fluentdでログが欠損する可能性を考える : sonots:blog
Fluentdとログ収集のパターン - Go ahead!
「ログを集めて保存する」と言うのは簡単だけど，ログ収集の構成にはいくつか方法があり，勉強会などでちょくちょく聞かれるので，いくつかのパターンについて書く． 「俺はもうバリバリログ収集やってるぜ！」という人は多分すでに知っていることが書かれているので，タブを閉じて良い． ここではログコレクタにFluentdを想定しているが，他のログ収集プロダクトにも適用出来るはず． ただ，Fluentdはタグベースのルーティングを持ち，単体でもキューのように動作させることが可能で，既存のものより複雑な問題を解決しようとしているので，少し工夫が必要かもしれない． Fluentdそのものについては公式ドキュメントや，Fluentdとはどのようなソフトウェアなのかを参考に． クライアントから直接保存する いきなりFluentdを使わないパターン．JavaScript SDKを提供している解析サービスやモバイル端末
そろそろFluentd v11についてひとこと言っておくか - Go ahead!
リリースは永遠にされません！ 日本では色々なところでv11の噂がまことしやかに囁かれていますが， 俺がメインメンテナである限りv11がリリースされることはないので，諦めてv0.10.xを使ってください！ 以下まじめな話になります． v11が生まれた背景と現状 v11が生まれたのは1年以上前です．背景には，v10と呼ばれる今のバージョンがプロトタイプを兼ねたリリースであり， 「利用者のフィードバックを取り込んで，ダメな所をガッツリ書き換えて互換性を壊してメジャーバージョンアップや！」という流れがありました． しかし，v10は十分に柔軟でかつパフォーマンスも発揮しており，コミッタ陣はそれほどモチベーションがあったわけではありません． また，プラグインによって解決出来た問題も多く，v11が生まれた時ほどユーザから「v11が欲しい！」という要望は聞かれなくなりました． 当たり前ですが，ユーザからの
Norikraで遊んでみた - Qiita
Norikraも0.1になり、この内容もかなり古くなりました。 Norikra0.1にあわせて新しく書き直しているので下記内容をご参照ください！ Norikra 0.1を使ってみた Norikraで遊んでみた。 RubyKaigiで@tagomorisさんが発表していたNorkraをとりあえず手元で動かしてみた。すごく簡単に説明するとFluentdみたいなデータストリームをSQLライクな言語でごにょごにょできるものである。 NorikraのスライドはSlideShareにあるので是非見ておこう。 Complex Event Processing on Ruby, Fluentd and Norikra #rubykaigi この記事はおそらく一瞬で古くなると思うが、環境は次のような感じだ。 product version
Fluentdが流行る理由がいま分かる、10の実践逆引きユースケース集 - Y-Ken Studio
ログデータを活用してビジネスに役立てようという最近のトレンドは理解できる。 しかし、なぜログ収集ソフトウェアのFluentdがこれほどまで話題になるのか、不思議に感じている方もいるのではないだろうか。単にログデータを収集するならばsyslog-ngやrsyslogで十分ではないかという意見もあるだろう。 それらは既存のログシステムを置き換えるプロダクトであり、Fluentdのそれとは根本的に異なる。Fluentdは、既存のログシステムに手を入れることなく新たにログの収集を行い、ストリームデータ処理を実現するプロダクトなのである。 一般的にログデータはサーバの数だけ分散しており、それを定期実行処理で収集するということだけでも、なかなか骨の折れる仕事である。さらに集めるだけでなく、日々増え続けるログデータを活用できる形に加工してしかるべきデータストアに保管するということに挫折した方もいるのでは
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
Rubyist Magazine - スはスペックのス 【第 1 回】 RSpec の概要と、RSpec on Rails (モデル編)
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0063 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0063 号 Rubyist Magazine 0062 号 Kaigi on Rails 特集号 RubyKaigi Takeout 2020 特集号 Rubyist Magazine 0061 号 Rubyist Magazine 0060 号 RubyKaigi 2019 直前特集号 Rubyist Magazine 0059 号 Rubyist
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」と「Storm」の比較について - Tous Les Jours 攻防記
まず、両者はかなり性質の異なるプロダクトなので、以下の比較は筋違い。 筋違いであることを前提に、ストリームデータ処理プラットフォームとしての両者を比べてみる。 基本情報 fluentd http://fluentd.org/ 今をときめくログコレクター/イベントアグリゲーター。Rubyで実装されているが軽量高速。 RPC基盤ではなく、その下のレイヤーに位置するプロダクト。 Storm http://storm-project.net/ 分散RPC基盤。ストリームデータ版MapReduce風フレームワーク。Java+Clojureで実装されている。 概要については、下記のスライドがとてもわかりやすかった。 Twitterのリアルタイム分散処理システム「Storm」入門 ストリームデータ処理で何をするのかについて ストリームデータ処理のニーズについて、自分が理解している範囲での簡単な説明。 典
#fluentd のためのプラグインをイチから書く手順(bundler版) - tagomorisのメモ置き場
前に自分で書いた fluentdのためのプラグインをイチから書く手順 - tagomorisのメモ置き場 はたいへん重宝していたのだが、書いたすこし後になって実は現在すでに bundle gem コマンドを使うやりかたが良さそうだということがわかってしまったがばたばたしてて移行してなかった。 で、またひとつプラグインを書くことにしたのでついでに bundle を使った手順をざっくりまとめておく。以下のエントリをたいへん参考にさせてもらった。 T-POINTを取得するスクリプトをGistから移動, Bundlerを使ったGem作成メモ (自分用) - ただのにっき(2012-02-18) 準備とディレクトリツリーの作成 bundler は必要なので、なにはなくとも入れておこう。 gem install bundler そしてプラグイン用ディレクトリツリーを作成する。今回は DataCount
fluentd + mongodb+ node.js でリアルタイムにグラフを描く - stanaka's blog
追記 2/22 毎回微妙に追記していますが、今回も追記です。最後にmongodbのinsert性能について80lines/secで厳しくなった、と書いてますが、環境か設定まわりがあやしいので訂正します。もうすこし検証してみようと思います。 → 検証して fluentd側の設定の問題であることが分かりました。詳しくは、http://blog.stanaka.org/entry/2013/02/22/171053 追記ここまで 最近は、fluentd + mongodb でログを蓄積していろいろ便利に使っているわけですが、数分に一回集計スクリプトを周したり、 GrowthForecast の画面をリロードしまくるのではなく、もっとリアルタイムで見たい! という欲求が募ってきたので、 node.js を使って実装してみました。( https://github.com/stanaka/realti
走れfluentd | quipped
fluentdというソフトウェアがある。読者の多くは聞いたこともないソフトウェアだろう。そりゃそうだ。AndroidとかiOSとかWindowsのように、消費者の目に毎日さらされるものとは違い、日夜静かにデータセンターで動いているソフトウェアだ。 このfluentdは、もともと古橋貞之くんが、自分がはじめた会社のサービスの一部で必要となり書いたものだが、この1年半ほどで瞬く間に広まり、今では日本中のウェブサービスで導入されている。どのくらい広まっているのかと言うと、もし読者が今日 はてブをチェックしたり クックパッドでレシピを探したり NAVERまとめを見てゲラゲラ笑ったり GREEのサービスで遊んだり ライブドアニュースで蒼井優の動向を探ったり1 したなら、どこかでfluentdの恩恵を受けているということになる。 ちなみにこの古橋くん、ゆとり世代のダメダメなピチピチな25歳の若者で、ど
ログ収集基盤のFluentdとFlume NG、どちらが使いやすい？
ログは、システムの障害解析（デバッグ）や運用モニタリングに使うことを想定して、コンピュータに発生したイベントの履歴を時系列に沿ってファイルに出力したものである。有用なデータではあるが、扱いにくい面がある。そのため、複数のログを突き合わせて分析するといった活用が難しく、従来はもっぱら一つのログを単独で利用するにとどまるケースが多かった。 扱いにくい面とは、例えば「ログを一括して処理するには対象ログを各サーバーから収集しなければならない」「ログはサイズが大きくなりがちなので収集する場合は一部を抜き出すなどの加工が必要」といったことである。ログに新たなデータが書き込まれた際に、それを即座に取り出す手段が用意されていないこともそうだ。 こうしたログの扱いにくさは、「ログ収集基盤」と呼ばれるソフトウエアを使うことで克服可能である。ログ収集基盤は、複数のログを結び付けて分析する際などに必要な、対象ログ
MongoDB is Fantastic for Logging | MongoDB Blog
We’re all quite used to having log files on lots of servers, in disparate places. Wouldn’t it be nice to have centralized logs for a production system? Logs that can be queried? I would encourage everyone to consider using MongoDB for log centralization. It’s a very good fit for this problem for several reasons: MongoDB inserts can be done asynchronously. One wouldn’t want a user’s experience
Distributed Stream Processing on Fluentd / #fluentd
This document discusses NHN Japan's use of Fluentd for log collection, conversion, and analysis. It summarizes their architecture which involves collecting logs from servers using Scribeline, delivering them to Fluentd processes, converting the logs to a structured format using Fluentd plugins, writing the structured data to HDFS, and performing analysis and reporting with Hive. Key aspects discus
Fluentd Casual Talks 開催してきた＆しゃべってきた - たごもりすメモ
なんとなく思い付いたら各所の協力を得られましたので、そのまま開催してしまいました。 勉強会を主催するのは初めて*1だったのですが、会場をお貸しいただいた株式会社ディー・エヌ・エー様、ならびに当日運営をまるっとお手伝いいただいた @riywo さんをはじめDeNA社員の皆様のおかげで全く問題なく、すばらしいイベントになりました。本当にありがとうございました。 またUstream中継については @ixixi さんにご協力をいただきました。たいへんな作業だと思いますが、本当にありがとうございました。 Fluentd Casual Talks : ATND 金曜夜に100人を超える参加者が見事に集まりまして*2、Fluentdを実際に使ってみた系の人々が大いにしゃべってました。個人的にはあれやこれやと面白い話がたくさん聞けたので、それだけでもう満足。SDのFluentd特集との内容のカブりについて
fluentdとfluent-plugin-pghstoreとpandorafmsでログ収集、可視化、監視を行う - そこはかとなく書くよ。
前回の記事で報告したように、fluent-plugin-pghstoreでログをPostgreSQLに貯めることができました。 次は可視化と監視を行います。ここで、最近使ってみているPandora FMSを使います。 pluginを準備 まずは以下のスクリプトを保存し、pandora/etc/pandora/plugins以下に置きます。DBやTABLEは適宜書き換えてください。また、hostnameやportも適宜変更でお願いします。 上の方にあるSQLは過去5分間のcodeが2XXや3XXなどの割合を出してくれます。その後、PandraFMSでのplugin形式のXMLにするように整形します。 ちなみに、一つのSQLで複数を同時にcount()する方法については 複数同時にcount() をどうぞ。 #!/usr/bin/env sh DB=logdb TABLE=apache_log
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fluentdによる大規模キュー設計
Fluentd Meetup Japanに参加しました。 | @johtani の日記
FluentdとRedisではじめるカジュアルで リアルタイムなレコメンデーション - Fluentd Casual Talks LT #fluentd #fluentdcasual
