Fluentular: a Fluentd regular expression editor
Regular Expression Test String Custom Time Format (See also ruby document; strptime) Example (Apache) Regular expression: ^(?<host>[^ ]*) [^ ]* (?<user>[^ ]*) \[(?<time>[^\]]*)\] "(?<method>\S+)(?: +(?<path>[^ ]*) +\S*)?" (?<code>[^ ]*) (?<size>[^ ]*)(?: "(?<referer>[^\"]*)" "(?<agent>[^\"]*)")?$ Time Format: %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z
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
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Logをs3とredshiftに格納する仕組み
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