービスを出しています。 Wanteldyを支えるインフラ作りとして、Wantedlyが利用しているモニタリングを紹介したいと思います。 モニタリングは大きく監視と観察の2つの側面があります。 具体的には、 Application Metrics(Work Metrics)とSystem Metrics(Resource Metrics)とEventsとLog の4つに大きく分類して、Metricsを取得し傾向を掴みます。 またAlertを設定することで監視としても利用されます。 Application Metrics(Work Met
構造化ログのススメとRuby向けロガーOugaiを作った理由 - Qiita
構造化ログ とは、機械的に処理しやすいログのことであり、その機構（ロギング）である。 英語圏では、 Structured Logging と表記される。たとえば Google Cloud の Stackdriver のドキュメントには下記の説明ページがあります。（残念ながら執筆時点で、これの日本語ページがまだできてないので、Google がどう訳すか興味深い） https://cloud.google.com/logging/docs/structured-logging 普通のログと構造化ログの比較 普通のログは、基本的に タイムスタンプ 、レベル 、そして メッセージ の文字列だけである。ログとして残す事象（イベント）のコンテキストになる情報はメッセージに適当に埋め込む。コンソール等で人が読みやすいものである。 構造化ログは、メッセージに埋め込んでいたコンテキストになる情報をそれぞれロ
S3に保存したログファイルをストリーム処理するサーバーレスアプリケーションの紹介 - クックパッド開発者ブログ
インフラストラクチャー部セキュリティグループの水谷(@m_mizutani)です。 クックパッドでは現在セキュリティ監視の高度化に取り組んでおり、その一環としてセキュリティ関連のログ収集およびその分析に力を入れています。ログ収集の部分では可用性などの観点からAWSのオブジェクトストレージサービスであるS3に一部のサービスやサーバのログをまず保存し、後から保存されたファイルを読み込んで分析などに利用しています。分析のためにS3に保存したファイルを前処理する方法としてAWS Glueなどを用いたバッチ処理がありますが、到着したログをなるべくストリームデータのように扱いたい場合もあります。特にセキュリティ関連のログでは以下のようなユースケースで利用しています。 アラートの検出: ログを検査してその中から危険度の高いと考えられるログを探し出し、アラートとして発報します。アラートの具体的な例としては
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