Fluentular: a Fluentd regular expression editor
Regular Expression Test String Custom Time Format (See also ruby document; strptime) Example (Apache) Regular expression: ^(?<host>[^ ]*) [^ ]* (?<user>[^ ]*) \[(?<time>[^\]]*)\] "(?<method>\S+)(?: +(?<path>[^ ]*) +\S*)?" (?<code>[^ ]*) (?<size>[^ ]*)(?: "(?<referer>[^\"]*)" "(?<agent>[^\"]*)")?$ Time Format: %d/%b/%Y:%H:%M:%S %z
FluencyというYet another fluent Java loggerを作った話 - komamitsu.log
この記事は、Fluentd Advent Calendar 2015 - Qiita の七日目の記事です。 先日、komamitsu/fluency · GitHub というFluentd (in_forward) 用のJava loggerを作ってみました。 元々、fluent/fluent-logger-java · GitHub の開発を見ていたのですが、Fluentd MLで色々と要望があって機能を拡張したい欲が高まったものの既存の実装的に面倒臭そうな感じだったので、ついカッとなってゼロから書いてしまいました。 特徴 特徴としては以下のものがあります。 通常 (fluent/fluent-logger-java · GitHub) より三倍速い fluency_benchmark.md · GitHub 参照 (後述するPackedForwardを利用した場合) Fluentdへの
Fluentd v0.12のリリース - Qiita
12月12日にFluentd v0.12をリリースしました．ここでは出たばかりのv0.12について書きます．v0.12はv1リリースのための準備マイナーバージョンアップの一つで，なるべく互換性を維持しつつ新機能や新しいAPIを実装しています．以下がv0.12で提供される主な新機能です． フィルタ ラベル ログ転送でのAt-least-once semantics 新しいParser/Formatterクラス このうち，一番下の機能はv0.10にもバックポートされています．それぞれ説明していきます． フィルタ Fluentdで一番待ち望まれていた機能です．Fluentdはロバストなログ転送にフォーカスして開発されているログコレクタで，貯めた後にHadoopでバッチを回したり，Prestoでアドホッククエリを投げるなどがよくある構成です． ただ，ログを貯める前に速報値を出したいとか，ログ本体に
fluentdのrequire_ack_response設定は、やっぱり必須設定だと再認識したときの検証メモ - Qiita
fluentdのrequire_ack_response設定は、やっぱり必須設定だと再認識したときの検証メモAWSFluentd 1.検証背景 参考記事 Fluentd v0.12のAt-least-once Semanticsを試す fluentdでログが欠損する可能性を考える などで、fluentd v0.12を使ったときに、「require_ack_responseを必ず設定しておくように」というノウハウは、大分浸透するようになったと思われる。 ただ、fluentdを運用する中で、require_ack_responseの設定漏れに気付かず、受信側のfluentdをreloadしてしまうケースも考えられる。 ということで、実際の運用下でこの設定がどれぐらいの効果を発揮するのかを検証してみた。 2.検証環境 2-1.構成図 図にするほどでもないが、fluentdの送信側と受信側のEC2
Fluentd v0.12のAt-least-once Semanticsを試す - Tech Notes
Fluentd v0.12のin/out_forwardでAt-least-once semanticsがサポートされるようになった. 今まではアプリケーションレイヤでの到達確認がなかったので、一部のネットワーク障害などのケースでは、送信されたように見えて実は送信されていない、という事象が発生し得た. v0.12から導入されたrequire_ack_responseオプションを使うと、このような事象を避けることができる. この機能が導入されたpull requestはこちら. https://github.com/fluent/fluentd/pull/428 ということで試してみた. require_ack_responseがない場合 fluentd 0.10.56で試す. (0.12で試しても良かったのだけど..) 送信側は以下の設定. 相手先fluentdが早々にdetachされてし
Fluentdのレコードにホスト名を付与する最良の方法 - Y-Ken Studio
Fluentdでログを集める時にそのサーバのホスト名（hostname）をレコードに追加したい。 そういう時に便利な設定サンプルを紹介します。 ユースケース tailプラグインで収集したApacheのエラーログに、ホスト情報を付与する その他、ございましたら教えてください Filterを用いた手法（オススメ） td-agent2環境（fluentd v0.12以降のバージョン）を利用していれば、Filterプラグインが使えます。 手間の掛かるタグ書き換えは必要ありません。 次の方法が標準付属のプラグインで実現できるため、最もシンプルです。 <source> @type forward </source> <filter debug.*> @type record_transformer <record> host ${hostname} </record> </filter> # @typ
td-agent の in_tail プラグインを使っている際に対象ログがローテーションする瞬間を見たい - ようへいの日々精進XP
きっかけ ということで、td-agent(fluentd) のin_tail プラグインでログのローテーションをどのように捕捉して追従していくかを調べたい やってみた 下記の環境においてクライアントから apache に ab でアクセスさせて確認する。 確認したいこと td-agent を介してログを記録している状況において、ログローテーションが発生した場合に td-agent はログの切り替わりを知って、それに追従するか。 純粋に access.log ファイルに記録される内容（件数）と td-agent を介した記録内容（件数）に際が発生ないか。（ちょっとした負荷テスト的なことも） 環境 サーバー Debian 6.0.7 Apache/2.2.16 (Debian) td-agent 0.10.35 redis 2.6.14 クライアント Ubuntu 13.04 ab 2.3 A
FluentdのログフォーマットでS3に保存されたApacheのアクセスログをAmazon Athenaで集計する - Fusicきばんブログ
突然の Amazon Web Services Advent Calendar 2016 の 15日の記事です 基盤ユニットの小山 ( @k1LoW )です。 AWS re:Invent 2016すごかったですね。 数多くのサービスが使える形でリリースされてきました。 ただ、個人的にはその後の aws-sdk-ruby が v3に上がる というエントリーを見て、awspecをどうしようか戦々恐々としています。 awspecを aws-sdk-ruby v3.0.0.rc2 で動かしてみようと思ったら、依存している https://t.co/TIuG9dGHfH のテストが v3.0.0.rc2 失敗したので、1回休み— k1LoW (@k1LoW) 2016年12月14日 突然のアクセスログ集計 あるAWS上に構築しているシステムプロジェクトで、突然「月単位でのアクセス集計1年間分」という
Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
FluentdとAWSを使ったログの運用
さくらのクラウドアップデート情報です。 直近の登壇で使った「さくらのクラウド」のご紹介、選ぶポイント、アーキテクチャ、そして最新リリースに関する情報をお届けします。
S3とFluentdを用いた効率的なログ管理 | SmartNews開発者ブログ
ゴクロの大平です。 私にとって一番大事で替えの効かないミュージシャンはさだまさしさんですが、私にとってクラウドコンピューティングのサービスの中で一番大事で替えが効かないサービスはS3です。 多種多様なAPIを用いて柔軟にファイルの操作が出来る事や、”99.999999999％”と謳われている高い耐障害性、S3にあるデータをElastic MapReduceやRedshiftなどを用いて手軽にデータ解析を行える基盤が提供されていることなど、あまりに便利すぎてS3の代替となるサービスを探しだすのが難しい状態です。 もちろん多くのAWSユーザーが同じようにS3の便利さを享受していると思いますし、インターネット上でも多くのブログ等でその魅力が語られています。その中で本記事は既に存在する記事と似たような内容を書いてしまうかもしれませんが、弊社なりのS3の使い方についてご紹介したいと思います。 なお
Fluentdで始めるリアルタイムでのログ有効活用
はじめに Fluentdは、ログを収集し格納するためのログ収集基盤ソフトウェアです。Fluentdにインプットされた、すべてのログをJSONに変換し、アウトプットします。インプットとアウトプットはモジュール化されており、モジュールを追加することでインプット元とアウトプット先を追加できるようになっています。 Fluentdは急速に知名度を高め、多くのWebサービス会社で実際に使用されるようになりました。従来のログが抱えていた問題も、Fluentdが適切な解決策となっていると認知され、かつ簡単に導入・スモールスタートできるミドルウェアであったことが大きかったと思います。 本稿では、Fluentdの簡単な仕組みと導入方法、シンプルな動作事例について紹介します。 対象読者 システム管理者 データサイエンティスト 必要な環境 UNIX系OS Ruby 1.9 ログを出力する理由 システム運用を始める
#fluentd な今だからこそふりかえる scribed のすべて - たごもりすメモ
最近 fluentd というツールのことがたいへんよく話題に上がっており、かく言う自分もささやかながら使用している身なのだが、それはそれとして比較対象に上がってくるツールに scribed というものがある。これがどういうものなのか、話には聞いていてもよくは知らないという人が多いようなので、これもささやかながら触ってみている自分としてはここらで一度まとめておかねばなるまい、と思った次第である。 日本全国に10人くらいはいるかもしれない scribed のヘビーユーザ各位に捧げる。 なお記憶と経験だけを頼りに書き殴るので、意思決定の重要な局面とかで「これこれこういうブログにたごもりすなる者がこのようなことを書き残しており」などと引用するのはくれぐれも避けていただきたい。 また途中から思いっきりビール飲みながら書いたので文章自体の品質にも問題のある可能性がある。 そも scribed とは何か
fluentd を利用した大規模ウェブサービスのロギング
松江 宏樹、楽天株式会社 ROMAは、楽天が開発したオープンソースの分散Key-Value Storeである。ROMA は「楽天市場」「楽天トラベル」など、楽天の多様なサービスで発生する大量のユーザアクセスを高速に処理するため開発され、利用されている。ROMA の特徴である、必要に応じて動的なスケールアウトを実現する技術や、 Ruby で記述で記述したプラグインにより利用用途に応じた機能を追加できる拡張性について解説する。また、社内での具体的な利用例を取り上げ紹介すると共に、機能改善の取り組みについて紹介する。 Infotalkで利用した発表用資料。 http://pk.aiit.ac.jp/index.php?InfoTalk%2F20120318
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【14-B-2】グリーを支えるデータ分析基盤の過去と現在（橋本泰一〔グリー〕）
Fluentd Meetup Japanに参加しました。 | @johtani の日記
Fluentd meetup in japan
pyfluent 0.2.0 をリリースしました — log.randomly