Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
Fluentdが流行る理由がいま分かる、10の実践逆引きユースケース集 - Y-Ken Studio
ログデータを活用してビジネスに役立てようという最近のトレンドは理解できる。 しかし、なぜログ収集ソフトウェアのFluentdがこれほどまで話題になるのか、不思議に感じている方もいるのではないだろうか。単にログデータを収集するならばsyslog-ngやrsyslogで十分ではないかという意見もあるだろう。 それらは既存のログシステムを置き換えるプロダクトであり、Fluentdのそれとは根本的に異なる。Fluentdは、既存のログシステムに手を入れることなく新たにログの収集を行い、ストリームデータ処理を実現するプロダクトなのである。 一般的にログデータはサーバの数だけ分散しており、それを定期実行処理で収集するということだけでも、なかなか骨の折れる仕事である。さらに集めるだけでなく、日々増え続けるログデータを活用できる形に加工してしかるべきデータストアに保管するということに挫折した方もいるのでは
Fluentd w/ Ruby 2.0.0-p0 のメモリ使用量 (追記: w/ msgpack v0.5.4) - tagomorisのメモ置き場
いくつかFluentdのベンチマークをとらないとなー、そういえばRuby 2.0.0-p0も出ましたね、ということでベンチマーク取ろうと思ってあれこれ作業してたらなんか変なのを見付けたのでとりあえず記録。 なおベンチマークの結果については、いろいろ取りかたを考え直す必要があるのでまたこんど。 概要 Fluentd の動作環境が Ruby 2.0.0-p0 with jemalloc なケースで Ruby 1.9.3-p392 に較べて大幅に大幅にメモリを食う上、負荷を停止した時にも何かよくわからない挙動を示す。 jemalloc を使わないケースだと 1.9.3 とほとんど変わらないと思われる挙動で jemalloc の必要性が無くなったとかいうわけではない。 詳細 ベンチマークは あるサーバ(4core HT, 16GB RAM)に立てた Fluentd に対し、別のサーバ(同一サブネッ
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