トークナイゼーション TrustBind/Tokenization | NTTテクノクロス
HOME ソリューション・製品 ▾ソリューション・製品メニューを開く カスタマーエクスペリエンスカスタマーエクスペリエンスメニューを開く エンプロイーエクスペリエンスエンプロイーエクスペリエンスメニューを開く デジタルトランスフォーメーションデジタルトランスフォーメーションメニューを開く メディカルICTメディカルICTメニューを開く スマート農業スマート農業メニューを開く セキュリティセキュリティメニューを開く AIAIメニューを開く メディアメディアメニューを開く コミュニケーションコミュニケーションメニューを開く クラウドクラウドメニューを開く カスタマーエクスペリエンス トップ 購買行動の多様化に伴い、お客様との接点を増やし、意識を的確にとらえ、行動を分析することで顧客理解を深める活動は一層重要になってきました。私たちは、音声認識やレコメンド、自動応答などのAI技術を活用し、最適か
Fluentd+Elasticsearch+Kibana+Norikra+Zabbixを使ってOpenStackのログ解析してみた | 技術畑 | 情報畑でつかまえて
2.2. システム処理イメージ ログを解析する仕組みとして、こんなフローを考えてみました。 (1) OpenStackが出力するログを、ログ中継サーバーへ集約する。 (2) 集約したログをElasticsearchとNorikraへ送信する。 (3) Norikraへ送られたログを、SQLストリーミング解析にかける。 (4) 解析の結果は問題の有無に関わらずElasticsearchへ格納し、異常が検出された場合はZabbixへ通知する。 (5) 通常のサーバー監視はZabbixが行う。 (6) (2)、(4)でElasticsearchへ送られたデータはKibanaを使用して可視化する。 図 1 システム処理イメージ 3. ログを収集してグラフ化してみる。 まずは、OpenStackの各コンポーネントが出力するログ量の推移と、API実行数の推移のグラフ化してみました。ログメッセージの内容
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
標的型メール訓練サービス | NTTテクノクロス株式会社
