Elasticsearchで関連キーワード機能がどれだけ低コストで実装できるかの旅路 - エムスリーテックブログ
クエリに対する関連キーワード機能 エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 Overview 最近の仕事で医師に質問ができるサービスで「Elasticsearchを使ってなるべく低コストで関連キーワード機能を実装する」という案件に携わっていました。本記事では関連キーワード機能を低コストで実装するための技術調査の結果と、実際に採用した方法をご紹介します。 今回紹介する方法は機械学習などは使わず、なるべく低コストである程度の品質を目指すものです。この記事を読むことで検索アプリケーションにサクッと関連キーワード機能を実装できるようになるでしょう。 Overview 検索における関連キーワード機能とは 実装の前提条件 実装パターンの紹介 (1) ログで出現した単語を数えあげる (2) ログに対
AWS Startup Tech Meetup #3: かんたんコンテナロギング選手権
コンテナでログをどう取得すればいいの？そもそもどういうログがあるのか？ ログの取得パターンから活用方法まで、 @prog893 が選定のためのヒントとサンプルアーキテクチャで紹介します。
docker-elkを使って過去のCloudTrailのログをサクッと分析してみた | DevelopersIO
CloudTrailのログを分析をする機会がありました。どうやって分析しようかなと考えていたところ、GitHubでdocker-elkを発見し、お手軽で便利だったので紹介させて頂きます。 こんにちは、佐伯です。CloudTrailのログを分析をする機会がありました。どうやって分析しようかなと考えていたところ、GitHubでdocker-elkを発見し、お手軽で便利だったので紹介させて頂きます。 環境 以下の環境で実施しています。 macOS High Sierra version 10.13.5 Docker CE for Mac version 18.03.1-ce-mac65 Docker Compose version 1.21.1 やってみた docker-elkのclone docker-elkをcloneします。 $ git clone git@github.com:devia
ログ収集や可視化で話題のFluentd、Elasticsearch、Kibanaを徹底解説したムック本が発売となります - Y-Ken Studio
2014年8月8日、ログ収集や可視化を始めたいエンジニア必携の書籍が技術評論社より刊行されます。 本邦初公開となる、全編書き下ろしの特集で構成された本書を読むことで、ログ解析の有用性からログ収集、保存、可視化手法を習得できます。 私はこの第2特集「ログ収集ミドルウェアFluentd徹底攻略」の執筆を担当しました。 サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集~可視化編 [現場主導のデータ分析環境を構築!] (Software Design plus) それでは、それぞれの特集について簡単に紹介したいと思います。 サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集〜可視化編 特集1 ログ解析からはじめるサービス改善 (鈴木 健太) 第1特集では、ログを蓄積して解析する意義とは何か、コーヒーショップのECサイトを例に、データ分析のケーススタディと共に解説されています。 第1章 はじめに 第2章 サー
ログ集計／時系列DB／可視化ツールの調査結果 - Qiita
近年、自分の中で集計／可視化は Fluentd(datacounter)+Growthforecast で定番化していました。 しかしプロダクトで新たに集計／可視化の要件が出てきたことと、 最近可視化ツール周りで 「Kibanaってなんじゃ？」「Graphiteってなんじゃ？」「InfluxDBってなんじゃ？」 など、このツール達は一体何なんだろう…？というのが前々から気になっていました。 今回良い機会なので ◯◯は何をするものなのか？ というのを一つ一つ調べてみました。 いわゆる「触ってみた系」の記事なので だいぶ浅い感じです。 大分類 大きく分けると、可視化ツールは以下の３つに分けられそうです。 ログ収集/集計 時系列DB（＋API）の担当。バックエンド側。 可視化部分の担当。 今回は バックエンド と 可視化部分 に焦点を当ててみます。 バックエンド 全文検索時エンジン+Restfu
Elasticsearchソースコードリーディング～内部構造把握の第一歩～ - Taste of Tech Topics
こんにちは！ ツカノ(@snuffkin)です。 ElasticsearchとKibanaを使うとログなどを簡単に可視化できるため、利用者が急速に増えてきています(私もそのひとりです)。様々なブログで紹介されているKibana画面はとても素敵で、積極的に使いたくなります。 ただ、それなりの規模でElasticsearchを利用するには、中身を知ったり、データ設計や運用面なども考える必要がありますが、そのあたりの情報はまだ十分ではないように思います。そこで、Elasticsearchの中身をもっと知るために、ひとりでひっそりソースコードリーディングをしてみました。 今回利用したElasticsearchのバージョンは1.0.0.RC2です。以下の場所から実行媒体とソースコードをダウンロードして確認しています。また、確認はWindowsで行っています。 実行媒体 http://www.elas
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