Laravelで作る分析・分散処理アプリケーション その1 - ytake blog
先日のPHPカンファレンスやPHPカンファレンス関西、buildersconでお話しした内容を元にして、 Laravel(PHP)を使って分析処理の簡単な実装や、 ミドルウェアを組み合わせた分散処理の実装を紹介します。 本ブログのサンプルアプリケーションは下記になりますので、 コードやミドルウェアなどを参照ください。 github.com Laravelとkafka Connect、Elasticsearchの組み合わせ Apache Kafkaを使ったスケーラブルなアプリケーションの入門編です。 レコード量が多い複雑なコンテンツのデータや検索要件、Like検索など、 RDBMSの不得意な分野などを対応することも多いかと思いますが、 RDBMSとElasticsearchを併用しKafkaで複雑さを吸収して、 アプリケーションをスケールさせるようにしてみましょう。 データベースのテーブル設
JMeterの実行結果CSVデータをローカルMacにたてたElasticsearchとKibanaで可視化する | DevelopersIO
「JMeterの結果CSV、216万行か〜。これくらいだったらJMeterの「グラフ表示」で読み込んで見られるかな〜」 CPU「ブオオオオオオオオン！」 はじめに システムの負荷試験において、Apache JMeterのようなツールを使って試験を実施・結果を出力するケースもあると思います。結果ファイルのサイズがそれほど大きくない場合は、全データを計算する（JMeterでいう「統計レポート」）で問題ありませんが、例えば、長時間負荷をかけたので時系列でデータをグラフ化したい、といったことになると事情が変わってきます。JMeterの結果CSVは手元にあるので、なんとかこれを活用したいところではありますが、数百万行レベルのデータになると、とたんにExcelなどでは辛くなります（というか最大行数的に無理な気がします）。 そこで、ちょうど、弊社木戸がElasticsearchシリーズを連載しているとこ
ELBのアクセスログをfluent-plugin-elb-logを使ってkibanaで表示する | DevelopersIO
はじめに 先日お伝えしました通り、ELBのアクセスログが取得出来るようになったのですが、すぐさまfluent-plugin-elb-logというfluentプラグインがリリースされました。さすがfluentd界隈、対応が早いです。 ということで、今回はELBのアクセスログをfluentd経由でElasticsearchに取り込み、それをKibanaで表示したいと思います！ セットアップ Elasticsearch Elasticsearchは最新のrpmパッケージを更新サイトから取得し、rpmコマンドでインストールします。 $ wget https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.0.0.noarch.rpm $ sudo rpm -ivh ./elasticsearch-1.
Stack Overflowのアーキテクチャ - ワザノバ | wazanova
http://www.youtube.com/watch?v=OGi8FT2j8hE1 comment | 0 pointsドイツのハンブルグで開催されたDeveloper Conference 2013で、Stack Overflowのアーキテクチャが紹介されてます。 Stack Overflowのネットワークは、110 Q&Aサイト、430万ユーザ、質問760万件、回答1360万件、月間5億6千万ページビュー サーバ25台: ウェブサーバ11台（内9台でほぼトラフィックさばく）、ロードバランサ1台 (+ 予備1台)、DBノード4台、アプリサーバ3台、検索サーバ3台（Elasticsearch）、Redisサーバ２台（キャッシュ、メッセージング） 毎秒質問が投稿されているので、トップページには都度最新の質問を掲載するように更新はできないが、ユーザの回答パターン、質問閲覧パターン、好みのタ
How HipChat Stores and Indexes Billions of Messages Using ElasticSearch and Redis - High Scalability -
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams. HipChat started in an unusual space, one you might not think would have much promise, enterprise group messaging, but as we are learning there is gold in them there enterprise hills. Which is why Atlassian, makers of well thought of tools like JIRA and Confluence, acquir
ElasticSearch 101 - A getting started tutorial
Search Engines July 02, 2013 ElasticSearch 101 – a getting started tutorial × If you find this ElasticSearch tutorial useful you may also want to check out my book ElasticSearch Quick Start which started out as a more ambitious, but still succinct, version of this post. ElasticSearch is a highly scalable open source search engine with a REST API that is hard not to love. In this tutorial we'll loo
簡単！Vagrant+Docker+td-agent+Elasticsearch+Kibanaで流行に乗ろう - As a Futurist...
Fluentd Advent Calendar 2013に登録したものの、そういえば 1 年位全く fluentd に触ってなかったので、リハビリも兼ねて最近バージョンアップで導入された Vagrant の Docker provisioner を使って、ES+Kibana に流すとこまでを作ってみた。実用性には乏しい。 riywo/vagrant-docker-td-es-kibana-sample 以下解説。 Vagrantfile localhost から port forwarding で box の同じポートに接続させてる。さらに box の中で Docker が走っていて、Docker provisoner でコンテナを起動する時に、port redirect させているので、クライアントからダイレクトにコンテナと会話ができるようになっている。 ES と Kibana はarc
Kibanaを使う理由
List Unfolding - 'unfold' as the Computational Dual of 'fold', and how 'unfold' relates to 'iterate'"
Elasticsearchのデータを簡単にimport/exportする - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2013年12月04日16:03 JavaScript Elasticsearchのデータを簡単にimport/exportする 最近、Kibana と Elasticsearch と Fluentd の組み合わせでログを可視化するの見かけたので僕も試してみました。とても簡単に可視化できて素晴らしいですね〜 :D ただ、開発環境で Elasticsearch のデータを作るのはメンドクサイです。うーん、何か良い方法は無いものかと探していたら、elasticsearch-knapsack (ナップサック!!!1) という Elasticsearch のデータを import/export してくれる gem を見つけました。これは便利そう！！ これを使って、本番環境のデータをちょろっと手元にコピーしてみました。 まずエクスポートから。github で書かれている通り、エクスポートさせたいサー
re:InventでのLogglyの分散ストリーム処理環境に関するセッションが面白かったのでまとめておく - すずけんメモ
さきほど帰国。parse.comのメモに引き続き、re:InventでのLogglyのセッションについてもまとめておく。 【追記 2013/11/20 9:20】スライドがupされていたので貼っておきます。 要約すると、 お客さんから大量に送られてくるログをリアルタイムに捌くためのシステム 最初の設計ではSolrCloudを利用していた 第二世代ではElasticsearchを利用。システム全体としてElasticな環境に。 基本環境はKafka + Stormな構成 セッションの情報は以下のとおり。 ARC303 - Unmeltable Infrastructure at Scale: Using Apache Kafka, Twitter Storm, and Elastic Search on AWS This is a technical architect's case stu
第2回elasticsearch勉強会を開催しました！ #elasticsearchjp
第2回を開催しました！ すごい、140人くらいくらいの参加登録者（参加者は１００人ちょっと！）がいて、びっくりです。 ステキな会場を提供していただいた、リクルートテクノロジーズさん、運営していただいた方々、スピーカーの皆さん、参加者の皆さん本当にありがとうございました。 今回も素敵な看板ありがとうございます。 今回もしっかり楽しめたので、次回も頑張ります！ 今回は、elasticsearch-jpMLの紹介とかをできたのでよかったかなぁと。 ぜひ、活用してください！どんな質問でもいいので。 あと、スライドに入ってた例の本もよろしくです。 ということで、懇親会も盛り上がったし楽しかったです。 今後も場の提供＋自分の勉強のトリガーとして、開催していくので、ご協力お願いします！ 聞きたい話など、MLや@ツイートしていただければと。 elasticsearchのRouting機能：株式会社シーマー
Kibana + ElasticSearch + fluentd でDBスロークエリログなどを集計し表示したい - Tatsuya Takamura
最近、Fluentd + ElasticSearch + Kibana 3 の構成でお試し運用を始めました。 すると下記のような事をやりたくなったが Apache アクセスログをURL毎に集計したい DB スロークエリログをクエリ毎に集計したい 単純に文字列のフィールドで pie/bar チャートなどを利用すると、期待を打ち砕かれる（打ち砕かれた） ふむふむ、遅いクエリーには select, where, from が多いのか.... orz 見事に単語毎に集計されてしまった。 どうもトークナイズを止めるには ElasticSearch の multi field を利用するのが良さそう。（Solr で言うと copy field？） fluentd + ElasticSearch + Kibana + logstash フォーマットを下記の構成で利用する場合 fluentd のタグは m
Apache Lucene - Query Parser Syntax
Although Lucene provides the ability to create your own queries through its API, it also provides a rich query language through the Query Parser, a lexer which interprets a string into a Lucene Query using JavaCC. Generally, the query parser syntax may change from release to release. This page describes the syntax as of the current release. If you are using a different version of Lucene, please co
Kibana3 + elasticsearch + fluentd を試した
こんにちは。@jedipunkz です。 {% img /pix/kibana3.png %} 前回の記事で Kibana + elasticsearch + fluentd を試しましたが、ツイッターで @nora96o さんに “Kibana3 使うと、幸せになれますよ！” と教えてもらいました。早 速試してみましたので、メモしておきます。 前回の記事。 http://jedipunkz.github.io/blog/2013/09/07/kibana-plus-elasticsearch-plus-fluentd/ 前半の手順は前回と同様ですが、念のため書いておきます。 前提の環境 OS : Ubuntu 12.04 Precise (同じ方法で 13.04 Raring でも出来ました) 必要なパッケージのインストール 下記のパッケージを事前にインストールします。 手順を省くために
apache-loggenで生成したデータを使って、Kibana3の検索機能を試してみる - Qiita
まえがき せっかくKibana3をつかうなら、テスト用にちょっとだけ入れた少量のデータではなく、大量のデータで試してみたいというのが人情というものです。 この記事では、データをapache-loggenで大量に生成して、その結果をKibana3で検索してみようと思います。 テストデータの作成とfluentdの設定 この記事では、テストデータが多い方が理解しやすいと思うので、大量のデータを作成するためにapache-loggenを使用します。 johtaniさんの記事でも使われていますが、テスト用のログファイルをApache形式で大量に生成してくれる便利なツールです。 apache-loggenはgemとして提供されているので、以下のコマンドでインストールできます。
Elasticsearch workshop
Elasticsearch basic workshop: discover elasticsearch
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Fluentd, mongoDB, Kibanaを利用したはてなブログABテストの事例
GitHub - crashdump/logstash-elasticsearch-scripts: Management scripts for Logstash over ES
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
Kibana入門
