GIGAZINEのログは膨大な量になっているため、以前まで使っていた「ApacheLogViewer」では毎日のアクセス解析に時間がかかりすぎるのと、今後のさらなるログの増大を考えると不安を覚えたので、いろいろと試してみた結果、「Visitors」というアクセスログ解析ソフトが超高速でよかったです。 大体、10万行を1秒～2秒ほどで処理してくれます。しかもサイトへの人の流れをフローチャート化することも可能。ユニークユーザーベースで解析してくれるだけでなく、検索ボットは除外したり、特定のリファラをブラックリストにしてノーカウントすることも可能。非常にすばらしいです。 また、Linux版だけでなく、Windows版も一応提供されています。やろうと思えばWindowsで解析することも可能です。 というわけで、実際にインストールして実運用するまでの手順をメモしておきます。参考になれば幸い。 ■解析
Fluentd is an open source data collector for unified logging layer. Fluentd allows you to unify data collection and consumption for a better use and understanding of data.
この記事はPySpa Advent Calendar 2021の14日目のエントリーとして書かれました。昨日のエントリーは冷凍食品でウキウキ引きこもり生活 でした。ちなみに私も70ℓの冷凍庫を購入しましたが本当にライフチェンジングでした。 総論: なぜログが必要か 可観測性 たとえ目的は自明でも、その動作までが自明なアプリケーションというものはほぼ存在しません。現実の世界のアプリケーションというものは、動作パラメータだったり実行環境だったり、起動時点でのさまざまな要因によって挙動を変えるものだからです。そして、そうしたアプリケーションにはライフサイクルというものがあります。ここでいうライフサイクルは、アプリケーションの処理が実行されるにつれ、アプリケーションの内外との情報のやりとりで生じる大局的な状態の変化のことです。アプリケーションが並行処理を行うようなものであれば、個々の並行処理の単位
services: my-app: build: . logging: driver: json-file options: max-size: 1m max-file: '3' 説明 loggingのoptionsにmax-sizeとmax-fileを指定します。 max-sizeあたりでログがロールオーバーされ、max-fileの数だけログ保持されます。 疑問点 ログは、docker-compose logsやdocker logsコマンドで確認しますが、ロールオーバーされた古いログはどう扱われるのでしょうか。 検証 とりあえず、stdoutにベラベラ出力するコンテナを作成します。
はじめに ついにELBがアクセスログを出力できるようになりました！(Elastic Load Balancing Announces Access Logs) ということでやってみました！ 設定 [Load Balancers]画面を開き、設定したいELBを選択します。画面下部の[Description]タブの一番下に[Access Logs]という項目があります！ なおこの項目は新しいManagement Consoleでしか表示されません。以前のManagement Consoleを使用されている場合は、画面右上に青い吹き出しのようなアイコンが表示されていますので、クリックし「Try the new design」の[Click here]リンクをクリックすると、新しいデザインのManagement Consoleに切り替わります。 さて、[Access Logs]の[Edit]リンク
Grafana Lokiで構築する大規模ログモニタリング基盤 / Grafana Loki Deep Dive
CloudNative Days Tokyo 2021での登壇資料です https://event.cloudnativedays.jp/cndt2021/talks/1252
【新機能】Auto Scalingのインスタンス起動/破棄時に初期処理/終了処理を追加 – LifeCycleHook機能のご紹介 | DevelopersIO
【新機能】Auto Scalingのインスタンス起動/破棄時に初期処理/終了処理を追加 – LifeCycleHook機能のご紹介 こんにちは、せーのです。 Auto Scalingの新機能についてはこれまでStandby State、Detach Instanceとご紹介してきましたが、実はもう一つ新機能があります。それが今回ご紹介する「LifeCycleHook」機能です。読んで字のごとく、Auto Scalingにおけるインスタンスのライフサイクルをフックする、という機能です。それでは詳しく見ていきましょう。 Auto Scalingにおけるインスタンスのライフサイクル Auto Scalingのインスタンスの「ライフサイクル」、つまりインスタンスが生まれてから死ぬまでの状態遷移はどのようなものでしょう。 インスタンスが起動し始めてからAuto Scaling Groupに追加するま
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1秒で10万行を処理するフリーの超高速なログ解析ソフト「Visitors」 - GIGAZINE
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