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
第4回 ログ解析で利用できるHadoop | gihyo.jp
Hadoopの出現で「ログ」がどのように活用できるようになったのでしょうか。従来から「ログ」を分析すれば有益な情報が得られる可能性があることは知られていました。しかし、大量のログを格納可能なストレージシステムや、それらを現実的な時間内で処理することができるプロダクトが存在しなかったのです。しかし、Hadoopが利用できる今、我々はログを自由に分析し、活用する自由を手に入れました。 今回は次の3つの題材を用いて、ログから何が分析できるのか、分析した情報をどのように活用できるのかを見てまいりましょう。 ログから「行動パターン」を見つける ログから「おすすめ」を見つける ログから「広告効果」を見つける 1．ログから「行動パターン」を見つける～VISAによるカードの不正利用検知～ ログを見れば、誰かが勝手にあなたのカードを使っていないかがわかります。世界最大規模のクレジットカード決済ネットワークを
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