Mineflux: Minecraftサーバーのデータを収集するTelegrafプラグイン | Yakst
Minecraft サーバーから RCONプロトコルで データを収集するプラグインについて。Minecraft サーバ側の設定から、Chronograf を用いたダッシュボードの作成まで。 免責事項 この記事はInfluxData Blogの投稿 Mineflux: Building a Telegraf plugin to collect data from your Minecraft Server をユーザが翻訳したものであり、InfluxData公式の文書ではありません。 概要 InfluxData での最初の1週間を、私たちは InluxData の背後にあるデータベースである InfluxDB について学ぶのに費やしました。私たちはその他のコンポーネントがいかに簡単に利用できるかということを言われていたので、この主張を検証することに決めて、Telegraf プラグインを書き、そ
サーバ監視・性能測定ツールまとめ - Qiita
エージェントソフトウェアを対象PCにインストール形でサーバの監視・性能測定を行うツールのまとめ。 SaaSサービス NewRelic アプリケーションの性能測定が簡単にできるSaaS。あちこちで導入実績があってスタートアップではデフォルト担っているようにさえ感じる。各言語でのプラグインだけがあって、自作アプリ外のサービスは対象外なのかと思っていたが、プラグインのリストをみると色々と対応しているようだ。 Good 豊富な実績がある Bad インターネットにつながっていないと利用できない。 参考リンク New Relic Wantedlyを支えるモニタリング DataDog "Cloud Monitoring as a Service"とHPタイトルにしっかり明記されている。後述するMackerelと真っ向からバッティングする海外サービスはきっとこれなんだろうと思う。エージェントはOSSで公開
DockerでサクッとGrafana/InfluxDBを試してみる - そんな今日この頃の技術ネタ
用途的には以前にやってみたKibana/Elasticsearchとも重複するところだけど、まあ色々の事情で。 blue1st.hateblo.jp ひとまず環境構築+テストデータ投入+グラフ化まで体験してみた感じでは直感的で分かりやすく好印象。 環境構築@Docker Compose 個人的にはお馴染みDocker Composeで。 blue1st.hateblo.jp ひとまずデータファイルの類は/srv/docker/grafana以下にマウントする形で集約する方針。 ポートやドメイン、パスワードなんかは適時読み替えで。 InfluxDBのAPIにあたる8086ポートに関しては同じ番号を割り当てておいた方が各所で楽ではある。 version: "2" services: influxdb: image: influxdb volumes: - /srv/docker/grafana
GrafanaとInfluxDBでネットワークリソースの視覚化 - Qiita
Rubyスクリプトで、CiscoルータにSSHでログインして、CLIから10秒間隔でshow interface叩いて、実行結果から必要な値を正規表現で抜き出して、InfluxDBに保存して、Grafanaで視覚化してみました。 GrafanaとInfluxDBでネットワークリソースを視覚化してみました。データベースはInfluxDB、ビジュアライゼーションツールはGrafana、データ取得はRubyスクリプト＋expect4rライブラリで実装しています。 本記事はUsing InfluxDB + Grafana to Display Network Statisticsを参考にしています。データ取得にInfluxsnmpを利用していますが、今回は自作のRubyスクリプトで実行しています。 カスタマイズすると上図のようにできます。今回はデータの視覚化までの基本的なところを説明します。 目的
InfluxDB 1.0 GAリリース : 振り返りとこれから | Yakst
InfluxDB 1.0 GAがついにリリースとなりました。1.0までの約3年間の振返り、これからのバージョンで何を計画しているかについてご紹介します。 出典について この記事はInfluxData BlogのPaul Dix氏によるInfluxDB 1.0 GA Released: A Retrospective and What’s Next(2016/9/8)を翻訳したものです。 本日、オープンソースの時系列データベース InfluxDBと、高可用構成と高スループットを実現するためのクラスタリングのスケールアウトをサポートした商用版であるInfluxEnterpriseの1.0版のリリースをご案内します。本日は、我々の会社の歴史上最も重要な日となりました。このリリースまでには約3年もの年月がかかり、これを機にプロジェクトの歴史を振り返り、ユーザーの皆さんに1.x系のリリースでどのよう
InfluxDB、Telegraf、Kapacitor 0.12のお知らせ - クエリーのkillと新機能(InfluxData Blogより) | Yakst
InfluxDB、Telegraf、Kapacitor 0.12のお知らせ - クエリーのkillと新機能(InfluxData Blogより) InfluxDB、Telegraf、Kapacitorの0.12.0 GAがリリースされました。InfluxDBではクエリーをkillするなどの管理機能が追加されています。その他の新機能や改善とは。 出典について この記事はInfluxData BlogのPaul Dix氏によるAnnouncing InfluxDB, Telegraf and Kapacitor 0.12 – Kill Query and New Functions(2016/4/5)を翻訳したものです。 InfluxDB、Telegraf、そしてKapacitorの0.12.0 GAがリリースされダウンロードできるようになったことをお知らせできて嬉しく思います。 Influx
InfluxDBのContinuous Query その1 | Yakst
時系列データベースであるInfluxDBのユニークな機能のひとつに、継続的にデータを処理して保存するために使用するクエリーの一種であるContinuous Queryがある。これについて説明する3部作の第1弾は、Continuous Queryの概要と簡単な例を紹介する。 合計や集約、あるいは計算したデータを返すクエリは、アプリケーション開発では頻繁に使われます。例えば、メトリクスをレポートするオンラインダッシュボードアプリケーションを開発しているなら、データを要約したものを表示する必要があるでしょう。大量のデータを処理する必要があったり、繰り返し実行するためスケールしないため、こういった要約クエリは一般的には計算コストが高くなります。そんな時、必要になったらすぐに取り出せるように要約済みのクエリの実行結果を事前に計算して保存しておければ、データベースに負荷をかけずにダッシュボードアプリケ
InfluxDBの新しいストレージエンジン : 時間構造のマージツリー (InfluxDB Blogより) | Yakst
時系列データのユースケースに合わせた新しいストレージエンジンについて紹介する。新エンジンは列指向フォーマットを採用、フィールドのデータ型およびタイムスタンプの精度に応じた圧縮技術を利用することで高圧縮率を実現する。LSMツリーと類似した構造を持ち、WALおよび読取り専用のインデックスファイルを持ち、古いデータが圧縮される。 出典について この記事はInfluxDB BlogのPaul Dix氏によるThe new InfluxDB storage engine: a Time Structured Merge Tree(2015/10/7)を翻訳したものです。 1年以上にわたって、我々の時系列データのユースケースに合わせたストレージエンジンを作るかもしれない、とお話ししてきました。本日、新しいストレージエンジンの最初のバージョンが、ナイトリービルドからテスト用に利用できるようになったことを
Telegrafを使ってInfluxDBとKafkaにメトリクスを送信する(InfluxDB Blogより) | Yakst
Telegrafは簡易にセットアップ可能なInfluxDBのメトリクスコレクタである。これはプラグインアーキテクチャを採用している。現在ではデータの出力先としてInfluxDBだけでなくKafkaなど他の出力先も利用できるようになった。本エントリではTelegrafをインストールして、KafkaやInfluxDBの管理インターフェース、そしてChronografでTelegrafのデータを見れるまでの手順を紹介する。 出典について この記事はInfluxDB BlogのCameron Sparr氏によるUsing Telegraf to send metrics to InfluxDB and Kafka(2015/09/17)を翻訳したものです。 はじめに Telegrafはどんなサーバー上でも動作し、様々なメトリクスをシステム(CPU、メモリ、スワップなど)、共通のサービス(MySQL
fluentd+dstat+InfluxDB v0.9.x+Grafana v2でサーバのメトリクスを可視化する - Qiita
fluentd+dstat+InfluxDB v0.9.x+Grafanaでの、サーバのメトリクスの可視化について書きます。 用意するもの fluentd (v0.12以降) fluent-plugin-dstat fluent-plugin-filter-object-flatten fluent-plugin-filter-record-map Rinflux fluent-plugin-rinflux InfluxDB v0.9.x Grafana v2.0.2 作業手順 InfluxDBのセットアップ wget http://s3.amazonaws.com/influxdb/influxdb_latest_amd64.deb sudo dpkg -i influxdb_latest_amd64.deb sudo service influxdb start
InfluxDBとElasticSearchとGrafanaのためdocker-compose.yml - Qiita
温湿度センサのDHT11で計測した温度と湿度をダッシュボードに表示するための環境を用意します。以前dweet.ioからアボガド果樹園のデータを取得したときにDockerコンテナで構築しました。このときはコンテナを個別に作成したのでコンテナの起動が煩雑でした。Docker Composeを使うと1つのYAMLに設定をまとめてdocker-compose upするだけで簡単です。また定義したサービス名がそれぞれの/etc/hostsに設定してくれます。環境変数に設定するホスト名はこのサービス名を使うことができるのでIPアドレスをinspectしてハードコードする必要がありません。 プロジェクトの作成 適当なディレクトリを作成してdocker-compose.ymlを書くだけです。このディレクトリにはInfluxDBのボリュームをアタッチされます。
InfluxDB の概要 - sonots
Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～（Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料）
コンテナに入りたい？それ docker exec でできるよ - Qiita
この方法を使えば、コンテナ内のファイルをリダイレクトして親ホストに保存したり、パイプで処理をつなげたりすることもできます。docker cp コマンドと比べると、プロセスの実行結果を取得できるという点で柔軟な処理ができそうです。 nsenter は jpetazzo/nsenter コンテナを使えば簡単にインストールできましたが、docker が標準対応してくれたことで事前準備が不要になり、さらに楽になりました。 追記 nsenter と違って環境変数が正しく設定された状態でコマンドが実行されるようです。以下のような方法で指定した環境変数を参照することができます。素晴らしい！ Dockerfile に ENV で書いた環境変数 docker run の --link オプションにより設定される環境変数 docker run の -e オプションにより設定される環境変数
fluentd + InfluxDB + GrafanaでDNS通信の監視 - Qiita
背景 管理ネットワーク（自分の場合は自宅）でDNSがどのように使われているか、また問い合わせなどが正常に実施できているかの監視のための構成を作成しました。これによって以下の様なグラフを見ることができます。 クライアント毎の問い合わせ数推移 クエリの応答時間内訳（100ms未満、1000ms未満、1000ms以上） レコードタイプの内訳（Aレコード、MXレコード、など） 構成 Devourer（自作ツール）でネットワークパケットをすいとり、Fluentdに転送、そこからinfluxDBにデータを入れてGrafanaで可視化します。 設定方法 InfluxDBのセットアップ 基本はInfluxDBで解説されている手順通りですが、例えばUbuntu 64bitの場合は以下のとおりインストール＆起動します。 wget http://s3.amazonaws.com/influxdb/influxd
InfluxDB をちょっとさわってみた - （ひ）メモ
InfluxDBとは http://influxdb.org メトリクスやイベントといった時系列データを格納するのに適したデータストアです。 ちなみに go で書かれています。 ちなみに 2013のOpen Source Rookiesに選ばれました。 InfluxDBの特徴 RRDやMySQLに時系列データを格納する場合と比較して、InfluxDBの特徴を紹介します。 バックエンドは LevelDB LevelDBとは、キーでソートされた状態で可能されたKVSです（Google製）。詳しくはこのへん参照のこと。 http://en.wikipedia.org/wiki/LevelDB https://code.google.com/p/leveldb/ https://speakerdeck.com/smly/influxdb-and-leveldb-inside-out 将来的にLev
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GitHub - influxdata/kapacitor: Open source framework for processing, monitoring, and alerting on time series data
Dstat + Fluentd + Influxdb + Grafana - Qiita
Node-RED on Docker - Part5: InfluxDBのnodeを作成する - Qiita
https://qiita.com/inokappa/items/6b16a39a83433f9bad1d