Elasticsearch を検索エンジンとして利用する際のポイント | LINE Engineering
こんにちは、LINE でスタンプ・着せかえショップのバックエンド開発をしている川田 (@hktechno) です。 この記事は、LINE Advent Calendar 2016 の 6 日目の記事です。 今年の4月に、Java も Elasticsearch もまともに知らなかった新卒エンジニアが Elasticsearch クラスタの管理を突然任されて苦労した話をしようと思います。 Elasticsearch とは Elasticsearch は、Elastic 社が開発している検索・分析エンジンおよびそのストレージを担うソフトウェアです。簡単に言えば、検索に特化したクエリを投げることができるデータベースのようなものです。No-SQL 型の DB といっても良いと思います。 Elasticsearch のすごいところは、大量のドキュメントの中から形態素解析や n-gram など自然言語
地味でつまらないログ収集をおもしろおかしく! 最強ログコレクタ「Fluentd」のチカラ
2013年になってもバズり続けている"ビッグデータ"ですが、データ分析において最も重要となるプロセスは何かというと、やはり肝心のデータを集める作業ではないでしょうか。そしてデータからビジネスに役立つ情報を高い精度で得ようとするなら、やはり母集団となるデータの量は多いに越したことはありません。 中でもソーシャルネットワークやソーシャルゲーム、eコマースなどBtoCなWebサービスを提供している企業の場合、ユーザの振る舞いを記録した膨大なアクセスログは、ビジネスを展開していく上で何よりも大切な宝ものだといえます。サービスの品質を向上し、収益性を高め、競合と差別化を図っていくためには、ログから何を読み取るかが勝負の分かれ目になります。そしてログ解析の精度を高めるには、当然ながら大量のログが必要です。つまりログ収集という作業は本来、Webアプリケーションを使ったビジネスであれば最も手を抜いてはいけ
aguse.jp: ウェブ調査
あやしいサイトや知らないサイトを訪れる前に、URLを入力するだけでサイト背景情報を調査したり、迷惑メールの送付経路を表示したりすることが出来ます。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
