第7回Elasticsearch勉強会の発表資料 http://elasticsearch.doorkeeper.jp/events/16837
![Kibana4](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/111f02b41f3aa495881e2cc084e68e9ee6989660/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F732550a0516e0132c0b8727e7cfee038%2Fslide_0.jpg%3F3934145)
概要 fluentd でサービスの情報を転送し、Kibana で分析したい これまでの過去データを一度に放り込みたい データの件数が合わない Kibana でエラーが発生する 各種設定を見直すことで対応可能 背景 長い長いミーティングに疲れ、集中力を擦り減らしたアナタは 無意識のうちにブラウザを起動していました。 去年まで勤めていた会社の同僚がシェアした記事が目に止まります。 「fluentd + Elasticsearch + Kibana で今どきのログ分析!」 感化されやすいアナタはおもむろに VM を立ち上げ環境を構築します。 Web サーバから吐き出されたログはオシャレでイイ感じにチャート化され、 満足したアナタは VM を落とし、再び仕事に戻りました。 しばらく経ったある日のこと、ふと気づきます。 「ログだけじゃなくて、ユーザ属性の分析にもコレ使えそう。」 毎度オレオレ管理ペー
もう何番煎じだ?ってくらい書かれてますが、コリもせず書いてみました。 Elasticsearch+Kibanaの環境を作って、タムタムさんのログ生成ツールからApacheのダミーログを流しこんで入れてみました。 参考URL memorycraftさんのブログ Kibana Elasticsearch fluentd apache-loggen インストールと起動 今回はCentOSへのインストールです。 基本的にはmemorycraftさんのブログの流れのままです。 elasticserchのインストールと起動 ダウンロードして、起動するだけ。 お試しということで、-fオプションにてコンソールにログ出力。 curl -OL https://download.elasticsearch.org/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-0.90.1.
まえがき 先日、ElasticSearch勉強会に参加して刺激をうけたので、自分でもなにかやってみようと思い、 勉強会でも少し触れられたり、Rebuildでも話題に出ていた、Kibana3について調べてみました。 環境構築から一歩踏み出して、実際に使うときに知っておきたいと思ったことを書いてみます。 Kibana3はおろか、ElasticSearchもfluentdもあまり使ったことがないので、内容に間違いなどあれば指摘していただけるとうれしいです。 Kibana3の環境構築と前提知識 環境構築については、すでに手順を公開しているかたがいるので、 今回は下記の記事を参考に環境構築しました。 Kibana3 + Elasticsearch + Fluentd を試した OSはこの記事とは違って、CentOS6.4を使っていますが、基本的にはこの記事のとおりに進められました。 少し違うのは、R
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
前回は3番煎じぐらいでしたが、今回は初記事かな?(だといいな) Kibanaには、前回の記事で書いたものとは別に開発中のKibana3というのが存在します。 Kibana3って? Kibana2はRubyで書かれていましたが、Kibana3はHTML+JavaScriptで構成されています。 ですので、ApacheなどのWebサーバに配置することで、利用が可能となります。 ただ、HTML+JavaScriptのため、ブラウザ上で動作するためブラウザが動作するマシンからElasticSearch(通常だとhttp://マシン名orIPアドレス:9200/とか)にアクセスできなければいけないという制限があります。 この条件さえクリア出来れば、Kibana3ではKibana2よりも様々なパネルが用意されていて、色々できそうなのでお勧めです。 インストール ElasticSearchやログについて
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