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![ElasticSearch+Kibanaでログデータの検索と視覚化を実現するテクニックと運用ノウハウ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d306cae8702f0a05915c595d94e24cea7f98210/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Felasticsearchkibnanafluentdmanagementtips-131112110924-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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
斎藤です。こんにちは。 最近、会社の中で様々な部活動が始まっています。「プログラミング部」や「フットサル部」といったメジャー(?)なものから、「サイクリング部」「P部(プロレス観戦部)」そして「二郎部」などなど、エッジが効いたものまであります。そうそう、私は「サイクリング部」と「P部」に所属しています。 さて、今回はKibanaを使って、Cacti(RRDTool)が収集したモニタリングデータを参照してみようと思います。Cactiはモニタリングデータを収集・ビジュアライズするツールとして普及していますが、他のサーバ・指標と比較するのがちょっと面倒です。そこを、Kibanaを用いてより見やすくしようと言うのが目的です。Kibanaとは、収集したログをGUIで整理しつつビジュアライズできるデータ分析ツールの一種です。たいてい、データストアとしてElasticSearchというNoSQL DBサ
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