JMeterの実行結果CSVデータをローカルMacにたてたElasticsearchとKibanaで可視化する | DevelopersIO
「JMeterの結果CSV、216万行か〜。これくらいだったらJMeterの「グラフ表示」で読み込んで見られるかな〜」 CPU「ブオオオオオオオオン！」 はじめに システムの負荷試験において、Apache JMeterのようなツールを使って試験を実施・結果を出力するケースもあると思います。結果ファイルのサイズがそれほど大きくない場合は、全データを計算する（JMeterでいう「統計レポート」）で問題ありませんが、例えば、長時間負荷をかけたので時系列でデータをグラフ化したい、といったことになると事情が変わってきます。JMeterの結果CSVは手元にあるので、なんとかこれを活用したいところではありますが、数百万行レベルのデータになると、とたんにExcelなどでは辛くなります（というか最大行数的に無理な気がします）。 そこで、ちょうど、弊社木戸がElasticsearchシリーズを連載しているとこ
TrailDashでCloudTrailを可視化する | DevelopersIO
はじめに 皆さん、CloudTrail使ってますか？AWSアカウントのAPI呼び出しを記録しログとして保存するCloudTrailは、とりあえずデフォルトで有効にしても良いほど、監査証跡の観点で有用なサービスです。 しかしそのログはgz圧縮されたJSONファイルなので、正直人間の目でチェックするには厳しいものがあります。様々なパートナーベンダがCloudTrailを可視化するソリューションを提供していますが、商用プロダクトはなかなか簡単に試すことはできません。 そんな中、AWSのChief EvangelistであるJeff Barrのtweetで面白そうなものを知りました。 Traildash is an #AWS Cloudtrail dashboard - http://t.co/58fjvreh9v - nice work, @AppliedTrust ! pic.twitter.
fluentd + InfluxDB + GrafanaでDNS通信の監視 - Qiita
背景 管理ネットワーク（自分の場合は自宅）でDNSがどのように使われているか、また問い合わせなどが正常に実施できているかの監視のための構成を作成しました。これによって以下の様なグラフを見ることができます。 クライアント毎の問い合わせ数推移 クエリの応答時間内訳（100ms未満、1000ms未満、1000ms以上） レコードタイプの内訳（Aレコード、MXレコード、など） 構成 Devourer（自作ツール）でネットワークパケットをすいとり、Fluentdに転送、そこからinfluxDBにデータを入れてGrafanaで可視化します。 設定方法 InfluxDBのセットアップ 基本はInfluxDBで解説されている手順通りですが、例えばUbuntu 64bitの場合は以下のとおりインストール＆起動します。 wget http://s3.amazonaws.com/influxdb/influxd
正規表現を解析して可視化してくれるサイトが凄すぎる件
ある正規表現に対して、特定の文字列がマッチするかどうかをチェックするツールやサイトは沢山ありますが、正規表現そのものが何を意味しているのか、どんな文字列を期待しているのかを解析・解読・説明してくれるツールやサイトってなかなか見ない気がします。 他人の書いた正規表現を見て、「ん？」ってなったことはありませんか？ 例えばこれ。 1 ^[a-zA-Z0-9-_.]@([a-zA-Z0-9_-]+\.)+[a-zA-Z]{2,4}$ これくらいなら分かりますが、複雑になってくるとつらい… いつかはマスターしたいけど…今は楽したい。 そう思ってググってみると…ありました！ それがこちら。 Regexper http://www.regexper.com/ 正規表現を入力して Display をクリックすると、その正規表現が表す内容を図にして表示してくれます。 例えば先程の正規表現は、当記事の一番上の
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
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