Hadoop＋Embulk＋Kibanaのデータ集計基盤によるデータ可視化と集計データを活用したキーワードサジェストの仕組み
連載目次 リクルートの全社検索基盤「Qass」の事例を基に、大規模BtoCサービスに求められる検索基盤はどう構築されるものなのか、どんな技術が採用されているのか、運用はどうなっているのかなどについて解説する本連載。 初回の「リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか」では全体的なアーキテクチャ、採用技術、開発体制について紹介しました。 検索システムを構築する際に、最も重要なのは、前回の「ElasticsearchとKuromojiを使った形態素解析とN-Gramによる検索の適合率と再現率の向上」でも紹介した、検索品質の向上です。Qassでは、いろいろなログを組み合わせて分析したり、ランキングデータに活用したりと、ログデータはシステムの中核となっています。 第3回の今回はQassの検索基盤を支えるデータ集計基盤と、それによるデータ可視化、集計したデータを生
v1.0がリリースされたログ収集のFluentdが目指す「黒子のような存在」とは？
Fluentd 1.0のリリースに合わせてトレジャーデータのデベロッパーにインタビューを実施し、「黒子のような存在になりたい」という背景を訊いた。 CNCF（Cloud Native Computing Foundation）配下のログ収集のためのオープンソースソフトウェアであるFluentdは、2017年にバージョン1.0がリリースされた。記念すべき1.0というマイルストーンを達成したFluentdのデベロッパーにしてトレジャーデータ株式会社のシニアソフトウェアエンジニア、中川真宏氏にインタビューを行った。 まずリリース1.0の発表ということで1.0とそれ以前のバージョンの違いなどについて教えてください。 ツイッターなどでも誤解されている方を見かけますが、実は0.14と1.0で中身は何も変わっていないんですね。Fluentdは、0.12という最も広く使われているバージョンと最新の0.14
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