GitHub - NII-cloud-operation/Literate-computing-Elasticsearch: Literate Computing for Reproducible Infrastructure - Elasticsearch PracticeYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
企業・業界情報プラットフォームSPEEDAにおけるElasticsearchの活用
1. The document describes SPEEDA's use of Elasticsearch to improve search performance over their previous MySQL solution. 2. Key points include how Elasticsearch allowed them to handle a large volume of search queries for 1000 companies and 1000 motors with real-time performance. 3. It also discusses their use of Elasticsearch features like phrase prefix searching and analyzer configurations to su
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
Elasticスタックではじめるログ解析入門 #osc16ep
オープンソースカンファレンス 2016 Enterprise@Osakaでの発表資料
RDS for MySQLのスロークエリーログをAWS LambdaでElasticsearchに取り込む | DevelopersIO
はじめに 藤本です。 Elasticseachに取り込むネタが続いています。 前回のELBのアクセスログをAWS LambdaでElasticsearchに取り込むに続いて、今回はRDS for MySQLのスロークエリログをElasticsearchに取り込む実装をご紹介します。 概要 MySQL Serverはスロークエリーログにより指定した秒数を超えるクエリを記録することができます。スロークエリログはパフォーマンス劣化の解析、クエリの適切性、DBのマシンパワーの適切性のチェックに役立ちます。RDS for MySQLも例外ではありません。パラメータグループを設定することにより、スロークエリログを有効にすることができます。それに加えてRDS for MySQLの場合、AWSのAPIによりデータベースに接続せずともスロークエリログを取得することができます。 スロークエリログフォーマット
PythonとElasticSearch、Kibanaを用いた太宰治小説の可視化 その2 - 文學ラボ@東京
（この文章は秋の文フリ用の原稿です。） Kibana 前章(http://boonlab.hatenablog.com/entry/2015/10/26/000958)では、ElasticSearchへの小説データのインポートを行った。 それでは、それらのデータをデータ可視化ツールであるKibanaを用いて可視化していきたい。 まずは、https://www.elastic.co/downloads/kibanaからkibanaをダウンロードし（2015/11時点ではKibana 4.1.2）、展開したディレクトリ内の bin/kibana を実行してみよう。その後、ブラウザでhttp://localhost:5601にアクセスすると以下のような画面が表示される。 ここで、"Index name or pattern"に"dazai-demo"（indexの作成先）と入力して、Create
How To Install Elasticsearch, Logstash, and Kibana (ELK Stack) on Ubuntu 14.04 | DigitalOcean
Introduction In this tutorial, we will go over the installation of the Elasticsearch ELK Stack on Ubuntu 14.04—that is, Elasticsearch 2.2.x, Logstash 2.2.x, and Kibana 4.5.x. We will also show you how to configure it to gather and visualize the syslogs of your systems in a centralized location, using Filebeat 1.1.x. Logstash is an open source tool for collecting, parsing, and storing logs for futu
Elasticsearchで日本語全文検索をするために、最近見てるもの使ってるもの - mosowave
最近仕事でElasticsearchと戯れています。 Kibanaでログ解析とかする人が多いとおもうのですが、 コンテンツの日本語全文検索用だったりします。 ログ解析の資料は多い（と思う）んですが、 日本語全文検索の文献がすくない＞＜ analyzerチェックのために使うpluginって、inquisitorが王道な感じがするのですが、 個人的にはkopfが神でした。github.com blog.johtani.info 機能が多くてリッチなのもよいのですが、 analyzeAPIを叩いて単語が分割された結果が見れるというのがとてもよい。 (kuromojiをつかっているなら、kuromoji demo - japanese morphological analyzer に入力すれば品詞がわかるので、stoptagsの選定をしたりしました） あとは、参考にさせていただきまくってるブログな
第10回elasticsearch勉強会に行ってきました - $shibayu36->blog;
elasticsearch.doorkeeper.jp 最近elasticsearchを触ることがあるので勉強会に行ってきました。 今回のなかで個人的に一番面白かったのは@mats116さんの「AWSで実現するelasticsearchの大規模運用」という話。nodeをmaster/data/searcher/indexerという役割に分けて、インフラを構成しているという話がなるほどという感じ。ある程度大規模になると大体master/data/searcherみたいな構成になりそうに感じる。searcherの部分はhttp.enabledをfalse、node.dataをfalseにするといっていたので、なんかのライブラリを利用してtransport層で通信しているのかなと思った。 またjohtaniさんの紹介していたelasticonの発表の中で、以下の話が面白そうだったので時間がある時
Fluentd + Elasticsearch +Kibanaを導入したので手順をメモ - まっしろけっけ
導入経緯 「serverのログ見るときに複数のserverにsshで入って見るのとかつらめ」 という理由からリアルタイムで集められたら幸せになれるのではと考え、 fluentdを使ってみようとい結論に至った訳です。 なぜfluentdにしたのか 他にもflume(良く知らない)とかあるのになぜfluentdにしたかと言うと下記の理由から Rubyで実装されているのでカスタマイズとかプラグイン作る場合も作りやすいかな gemとして提供されているのでRubyプロジェクトでは導入しやすいかな プラグインがいっぱいある RubyKaigiでそのっつさんの下記のお話を聞いていたりで使ってみたかったとかそんな感じ Fluentd Hacking Guide at RubyKaigi 2014 リアルタイムログ解析もしてみる Fluentdを使うならElasticserchとKibanaも導入してリアル
Elasticsearch, Fluentd, and Kibana: Open Source Log Search and Visualization | DigitalOcean
// Tutorial //Elasticsearch, Fluentd, and Kibana: Open Source Log Search and Visualization An Article from Fluentd Overview Elasticsearch, Fluentd, and Kibana (EFK) allow you to collect, index, search, and visualize log data. This is a great alternative to the proprietary software Splunk, which lets you get started for free, but requires a paid license once the data volume increases. This tutorial
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