ローカルPCのDocker上でCloudWatch Logs Insights連携の簡易分析基盤(Elasticsearch)を使う - YOMON8.NET
AWSを運用しているCloudWatch Logsを分析することが良くあると思います。 数年前はCloudWatch Logsのファイルをダウンロードしてきて、分析していて面倒でしたが、 CloudWatch Logs Insights が出てきてそれもかなり楽になりました。 それでも毎回調べながらクエリを打つのは結構面倒なので、ログ分析基盤としてElasticsearchなどを利用する場合もあると思います。 この記事ではログ分析基盤が無い環境でも、ローカルのElasticsearchに流し込んで簡単に分析できる環境をDockerで整理したので書いていきます。 前提 全体像 リポジトリ 使い方 ダウンロードからのコンテナ起動 Jupyter Lab接続 パラメータ設定 AWS Profile CloudWatch Logs データロード Kibanaで分析 後片付け 前提 Docker d
elasticsearch on Kubernetes(Docker for Mac)
はじめに [ pires/kubernetes-elasticsearch-cluster - Github ] を参考にelasticsearchクラスタを立てます。 Kubernetesを使用して拡張性を高く(スケールしやすい等)、 冗長化とx-pack無しのBasic認証導入とデータの永続化までやります。 デフォルトの設定を加えるためGCPのelasticsearchイメージに設定ファイルやプラグインのインストールコマンド、環境変数を加えたものを使用します。 動作確認 Docker CE for Mac(Edge): Version 18.02.0 Kubectl: Version 1.8 elasticsearch: Version 5.6 現時点(2018年2月)ではkubernetesを使うためDocker for Mac edge版を使います。 インストールしていない場合はD
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