リアルタイム集計・可視化環境(Norikra+Kibana4+Elasticsearch+Fluentd+Nginx)をfig一発で気楽に立ち上げる。 - Qiita
リアルタイム集計・可視化環境(Norikra+Kibana4+Elasticsearch+Fluentd+Nginx)をfig一発で気楽に立ち上げる。ElasticsearchDockerNorikraKibanafig このエントリーはドワンゴアドベントカレンダー17日目のエントリーです。 ストリーム処理エンジンのNorikraについて、最近聞くことが増えてきました。 使ってみたい方は結構いるのではないでしょうか。 とは言え、「ストリーム処理を試してみたい、環境構築してやってみよう」と思っても、JRuby入れてNorikra入れて、fluentd入れてNorikraとのin/outの連携して、集計結果を格納する為にElasticsearch構築して、Kibanaから見れるようにして、認証機構や改廃の機構も入れて...あ、ストリームソースも用意しなきゃ...となって、そこそこ手間が掛かりま
Fluentdとはどのようなソフトウェアなのか - たごもりすメモ
Fluentd というソフトウェアがある。日本国内ではそこそこ話題になってきたが、何ができるのか、何に使うと嬉しいのか、何に使えるのか、という点について詳細をよく知らないという人もおそらくまだ多いことでしょう。 なので、簡単にまとめる。 http://fluentd.org/ なお以下の個別項目ごとに書いていくが、その手前にまとめを置いておくので忙しい人はそれだけ読むとよい。インストールや設定については導入部分については日本語の記事はもう多くあるので、触れない。 概要 できること ログの収集 センサデータ等の収集 汎用データ処理プロセッサとして 頻出ユースケース ログの収集 データの集約 簡単なリアルタイム集計 ソフトウェアとしての特徴 コア プラグイン 安定性 性能 開発体制 コミュニティ ぶっちゃけどうなの？ まとめ 現時点で、複数の場所に分散したデータや常に増え続けるデータの安全な転
fluentd と Elasticsearch と kibana の組み合わせがとても気に入ったのでメモ - ようへいの日々精進XP
きっかけ fluentd で集めたログを GUI で簡単に見ることが出来ないかと悩んでいたら、以下の参考にしたサイトのように良い事例があるではないですかということで早速チャレンジ。 参考にしたサイト Kibanaってなんじゃ？（Kibana+elasticsearch+fluentdでログ解析） Kibana + ElasticSearch + Fluentd を試してみた Elasticsearch入門 pyfes 201207 http://blog.johtani.info/blog/2013/06/10/fluent-es-kibana/ Kibana Installation rashidkpc/Kibana うんちく 自分なりに整理した Elasticsearch と kibana について。 Elasticsearch Apache Lucene をベースに作られた REST
Kibana3 + elasticsearch + fluentd を試した
こんにちは。@jedipunkz です。 {% img /pix/kibana3.png %} 前回の記事で Kibana + elasticsearch + fluentd を試しましたが、ツイッターで @nora96o さんに “Kibana3 使うと、幸せになれますよ！” と教えてもらいました。早 速試してみましたので、メモしておきます。 前回の記事。 http://jedipunkz.github.io/blog/2013/09/07/kibana-plus-elasticsearch-plus-fluentd/ 前半の手順は前回と同様ですが、念のため書いておきます。 前提の環境 OS : Ubuntu 12.04 Precise (同じ方法で 13.04 Raring でも出来ました) 必要なパッケージのインストール 下記のパッケージを事前にインストールします。 手順を省くために
FluentdとRedisを使ったランキング機能の実装 | SmartNews開発者ブログ
ゴクロの大平です。ごくろうさまです。 Redisは高速で、かつデータの永続化や、複数のデータ型によるストア(list,set,sorted set等）も対応しており、機能的が豊富ということから愛用者の多いKVS実装の一つだと思います。 特に私のようなアプリケーションエンジニアの人間にとってはデータ型のバリエーションの豊富さが便利さを感じる部分で、たとえばlistを用いてタイムライン的な情報や履歴情報の管理、sorted setを用いてランキング情報の管理、などのようにアプリケーションの需要の多くにRedisが対応することができます。 これらの情報を登録する際のフローとしては自作のアプリケーションから直接、というケースが多いと思いますが、せっかくFluentdのような便利なlog collector実装があるので、FluentdとRedisを組み合わせる事でカジュアルに情報の蓄積を行いたい
Fluentd(td-agent)のインストールとPythonからの利用 - 偏った言語信者の垂れ流し
Fluentdを使おうと思って調べてる。 Fluentdを使うと、各種ログを集約したり、いろいろな出力先に振り分けたりが簡単にできる。 Rubyで実装されていて、gemでインストールすることができるけど、今回はRubyの実行環境も含めてパッケージ化されたtd-agentを使う。 GitHub - treasure-data/td-agent: This repository is OBSOLETE, check gh/treasure-data/omnibus-td-agent バージョンはUbuntu 12.04(precise)、Python 2.7、td-agent 0.10.35、fluent-logger-python 0.3.3。 ドキュメントがあるので、この通りでよさそう。 http://help.treasure-data.com/kb/installing-td-agen
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ElasticSearch+Kibanaでログデータの検索と視覚化を実現するテクニックと運用ノウハウ
社長が訊く『すれちがい通信中継所』｜ニンテンドー3DS｜任天堂