「なんだかいつもと違う」を fluentd を使って検知する – 異常値検出 –
インフラ・システム運用を担当している平野です。 今回は「なんだかいつもと違う」をシステム監視で検知したいと思います。 通常のシステム監視では、監視項目に対して閾値を設け、 その閾値を外れたら異常値として検知する仕組みを導入します。 が、単純な閾値では片付けたくない監視項目もあります。 例えば、アクセス数なんかは平常時においても日中帯・夜間帯で伸び率が違い、 低い閾値設定すれば大量にアラートがあがりますし、高い閾値設定にすれば ちょっとした負荷ではアラート検知できません。 これらを解決するには、時間帯別に監視閾値を変更するなど、運用方法で考慮をいれると思いますが、 今回は「fluent-plugin-anomalydetect（異常値検出プラグイン）」を利用して 「なんだかいつもと違う」を検知したいと思います。 ◇監視内容 監視対象は当社のとあるサービスのApacheのアクセス数（PV）とし
統合ログ管理基盤としてのFluentdを試してみました。
先日、朝ご飯を家で食べてきたにも関わらず、通勤途中の駅のカレー屋さんの匂いに誘惑され、 朝カレーしました！周りのメンバーにはこの幸せがまったく響かなかったのが残念です。 アライドアーキテクツの唯一のインフラ基盤エンジニアの平野です。 「からあげ朝カレー」というメニューでした。 さて今回のお題は、インフラ界隈で盛り上がりを見せているFluentdという技術についてです。 私ももれなくこの技術に注目し、先日もFluentd Meetup in Japan #2 に参加させていただいたり、 自社のシステム合宿で、周りのメンバーが粛々とプログラムをしている横でFluentdをいじり倒してました。 ◇背景 昨今ビッグデータ、ビッグデータと注目され、Webサービスにおけるユーザの行動解析、 即時性のあるマーケティングデータの抽出要望がシステムに課せられます。 NoSQLと呼ばれる大量データを分散処理に
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