GitHub - meilisearch/meilisearch: A lightning-fast search engine API bringing AI-powered hybrid search to your sites and applications.You 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
横断検索で社内情報共有を加速させる - Hatena Developer Blog
アプリケーションエンジニアの id:alpicola です。 このエントリは、はてなエンジニアアドベントカレンダー2018の24日目の記事です。昨日は id:miki_bene のIntelliJを使ってPerlアプリケーションの開発をするでした。 背景 横断検索のアーキテクチャ 閲覧可能範囲の実装 検索精度を高める工夫 形態素解析器Sudachiの使用 N-gramインデックスの併用 おわりに 背景 はてなでは業務の中で得た知見や考えたことなどを書き残し、社内外でどんどん共有していくオープンな文化があります。こうやって発信された情報はエンジニア同士で相互によいインプットになってきました。一方で、情報がそれを必要としている人に必ずしもアクセスしやすくないという課題も抱えています。 発信される情報の量が多く、少し時間が経った情報はすぐ流れてしまう 社内でグループウェア、GitHub Ente
ElasticsearchとKibanaを使ってTwitterのトレンドワードを可視化してみた - FLINTERS Engineer's Blog
大久保です。 最近、会社でElasticsearch＋Kibana＋Fluentdという定番の組み合わせを使ってログ解析する機会があったので、ついでにいろいろ勉強してみました。 触ってみておもしろかったのが、Elasticsearchがログ解析だけじゃなくてちょっとしたKVSのようにも振る舞えることです。 ElasticsearchはKibanaと組み合わせることで、もっといろいろおもしろいことできそう感あります！！ 本記事では、その一例としてTwitterのトレンドワードをリアルタイムに集計するプログラムを組んでみました。 完成形：トレンドワードごとのツイート数をグラフ化 ＃開発環境と各種ミドルウェアのバージョン ローカルで確認できればよかったので開発環境はMacです。 Java ElasticsearchはJava製なのでJavaのバージョンを確認。 $ java -version j
Elastic Stackをさらに活用しよう！ X-PackのMachine Learningを組み合わせて「教師なし」の異常検知を実現【デブサミ2017】
インターネットの利用が浸透するにつれ、適切な情報配信や不正を防ぐための施策はWebサービス継続に欠かせないものとなりつつある。そのためには、サーバーやネットワーク機器からのログ、およびWebサイトへのアクセスやログインといった稼働状況の効率的なモニターが欠かせない。その有効な手段として注目される「Elastic Stack」と機械学習を組み合わせた“スマートな検知”について、ElasticのSolutions Architectである大輪弘詳氏が解説した。 講演資料：Elastic Stackを利用した異常検知 Elastic Solutions Architect 大輪弘詳氏 「Elastic Stack」とは 「Elastic Stack」とは、Webサービスの効率的な運営・管理を実現するオープンソースソフトウェア製品群だ。リアルタイム検索・分析エンジンの「Elasticsearch」
Elastic stack 世界にさらしたサーバを可視化してみた
ヒカラボ発表資料 活用事例は、以下参照！ https://www.slideshare.net/hibinohisashi/ss-77133588
Elastic Stackによるログの監視入門
https://mackerelio.connpass.com/event/66208/ での発表資料です。
ElasticのDockerイメージを使って、ElasticsearchとKibanaを使う - CLOVER🍀
最近ElasticsearchとKibanaのDockerイメージに、DockerHubのものを使ってみたのですが elasticsearch (OFFICIAL REPOSITORY) kibana (OFFICIAL REPOSITORY) @johtaniさんに怒られまして…。 ElasticsearchのDockerイメージ、自分でビルドして作ってたけど5系からsysctlのところでハマるようになって、DockerHubにあるの使うようにした 2016-12-22 23:21:37 via Twitter Web Client @kazuhira_r うちの使ってよ、、、 2016-12-23 11:40:10 via twicca to @kazuhira_r あー、そういえば、あるって聞いたことあったような…。 調べてみると、確かに…。 Install Elasticsearc
システムメトリクス・ログのリアルタイム解析入門 - Elastic Stackを活用して -
OSC広島2017で使用した資料になります。
Japanese (kuromoji) analysis plugin | Elastic Documentation
The Japanese (kuromoji) analysis plugin integrates Lucene kuromoji analysis module into Elasticsearch.
Docker上でElasticsearchのデータをNamed Data Volumeに保存しFessで利用する - Qiita
この記事はFess Advent Calendar 2016の24日目の記事になります。 ←前の記事 次の記事→ 今回は、Dockerを使ってデータを永続化させるひとつの手段であるNamed Data Volume機能を用いて、ElasticsearchのデータをNamed Data Volumeに保存してみたいと思います。 Named Data Volumeとは コンテナでデータを管理する — Docker-docs-ja 1.9.0b ドキュメント こちらに書かれているように、データ保持のため Named Volume と呼ばれる領域をホストOSに作成し、それに名前をつけて管理しています。 ここでは詳しくは述べませんが、以下のリンクがわかりやすかったです。 Docker の Data Volume まわりを整理する それでは、ElasticsearchのデータをNamed Data V
ログ収集について（kibana、elasticsearch、logstash、Fluentd、Apache Flume、Splunk） - ぺーぺーSEのブログ
Kibanaというツールがきっかけでちょいとメモ。 Kibana入門 https://speakerdeck.com/y310/kibanaru-men これまでもElasticSearchというのが流行ってたりとか Splunkっていうツールを小耳にはさんだりとかで 「ログ収集・分析」みたいな分野は気になっていた。 Fluentd + ElasticSearch + Kibana この組合せ、流行ってるみたいね。 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 http://www.slideshare.net/y-ken/elasticsearch-kibnana-fluentd-management-tips fluentd + elasticsearch + Kibanaでログのヴィジュアル化 http://open-groov
Elastic Stack 5.0.0 GAリリース！ 早速インストール！！ #elasticsearch - Taste of Tech Topics
Hello world, @cero_t です。 少し肌寒い日が続きますが、皆さんいかがお過ごしでしょうか。 寒いのは決して僕のせいではないからね、そう周りに言い聞かせながら生き抜く日々です。 さて、 ついにElastic Stack 5.0.0のGA版がリリースされました！！ https://www.elastic.co/jp/blog/elastic-stack-5-0-0-released 既にリリースされたalpha版やRC版などを触っていますが、2.x系から新機能が追加されただけでなく、性能や安定性、またユーザビリティが向上している体感があり、積極的にこの新版を使っていきたいと思っているところです。 Elastic Stack 5.0.0の新機能 公式ブログでもいくつか紹介されていますが、2.xから5.0ではピックアップしきれないほどの変更点があります。私なりに重要だと思っている
Kibana 4 BETAファーストインプレッション - Qiita
Kibana4のBETAがリリースされたことに、Kibana3のissueがcloseされた通知で気がついた。Kibana3のbugfixはやってくれなさそうだけど、とりあえず、Kibana4を試すことにした。 必要なもの JVM Kibana 4.0.0-BETA1 Elasticsearch 1.4.0.beta1 初期設定 Kibana4をとりあえず使ってみるために必要な項目は次の通りだ。 Elasticsearch 1.4.0.beta1をセットアップする Kibana 4.0.0-BETA1をセットアップする インデックスの初期設定を行う Elasticsearch 1.4.0.beta1を準備する Kibana4ではElasticsearch 1.4以降が必要になっている。ベータ版がリリースされているので、適当にダウンロードして起動しよう。 Elasticsearch.org
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【さくらのクラウド】Elasticsearch+Kibanaスタートアップスクリプト仕様概要
ElasticsearchとKibanaを使ってTwitterのトレンドワードを可視化してみた - Qiita
Install Elasticsearch with Docker | Elasticsearch Reference [5.5] | Elastic![Install Elasticsearch with Docker | Elasticsearch Reference [5.5] | Elastic](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cbbc87b803e58787f8346841e5b65698d408f3c5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.elastic.co%2Fstatic%2Fimages%2Felastic-logo-200.png){kind=logo}
Elasticsearch がうまく動かない → 動くようになった - Qiita
Fluentd+Elasticsearch+kibanaを使ったログ可視化(part1) - Qiita