アイスタイルにおける Kinesis Data Firehose 導入の事例 - istyle Tech Blog
アイスタイルでは AWS を活用したシステム品質の向上を狙い、オンプレミス環境で動作しているアプリケーションを AWS クラウド上に移行するプロジェクトを実施しています。そのプロジェクトのひとつにおいて、AWS Kinesis Data Firehose (以下 Firehose) を導入いたしました。ここでは、導入に至った経緯や構成などについて、弊社の事例をご紹介いたします。 背景 アイスタイルでは、美容系クチコミ情報サイト ＠ｃｏｓｍｅ を主軸とした様々なサービス展開をしております。生活者の方々から寄せられた様々なクチコミ情報は、弊社における事業計画の決定要因として用いるだけでなく、美容に関わる事業者の方々にとって非常に有益な情報であると判断し、そのデータを集計して提供するサービス ALCOS を展開しています。国内最大級の美容系クチコミサービスを運営していることから、生活者の要求や期
AWS Kinesis Firehoseとkinesis-agentを利用してログをs3に収集する | AI tech studio
こんにちは、アドテク本部でインフラエンジニアをしております山下といいます。 去年の話にはなりますが、2017年8月末、待ちに待っていた Kinesis Firehose が東京リージョンでも利用可能になりました。 利用可能になってすぐFirehoseの導入を行い現在運用している状態なので、溜まったノウハウを書いていきたいと思います。 Kinesis Firehoseとは これまでAWS東京リージョンでKinesisと言えば、唯一利用できていたサービスは Kinesis Stream でした。 Streamに対してデータを流し、別途ワーカーを用意してデータをStreamから出してデータを加工したり Redshiftに投入したり、そのままs3にputすることで保存を行うといった使い方をされていたかと思います。 8月に利用が可能になったKinesis Firehose は Delivery St
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