Kyoto.なんか #5 (https://kyoto-nanka.connpass.com/event/141982/) の資料です
![AWS上に構築する メンテ容易なElasticsearch System / Maintainable Elasticsearch system on AWS](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/22996374c7ba30f723629397052fa875fea8e608/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2Fae2eef77e329449ba5bd84def54f6135%2Fslide_0.jpg%3F13385593)
こんにちは。開発・運用推進部の小出です。 猫にイヤホンを噛み切られること数回、最近のBGMはもっぱら環境音です。 「耳からうどんが出ているようにしか見えない」という噂のBluetoothイヤホンが気になっています。 今回は、Amazon Kinesis AnalyticsとElasticsearch/Kibana4を利用したリアルタイムダッシュボード構築についてです。 Amazon Kinesis Analytics とは ダッシュボードを構築してみる Source StreamとMapping Query Destination ログデータを拡充する Reference DataとMapping Query Destination まとめ おまけ:AmazonES&Kibana4のダッシュボード共有 Amazon Kinesis Analytics とは Amazon Kinesis A
はじめに 藤本です。 先日、Elastic Stackの新バージョンがリリースされ、簡単にファーストインプレッションを「[速報]Elastic Stackの新バージョンがリリースされました(Elasticsearch2.3、Logstash2.3、Kibana4.5、Beats1.2)」にてご紹介しました。 Elastic日本語ブログに@johtaniさんが翻訳した記事も公開されています。 Release Bonanza! Elasticsearch, Graph, Shield, Watcher, Marvel, Logstash 2.3、Beats 1.2、Kibana 4.5 リリース! 本エントリではKibana Pluginsに追加されたGraphを簡単に触ってみたのでご紹介します。 概要 Graphはインデックス内のデータの関連性を発見する方法を提供します。 RDBMSでは登録
今回、第1回目の Elasticsearch 入門という事で、今回は「インデックスを設計する際に知っておくべき事」というテーマにしてみました。ここでのインデックスの設計とは RDB のデータベースとかテーブル、ビューの設計に当たるところです。 Elasticsearch は RDB など他のデータベスに比べ、その設計方法も結構独特です。(と言うか同じ事を実現するにしても色々な方法が用意されていて、さらにアプリケーション要件〜システムアーキテクチャ、運用面など広い範囲が関わってくる)RDB との比較も交え解説していきます。 Index で分けるか? Type で分けるか? 例えば、商品情報を保存するインデックスの設計を考えてみましょう。いわゆるRDBの設計で言うところのテーブル設計ですね。おそらくRDBではアプリケーション要件のみが、その設計の中心になるはずです。例えば、商品名や説明、価格情
データを眺めるのが好き 収集している情報 実現方法 データから分かった知見(?) 今後 年末なので、今年買ってよかったものに引き続き、今年やってみてよかった習慣について書いてみたいと思います。 データを眺めるのが好き 昔からデータを眺めるのは好きだったんですが、今年の5月くらいから自分に関するデータをとにかく収集してみました。可視化することで何か有益な視点だったり、生活の改善点が見つかるのではないか、という目的です。色んなデータを集めまくった結果、以下のようなグラフができあがります。ちょっと画像が小さいですが、毎日の歩いた歩数や体重、気温、録画した番組名、自宅マシンの負荷状況などが載っています。 収集している情報 上の画像ではとりあえずBlogに上げれるようなデータしか見せていないですが、収集している情報としては以下のようなものがあります。使用しているスクリプトで公開できるものはgithu
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